目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

👨‍💻4 Matlab代码

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💥1 概述

无线通信网络是一个动态的网络，无线网络优化是一项贯穿于整个网络发展全过程的长期工程。在网络建成投入运营以后,由于用户数量增加、业务种类多样化、以及城市建设等引起的电渡传播条件的变化，需要对无线网络持续不断地进行优化,从而使网络始终处于最佳的运行状态。网络优化工作涉及到移动通信网络的无线、交换和传输等各个方面，贯穿于网络规划、工程建设及日常维护等各项工作中、在无线网络优化工作中，需要反复进行网络测试和相关的数据采集，并依此对网络运行质量和性能进行分析，而后制定调整方案并实施。

📚2 运行结果

 

 

 

 

🎉3 参考文献

[1]王世强,邢建春,李决龙,杨启亮.面向无线传感器网络的无线携能通信研究[J].传感器与微系统,2015,34(08):46-49+53.DOI:10.13873/J.1000-9787(2015)08-0046-04.

👨‍💻4 Matlab代码

主函数部分代码：

clear all;
clc;
%% initialization
Pmax=1;
rou0=0.001; %-30dB  2.4Ghz-40dB
delta=1e-11; %delta^2=-110dB
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
Aeq2=diag([0 0 0 0 1 1 0 0 0]);
beq2=[0 0 0 0 0.5 0.5 0 0 0];
Aeq3=diag([0 0 0 0 1 1 0 ]);
beq3=[0 0 0 0 0.5 0.5 0];
lb = [1 1 0 0 0 0 0];
lb2=[1 1 0 0 0 0 0 0 0] 
ub = [];
%x0=[2 2 0 0 0 0 0];
x0=[2 2 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5];%初值
%x1=[2 2 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5];
x1=[2 2 0 0 0 0 0 0 0];%初值
miu=0.6;
rate=2:0.5:6;
N=length(rate);

%% main body

% tmp1=zeros(1,N);
% tmp2=zeros(1,N);
% 
% for i=1:N
% [x fval] = fmincon(@(x) obj_fmin(x,0.5),x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@(x) oma1_fmin(x,miu,rate(i),5))
% tmp1(i)=x(2);
% tmp2(i)=x(7);
% end

tmp3=zeros(1,N);
tmp4=zeros(1,N);
for i=1:N
[x fval] = fmincon(@(x) obj_fmin(x,0.5),x1,A,b,Aeq,beq,lb2,ub,@(x) oma2_fmin(x,miu,rate(i),5))
tmp3(i)=x(2);
tmp4(i)=x(7);
end

% decoding order1
tmp5=zeros(1,N);
tmp6=zeros(1,N);
for i=1:N
[x fval] = fmincon(@(x) obj_fmin(x,0.5),x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@(x) noma2_fmin(x,miu,rate(i),5))%% can use noma_cvx.m instead
tmp5(i)=x(1);
tmp6(i)=x(7);
end
%plot(r,tmp6,'s-');

% decoding order2
tmp7=zeros(1,N);
tmp8=zeros(1,N);
for i=1:N
[x fval] = fmincon(@(x) obj_fmin(x,0.5),x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@(x) noma1_fmin(x,miu,rate(i),5))
tmp7(i)=x(1);
tmp8(i)=x(7);
end
%plot(r,tmp8,'*-');

% tmp9=zeros(1,N);
% tmp10=zeros(1,N);
% for i=1:N
% [x fval] = fmincon(@(x) obj_fmin(x,0.5),x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@(x) oma1_baseline(x,miu,rate(i),5))
% tmp9(i)=x(2);
% tmp10(i)=x(7);
% end

tmp11=zeros(1,N);
tmp12=zeros(1,N);
for i=1:N
[x fval] = fmincon(@(x) obj_fmin(x,0.5),x1,A,b,Aeq,beq,lb2,ub,@(x) oma2_baseline(x,miu,rate(i),5))
tmp11(i)=x(2);
tmp12(i)=x(7);
end

% 
tmp13=zeros(1,N);
tmp14=zeros(1,N);
for i=1:N
[x fval] = fmincon(@(x) obj_fmin(x,0.5),x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@(x) noma2_baseline(x,miu,rate(i),5))
tmp13(i)=x(1);
tmp14(i)=x(7);
end
%plot(r,tmp6,'s-');

tmp15=zeros(1,N);
tmp16=zeros(1,N);
for i=1:N
[x fval] = fmincon(@(x) obj_fmin(x,0.5),x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@(x) noma1_baseline(x,miu,rate(i),5))
tmp15(i)=x(1);
tmp16(i)=x(7);
end
%plot(r,tmp8,'*-');

% combine docoding order
noma=zeros(1,N);
for i=1:N
noma(i)=max(tmp6(i),tmp8(i));
end

noma_bs=zeros(1,N);
for i=1:N
noma_bs(i)=max(tmp14(i),tmp16(i));
end
%plot(rate,miu*tmp2,'o-') %OMA-TYPE2
%plot(r,tmp2);

%% plot
plot(rate,noma,'*-'); %NOMA
hold on;
plot(rate,tmp4,'o-'); %OMA
hold on;

plot(rate,noma_bs,'*-.');
%plot(rate,miu*tmp10,'o-') %OMA-TYPE2-CR
%plot(r,tmp2);
hold on;
plot(rate,tmp12,'o-.');
hold on;