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异构无线网络协作通信系统中基于改进遗传算法的功率分配方案研究

发布时间:2024-03-02 07:55

    目前大部分区域都同时被多个异构无线网络所覆盖,考虑到智能多模移动终端的逐渐普及,一个多模终端同时接入多个异构无线网络已经有了现实可能。让多个异构无线网络同时为多模终端提供协作服务,有利于实现各异构无线网络之间的融合、负载均衡、优势互补,从而达到充分挖掘现有网络资源潜力的目的。异构无线网络协作通信涉及多模移动终端如何在各网络上进行功率分配的问题。考虑到目前移动终端续航能力的不足,高效合理的功率分配方案,对异构无线网络协作通信至关重要。本文从功率分配与控制的角度出发,研究了异构无线网络协作通信系统中多模终端的功率分配方案,并最终提出了一种基于改进遗传算法的多目标优化的功率分配方案。相对于传统网络,工作在异构无线网络协作通信系中的多模智能终端通过使用该功率分配算法可以在获得更快的传输速率的同时减小终端总功耗,有效提高了能量使用效率。研究过程中,本文主要做了以下工作:1、提出了一种改进的遗传算法,该算法的特点在于,在算法的迭代过程中,根据个体的适应度值来确定其参与遗传操作的概率,同时在遗传操作过程中,根据遗传代数来确定使用具体遗传算子的概率,实验结果表明这种改进显著提高了算法的收敛性能;2、提出了由LTE、WIFI、UWB构成的异构无线网络协作通信系统模型,并基于注水理论提出了一种功率分配算法,在多模终端发射功率一定的情况下,可以获得最大的理论传输速率;3、基于所提出的异构无线网络协作通信系统模型,提出了一种同时优化多模终端传输速率和功耗的多目标功率分配方案,该方案使用本文提出的改进遗传算法求解,在达到合理的传输速率的同时,对系统的功耗与能效等方面的性能优化均取得了良好的效果。

【关键词】:
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN929.5
【目录】:

文章目录
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 选题的意义
    1.2 研究现状及发展动态
    1.3 论文主要内容与安排
第二章 异构无线网络及协作通信
    2.1 移动蜂窝网络简介
        2.1.1 移动通信网络的覆盖方式
        2.1.2 LTE技术简介
    2.2 WIFI简介
        2.2.1 WIFI技术的发展概况
        2.2.2 WIFI技术特点
    2.3 UWB简介
        2.3.1 UWB原理概述
        2.3.2 UWB技术特点
    2.4 ZIGBEE简介
        2.4.1 ZigBee技术简介
        2.4.2 ZigBee技术特点
    2.5 协作通信技术简介
        2.5.1 协作分集技术简述
        2.5.2 异构无线网络协作通信
    2.6 本章小节
第三章 遗传算法与多目标优化
    3.1 遗传算法概述
    3.2 遗传算法的编码
        3.2.1 常用编码的分类
        3.2.2 编码的可行性与非法性
        3.2.3 编码的性质
    3.3 遗传操作
        3.3.1 杂交算子
        3.3.2 变异算子
    3.4 遗传多目标优化
        3.4.1 多目标优化基本概念
        3.4.2 基本求解方法
    3.5 本章小结
第四章 适用于连续函数最值求解的自适应遗传算法
    4.1 解空间的编码以及适应度函数的设计
        4.1.1 解空间编码
        4.1.2 适应度函数的设计
    4.2 自适应的遗传操作
        4.2.1 非等概率的遗传操作参与策略
        4.2.2 自适应的遗传算子选择
    4.3 算法性能测试
        4.3.1 性能测试函数
        4.3.2 测试结果
    4.4 本章小节
第五章 异构无线网络协作通信系统模型及基于改进遗传算法的功率分配算法
    5.1 异构无线网络协作通信系统模型
        5.1.1 异构无线网络协作通信系统框图
        5.1.2 信号模型
        5.1.3 发射功率与传输速率模型
        5.1.4 发射功率与中断概率模型
    5.2 最大化传输速率的功率分配算法
        5.2.1 基于信道噪声的功率分配算法
        5.2.2 基于注水原理的功率分配算法
    5.3 基于改进遗传算法的多目标优化功率分配算法
        5.3.1 优化目标分析
        5.3.2 基于改进遗传算法的功率分配算法
    5.4 本章小节
第六章 数值结果分析
    6.1 系统参数
    6.2 数值结果分析
        6.2.1 最大化传输速率的功率分配算法结果分析
        6.2.2 基于遗传算法的多目标优化结果分析
    6.3 本章小节
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢


本文编号:138640

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