本文關(guān)鍵詞：異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)作通信的中繼選擇與功率分配聯(lián)合算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：頻譜資源隨著異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)種類的增多已越發(fā)顯得匱乏,異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)相互獨(dú)立互不兼容的工作模式卻造成資源的極大浪費(fèi)。隨著信息化進(jìn)程的不斷推進(jìn),單一網(wǎng)絡(luò)已難以滿足人們對(duì)于通信質(zhì)量的需求。實(shí)現(xiàn)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的無縫融合與協(xié)同工作,可充分利用已有的網(wǎng)絡(luò)資源,提升通信性能,有效解決上述問題。但異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作通信技術(shù)會(huì)帶來功率消耗過高,難以選出合適的中繼方案參與通信等問題�？紤]到中繼節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)影響著整個(gè)通信系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度,移動(dòng)智能設(shè)備的電池容量有限,合理的中繼選擇方案與高效的功率分配方案是異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)同通信的關(guān)鍵所在。本文從功率分配的角度出發(fā),研究了異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)多中繼協(xié)作系統(tǒng)的中繼選擇方案和移動(dòng)終端的功率分配方案,并最終提出一種基于改進(jìn)遺傳粒子群算法(Improved Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,IGAPSO)與功率閾值法的中繼選擇與功率分配聯(lián)合算法。研究過程中,本文主要做了以下工作:1、提出一種改進(jìn)的遺傳粒子群算法,改進(jìn)算法結(jié)合了遺傳算法的多樣性和粒子群算法的收斂精度高、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn),使用較為簡(jiǎn)單的步驟實(shí)現(xiàn)的串行和并行的結(jié)合方式,在每一次的迭代過程中充分使兩者的優(yōu)缺點(diǎn)互補(bǔ),仿真結(jié)果表明算法的收斂精度和收斂速度等性能得到較大的提升;2、提出一種由Wi-Fi、3G和LTE-Advanced構(gòu)成的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的多中繼協(xié)作系統(tǒng)模型,分析該模型下包括傳輸速率、消耗功率等計(jì)算方案,并提出一種應(yīng)用于該模型下的基于IGAPSO與功率閾值法的中繼選擇與功率分配聯(lián)合算法。3、建立通信仿真系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試并深入分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證了本文提出的基于IGAPSO與功率閾值法的中繼選擇與功率分配的聯(lián)合算法,對(duì)于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度、消耗功率與傳輸速率等多項(xiàng)相互矛盾性能之間的平衡與提升有著顯著的效果。
【關(guān)鍵詞】：異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò) 改進(jìn)遺傳粒子群算法 功率閾值法 中繼選擇 功率分配
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 選題意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要內(nèi)容和安排12-14
• 第二章 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)與協(xié)作通信中繼選擇14-21
• 2.1 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介14
• 2.2 無線通信相關(guān)技術(shù)14-16
• 2.2.1 分集技術(shù)14-15
• 2.2.2 多天線技術(shù)15-16
• 2.3 協(xié)作通信技術(shù)16-18
• 2.3.1 協(xié)作通信的系統(tǒng)模型16-17
• 2.3.2 中繼轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議17-18
• 2.4 中繼選擇18-19
• 2.5 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的多中繼協(xié)作技術(shù)簡(jiǎn)介19-20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 第三章 改進(jìn)的遺傳粒子群結(jié)合算法21-31
• 3.1 基本遺傳算法簡(jiǎn)介21-23
• 3.2 基本粒子群算法簡(jiǎn)介23-26
• 3.3 改進(jìn)的遺傳粒子群算法結(jié)合算法26-30
• 3.3.1 目前兩種算法結(jié)合的研究現(xiàn)狀27-28
• 3.3.2 改進(jìn)的遺傳-粒子群算法28-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第四章 改進(jìn)的遺傳粒子群結(jié)合算法性能分析31-40
• 4.1 測(cè)試函數(shù)簡(jiǎn)介31-33
• 4.2 測(cè)試結(jié)果對(duì)比分析33-39
• 4.2.1 算法設(shè)定參數(shù)33-34
• 4.2.2 測(cè)試結(jié)果34-39
• 4.3 本章小結(jié)39-40
• 第五章 基于改進(jìn)遺傳粒子群與功率閾值法的中繼選擇與功率分配聯(lián)合算法40-51
• 5.1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多中繼協(xié)作通信模型及相關(guān)性能分析40-43
• 5.2 典型中繼選擇算法43-45
• 5.3 基于群智能算法的功率分配算法45
• 5.4 基于IGAPSO與功率閾值法的中繼選擇與功率分配聯(lián)合算法45-50
• 5.4.1 目標(biāo)函數(shù)分析45-46
• 5.4.2 基于改進(jìn)遺傳粒子群算法的功率分配算法46-48
• 5.4.3 基于功率閾值的中繼選擇算法48-49
• 5.4.4 基于IGAPSO與功率閾值法的中繼選擇與功率分配聯(lián)合優(yōu)化算法49-50
• 5.5 本章小結(jié)50-51
• 第六章 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析51-63
• 6.1 系統(tǒng)仿真參數(shù)51
• 6.2 不同功率分配算法對(duì)系統(tǒng)性能的影響51-55
• 6.3 不同中繼選擇算法對(duì)系統(tǒng)性能的影響55-60
• 6.3.1 不同中繼選擇算法在GA功率分配方案下的性能55-59
• 6.3.2 不同中繼選擇算法在PSO功率分配方案下的性能59-60
• 6.4 中繼選擇與功率分配聯(lián)合算法下的系統(tǒng)性能60-62
• 6.5 本章小結(jié)62-63
• 總結(jié)與展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果70-71
• 致謝71-72
• 答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見72

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