本文關(guān)鍵詞：異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)作通信系統(tǒng)中多模終端功率控制與分配算法研究

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【摘要】：目前,大量異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)在區(qū)域上共存且相互不兼容,阻礙了網(wǎng)絡(luò)資源的充分利用,加上頻譜資源的稀缺性問題,使得異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)作通信成為無線通信領(lǐng)域的研究熱點,作為其關(guān)鍵技術(shù)之一的多模終端的功率控制與分配問題是本文的主要研究內(nèi)容。本文分析了現(xiàn)有功率控制與分配算法的不足,提出兩種新的功率控制與分配算法,以多模終端利用多個網(wǎng)絡(luò)并行傳輸數(shù)據(jù)的情景作為參考模型,考察在高斯白噪聲瑞利衰落信道中,這兩種算法的性能表現(xiàn)。本文的工作內(nèi)容主要分為兩部分:1、本文在現(xiàn)有遺傳算法的研究基礎(chǔ)上提出了基于有向變異的遺傳算法,該算法改造了傳統(tǒng)遺傳算法的部分環(huán)節(jié),引入了倒位算子和最優(yōu)保存策略,提出了一種新的有向變異算子。測試結(jié)果表明,相比現(xiàn)有遺傳算法,基于有向變異的遺傳算法有效改善了收斂速度,搜索精度,算法穩(wěn)定性和適應(yīng)性四方面的性能。2、本文構(gòu)建了多模終端同時利用多個網(wǎng)絡(luò)并行傳輸數(shù)據(jù)的系統(tǒng)模型,以控制多模終端的總功耗和提高總傳輸速率為目標,設(shè)計了一個用于評價功率控制與分配方案優(yōu)劣的多目標評價函數(shù),分別提出了基于拉格朗日函數(shù)法和基于有向變異遺傳算法的功率控制與分配算法。本文的測試以文獻[30]的分配算法和平均分配法為對照,比較各種算法在總功耗,總傳輸速率,能效比,平均誤碼率,中斷概率五個方面的性能。仿真結(jié)果表明拉格朗日函數(shù)法和基于有向變異的遺傳算法要對比平均分配法和文獻[30]分配算法在上述五個方面表現(xiàn)更好,并且,拉格朗日函數(shù)法分配速度快但應(yīng)用條件苛刻,遺傳算法搜索分配速度稍慢但是更加通用。本文還比較了單一網(wǎng)絡(luò)通信和上述多網(wǎng)絡(luò)協(xié)作通信在性能表現(xiàn)上的差異,仿真結(jié)果表明同等功耗下多網(wǎng)絡(luò)協(xié)作通信性能表現(xiàn)總是更好。
【關(guān)鍵詞】：異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò) 協(xié)作通信 功率控制與分配 遺傳算法 有向變異
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 選題背景與意義10-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文內(nèi)容安排15-17
• 第二章 遺傳算法及其改進17-46
• 2.1 遺傳算法綜述17-19
• 2.1.1 遺傳算法基本名詞解釋17
• 2.1.2 遺傳算法的基本構(gòu)成要素17-19
• 2.2 遺傳算法要素解析19-25
• 2.2.1 染色體編碼19-21
• 2.2.2 適應(yīng)度函數(shù)21-22
• 2.2.3 選擇算子22-23
• 2.2.4 交叉算子23-24
• 2.2.5 變異算子24-25
• 2.3 遺傳算法改進25-29
• 2.3.1 帶最優(yōu)保存策略的全概率倒位算子27
• 2.3.2 帶最優(yōu)保存策略的全概率有向變異算子27-29
• 2.3.3 全概率均勻交叉算子29
• 2.3.4 其他相關(guān)機制設(shè)計29
• 2.4 遺傳算法的應(yīng)用29-31
• 2.5 性能測試與比較31-45
• 2.5.1 性能測試函數(shù)31-35
• 2.5.2 測試參照設(shè)計35-36
• 2.5.3 測試與結(jié)果分析36-43
• 2.5.4 結(jié)果對比與分析43-45
• 2.6 本章小節(jié)45-46
• 第三章 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)作通信系統(tǒng)的多目標功率控制與分配46-69
• 3.1 基于多模終端的多網(wǎng)絡(luò)并行傳輸46-50
• 3.1.1 基于多模終端的多網(wǎng)絡(luò)并行傳輸模型46-47
• 3.1.2 信號模型47-48
• 3.1.3 發(fā)射功率與傳輸速率模型48-49
• 3.1.4 發(fā)射功率與平均誤碼率模型49
• 3.1.5 發(fā)射功率與中斷概率模型49-50
• 3.2 功率控制與分配的多目標優(yōu)化與評價函數(shù)設(shè)計50-52
• 3.2.1 多目標優(yōu)化50-51
• 3.2.2 多目標功率控制與分配方案的評價函數(shù)設(shè)計51-52
• 3.3 平均分配網(wǎng)絡(luò)功率52-54
• 3.3.1 平均分配法下的評價函數(shù)分析52-53
• 3.3.2 能效比分析53
• 3.3.3 平均分配法下的各項性能指標分析53-54
• 3.4 使用拉格朗日函數(shù)法求解最佳功率控制與分配方案54-57
• 3.4.1 拉格朗日函數(shù)法[49]下的評價函數(shù)分析54-55
• 3.4.2 能效比分析55
• 3.4.3 拉格朗日函數(shù)法下各項性能分析55-56
• 3.4.4 拉格朗日函數(shù)法缺陷分析56-57
• 3.5 使用基于有向變異的遺傳算法進行多目標功率控制與分配57-58
• 3.5.1 優(yōu)化目標分析57
• 3.5.2 使用基于有向變異的遺傳算法進行功率控制與分配57-58
• 3.6 各種功率控制與分配算法結(jié)果仿真與分析58-67
• 3.6.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置58-59
• 3.6.2 拉格朗日函數(shù)法與平均分配法對比59-60
• 3.6.3 基于有向變異的遺傳算法搜索結(jié)果60-67
• 3.7 本章小結(jié)67-69
• 第四章 結(jié)束語69-71
• 4.1 全文總結(jié)69-70
• 4.2 未來展望70-71
• 參考文獻71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果75-76
• 致謝76-77
• 附件77

【相似文獻】

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