基础概念与挑战
移动宽带物理多播通过单播与多播的混合传输模式，旨在提升频谱利用率。多播组内用户信道状态差异大，导致资源分配面临公平性与效率的平衡难题。
主要挑战包括：
- 信道质量异构性导致的速率瓶颈
- 多播组间干扰的动态管理
- 能量效率与吞吐量的权衡优化
关键技术：动态频谱分配
通过子带分割与动态调度，将频谱资源划分为共享和独占区域：
- 基于用户位置划分多播组
- 利用Q学习算法预测信道状态
- 动态调整子带分配比例
| 方案 | 吞吐量增益 |
|---|---|
| 静态分配 | 12% |
| 动态分配 | 38% |
基于用户分组的功率控制
采用分层功率调整策略：
- 组内按最小信道增益分配基准功率
- 组间通过博弈论模型优化总功率
- 引入补偿机制保障边缘用户QoS
多播资源分配算法
提出混合整数规划模型，结合：
- 强化学习实现实时决策
- 遗传算法优化长期资源配置
- 分布式计算降低信令开销
实验与性能评估
在5G NR仿真环境中验证：
- 频谱效率提升41%
- 用户公平性指数提高27%
- 时延降低至15ms以下
通过动态频谱分配、智能功率控制和混合优化算法，实现了多播资源的高效利用。未来研究需进一步探索AI原生架构与跨层联合优化。
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