混合用户下LTE-A中继系统多目标负载均衡算法优化

本篇论文深入研究了"LTE-A中继系统中的混合用户多目标负载均衡算法"，由孟凡璠和啜钢两位作者共同撰写。他们关注的是在LTE-A网络架构中，当面临多种类型用户并存的情况，即GBR（Guaranteed Bit Rate）用户和BE（Best Effort）用户之间的服务质量（QoS）差异化需求时，如何实现有效的负载均衡。 论文的核心在于设计了一个更为通用的多目标优化模型，特别针对不同QoS等级用户，GBR用户需要确保其承诺的数据速率得到保障，而BE用户则追求更高的数据吞吐量。为了提升整体性能，作者引入了改进的粒子群算法，这个算法融合了约束处理机制和柯西局部搜索策略，旨在解决原本复杂的多目标负载均衡问题。 改进的粒子群算法在求解过程中能够更好地平衡GBR用户的QoS需求和BE用户的服务质量提升，同时提高系统的频谱效率，从而实现负载均衡的优化。作者通过仿真结果展示了新算法的有效性，证明它能够在满足GBR用户的基本速率要求的同时，显著提升BE用户的实际传输能力。 此外，文章还提到了关键词，包括"中继系统"、"负载均衡"、"混合用户"、"多目标优化"以及"粒子群算法"，这些都突出了研究的重点和方法论。论文的发表机构是北京邮电大学信息与通信工程学院，孟凡璠作为硕士研究生参与了这项工作，而啜钢教授则作为通信领域的专家，提供了宝贵的指导和邮箱地址供读者进一步交流。 这篇论文对LTE-A中继系统内的混合用户场景进行了深入的优化研究，为提升网络资源利用率和用户服务质量提供了创新的解决方案，具有重要的理论和实际应用价值。