基于进化算法和混沌神经网络的多用户OFDM资源分配问题优化研究

发布时间：2017-11-20 00:09

  本文关键词：基于进化算法和混沌神经网络的多用户OFDM资源分配问题优化研究

  更多相关文章： 多用户OFDM 新注水方法 联合两步优化 混沌神经网络

【摘要】：正交频分复用技术是下一代无线通信技术中的核心技术。为了满足下一代无线通信技术中各种质量服务(QoS)的新兴需求,人们开始越来越多的关注高效智能的多用户正交频分复用技术的调度算法。近来,学者们在三个方面扩展了多用户OFDM系统无线资源分配问题:1、确保公平性准则;2、提供用户QoS保证;3、用户信道的移动性和网络动态。这3个方面的扩展对多用户OFDM资源分配问题提出了更高的要求,这是下一代无线通信技术中的重点也是难点。针对尽力而为服务,提出了新型注水方法可以有效准确地完成最优联合子载波与功率分配,完成了静态衰落信道或者各态历经信道下的多用户OFDM资源分配的用户速率加权和最大化问题。针对非实时QoS服务,采用粒子群算法调整速率阈值乘子,并结合新型注水方法求得满足用户速率阈值限制的最大用户速率加权和。面对具有各态历经信道的多用户OFDM资源分配问题,提出了一种多种效用函数的非实时QoS要求下的多用户OFDM资源联合两步优化。采用了新型注水方法,快速准确地得到了联合子载波与功率的最优分配方案,完成了第一步模型的优化,实现了加权速率和的最大化。利用结合多目标优化与差分进化(CMODE)算法优化第二步模型,实现了满足非实时QoS类型要求下的各种公平性类型效用函数下的用户速率效用和的最大化。针对传统的直线型的联合子载波与功率分配优化流程,在静态衰落信道下,尽力而为服务的多用户OFDM通信中,利用混沌神经网络展开对子载波分配组合优化问题的寻优,并且在每一步子载波分配寻优过程中,都利用了广义新型注水方法得到当前分配指标矩阵意义下的最优功率分配。所以严格依照最优功率分配下对子载波分配进行非线性的具有丰富动态特性的神经网络梯度下降搜索,以求完全利用多用户的子载波分集增益。
【学位授予单位】：齐齐哈尔大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.53;TP18

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本文编号：1205373