發(fā)布時(shí)間：2018-01-30 18:32

  本文關(guān)鍵詞： 低能耗高容量 無(wú)線資源分配 中低空通信 粒子群算法 TD-LTE　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來(lái)世界各地自然災(zāi)害頻發(fā),現(xiàn)有的地面公共通信系統(tǒng)面臨著巨大的考驗(yàn)。當(dāng)?shù)卣�、海嘯等自然災(zāi)害發(fā)生時(shí),災(zāi)區(qū)的電力供應(yīng)設(shè)施以及通信基礎(chǔ)設(shè)施受損,導(dǎo)致電力供應(yīng)困難、通信擁堵甚至中斷�，F(xiàn)有的地面公共通信系統(tǒng)已無(wú)法滿足應(yīng)急場(chǎng)景下業(yè)務(wù)劇增的通信需求,因而急需一種能夠兼容現(xiàn)有通信體制的應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)。隨著中低空空間的不斷開發(fā),以氣球、飛艇等為載體的中低空懸浮平臺(tái),攜帶3G/4G移動(dòng)基站實(shí)現(xiàn)應(yīng)急通信,成為解決該問(wèn)題的有效方法。針對(duì)應(yīng)急場(chǎng)景下地面通信基礎(chǔ)設(shè)施受損的問(wèn)題以及未來(lái)中低空通信的發(fā)展趨勢(shì),本文采用中低空通信系統(tǒng)來(lái)完成應(yīng)急場(chǎng)景下的通信任務(wù)。為解決中低空應(yīng)急通信系統(tǒng)中能源有限以及語(yǔ)音等業(yè)務(wù)劇增的問(wèn)題,本文研究了低能耗高容量的聯(lián)合資源分配算法。依據(jù)無(wú)線資源聯(lián)合優(yōu)化的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則對(duì)所研究的應(yīng)急通信具體問(wèn)題建立數(shù)學(xué)模型,將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)上有約束條件的最優(yōu)化問(wèn)題,并通過(guò)理論分析證明了該目標(biāo)問(wèn)題最優(yōu)解的存在、唯一性。由于多維資源聯(lián)合優(yōu)化比較復(fù)雜,為降低其計(jì)算復(fù)雜度,本文采用分布搜索、迭代優(yōu)化的方法,以逼近次優(yōu)解,并引入群體智能算法求解目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,以實(shí)現(xiàn)分步優(yōu)化的快速收斂和無(wú)線資源調(diào)度的實(shí)時(shí)性�；綪SO算法結(jié)合種群中粒子的局部最優(yōu)位置與全局最優(yōu)位置進(jìn)行搜索,具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、搜索速度快的特點(diǎn),但由于粒子的聚合性,導(dǎo)致其易落入局部最優(yōu)的陷阱。GA算法由于采用遺傳操作,種群的多樣性較高,容易擺脫局部最優(yōu)的陷阱,但未能充分利用歷史搜索結(jié)果,求解過(guò)程中往往涉及到大量的個(gè)體計(jì)算,因而其搜索速度較慢。本文綜合考慮了兩種群體智能算法的優(yōu)缺點(diǎn),在基本粒子群算法中引入遺傳操作,以增加種群的多樣性,提高改進(jìn)粒子群算法的收斂速度與收斂精度。最后,基于采用TD-LTE標(biāo)準(zhǔn)的中低空應(yīng)急通信系統(tǒng)仿真平臺(tái),對(duì)本文研究的低能耗高容量的聯(lián)合資源分配算法的性能進(jìn)行仿真,并與Max C/I、RR以及PF資源分配算法進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明,本文研究的低能耗高容量的資源分配算法在系統(tǒng)所服務(wù)的用戶數(shù)與系統(tǒng)功耗方面實(shí)現(xiàn)了折中,達(dá)到了單位功率支持較多用戶的目的,在系統(tǒng)平均能量效率、吞吐量以及用戶公平性等方面取得了良好的效果。
[Abstract]:In recent years, there are many natural disasters around the world, and the existing terrestrial public communication system is facing a great test. When the earthquake, tsunami and other natural disasters occur, the power supply facilities and communication infrastructure in the disaster areas are damaged. As a result of the difficulty of power supply, communication congestion or even interruption, the existing terrestrial public communication system can no longer meet the need of the surge of communication services in emergency scenarios. With the development of medium and low altitude space, the medium and low altitude suspension platform with balloon and airship as carrier is urgently needed. Carrying 3G / 4G mobile base station to realize emergency communication becomes an effective method to solve this problem. Aiming at the problem of ground communication infrastructure damage and the development trend of low-altitude communication in the future. In this paper, the medium and low altitude communication system is used to complete the communication task in the emergency scene. In order to solve the problem of limited energy and voice services in the medium and low altitude emergency communication system. In this paper, a joint resource allocation algorithm with low energy consumption and high capacity is studied. According to the design criteria of joint optimization of wireless resources, a mathematical model is established for the specific problems of emergency communication. The practical problem is transformed into an optimization problem with mathematical constraints, and the existence and uniqueness of the optimal solution of the objective problem is proved by theoretical analysis. In order to reduce its computational complexity, this paper uses the method of distributed search and iterative optimization to approximate the sub-optimal solution, and introduces swarm intelligence algorithm to solve the objective optimization problem. In order to realize the fast convergence of step optimization and the real-time of wireless resource scheduling, the basic PSO algorithm combines the local and global optimal positions of particles in the population to search, which is simple to implement. Search speed is fast, but because of the aggregation of particles, it is easy to fall into the local optimal trap .GA algorithm because of the adoption of genetic operations, population diversity is high, easy to get rid of the local optimal trap. However, the historical search results are not fully utilized and the search speed is slow due to the large number of individual calculations involved in the solution process. In this paper, the advantages and disadvantages of the two swarm intelligence algorithms are comprehensively considered. In order to increase the diversity of population and improve the convergence speed and precision of the improved particle swarm optimization algorithm, genetic operation is introduced in the basic particle swarm optimization algorithm. Finally. Based on the medium and low altitude emergency communication system simulation platform based on TD-LTE standard, the performance of the low energy consumption and high capacity joint resource allocation algorithm studied in this paper is simulated and compared with Max C / I. The simulation results show that the low energy consumption and high capacity resource allocation algorithm achieved a compromise between the number of users served by the system and the power consumption of the system. It has achieved the goal of supporting more users per unit power and achieved good results in the system average energy efficiency, throughput and user fairness.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN929.5

【共引文獻(xiàn)】

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6 何，

本文編號(hào)：1476937