Multi-objetivo optimización de potencia conjunta y control de admisión en redes de radio cognitiva utilizando inteligencia de enjambre mejorada
Autores: El-Saleh, Ayman A.; Shami, Tareq M.; Nordin, Rosdiadee; Alias, Mohamad Y.; Shayea, Ibraheem
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Multi-objetivo optimización de potencia conjunta y control de admisión en redes de radio cognitiva utilizando inteligencia de enjambre mejorada
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Potencia conjunta
Control de admisión
Redes de radio cognitiva subyacente
Suma de rendimiento
Consumo de energía
Inteligencia de enjambre
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
El problema del control conjunto de potencia y admisión (JPAC) es un problema crítico encontrado en las redes de radio cognitiva (CRNs) subyacentes. Avanzando hacia la realización de la Quinta Generación (5G) y más allá, donde se prevé que la optimización tenga lugar en múltiples dimensiones de rendimiento, es crucialmente deseable lograr un alto rendimiento total con un bajo consumo de energía. En este trabajo, se formula un problema de optimización JPAC multiobjetivo que maximiza conjuntamente el rendimiento total y minimiza el consumo de energía en las CRNs subyacentes. Se ha desarrollado un algoritmo de inteligencia de enjambre mejorado mediante la hibridación de dos nuevas variantes mejoradas de Optimización de Enjambre de Partículas (PSO), a saber, las variantes PSO de dos fases (TPPSO) y PSO binario de posición global de diversidad (DGP-BPSO) empleadas para optimizar el problema JPAC multiobjetivo. Se investiga el rendimiento del algoritmo mejorado de inteligencia de enjambre en cuanto a velocidad de convergencia y estabilidad, mientras se optimiza tanto el rendimiento total como el consumo de energía, bajo tres escenarios operativos diferentes definidos por sus prioridades de objetivo único, que se traducen en preferencias de rendimiento total y consumo de energía. Los resultados de la simulación han demostrado la efectividad del algoritmo mejorado de inteligencia de enjambre en lograr un alto rendimiento total y un bajo consumo de energía bajo los tres escenarios operativos cuando la red incluye un número arbitrario de usuarios primarios y secundarios. Comparando el enfoque híbrido SPSO y el enfoque propuesto, el esquema propuesto ha demostrado su efectividad en aumentar el rendimiento total en un 7%, 16% y 31% bajo los escenarios operativos de multimedia, equilibrado y de ahorro de energía, respectivamente. Además, el enfoque propuesto es más eficiente en energía, ya que puede proporcionar ahorros de energía adicionales de 3.58 W, 2.48 W y 1.6741 W bajo los mencionados escenarios operativos, respectivamente.
Descripción
El problema del control conjunto de potencia y admisión (JPAC) es un problema crítico encontrado en las redes de radio cognitiva (CRNs) subyacentes. Avanzando hacia la realización de la Quinta Generación (5G) y más allá, donde se prevé que la optimización tenga lugar en múltiples dimensiones de rendimiento, es crucialmente deseable lograr un alto rendimiento total con un bajo consumo de energía. En este trabajo, se formula un problema de optimización JPAC multiobjetivo que maximiza conjuntamente el rendimiento total y minimiza el consumo de energía en las CRNs subyacentes. Se ha desarrollado un algoritmo de inteligencia de enjambre mejorado mediante la hibridación de dos nuevas variantes mejoradas de Optimización de Enjambre de Partículas (PSO), a saber, las variantes PSO de dos fases (TPPSO) y PSO binario de posición global de diversidad (DGP-BPSO) empleadas para optimizar el problema JPAC multiobjetivo. Se investiga el rendimiento del algoritmo mejorado de inteligencia de enjambre en cuanto a velocidad de convergencia y estabilidad, mientras se optimiza tanto el rendimiento total como el consumo de energía, bajo tres escenarios operativos diferentes definidos por sus prioridades de objetivo único, que se traducen en preferencias de rendimiento total y consumo de energía. Los resultados de la simulación han demostrado la efectividad del algoritmo mejorado de inteligencia de enjambre en lograr un alto rendimiento total y un bajo consumo de energía bajo los tres escenarios operativos cuando la red incluye un número arbitrario de usuarios primarios y secundarios. Comparando el enfoque híbrido SPSO y el enfoque propuesto, el esquema propuesto ha demostrado su efectividad en aumentar el rendimiento total en un 7%, 16% y 31% bajo los escenarios operativos de multimedia, equilibrado y de ahorro de energía, respectivamente. Además, el enfoque propuesto es más eficiente en energía, ya que puede proporcionar ahorros de energía adicionales de 3.58 W, 2.48 W y 1.6741 W bajo los mencionados escenarios operativos, respectivamente.