目录
-
作者ID ：fpga和matlab
-
CSDN主页：
https:/
/blog.csdn.net/ccsss22?
type=blog
-
擅长技术：
-
1.无线基带,无线图传,编解码
-
2.机器视觉,图像处理,三维重建
-
3.人工智能,深度学习
-
4.智能控制,智能优化
-
5.其他
一、理论基础
由于在一个MIMO系统中，用户数量M大于可用的频谱个数N，因此，必有一部分用户存在频谱共享的问题。目前，现有的关于频谱分配的方法主要有基于竞价的分配方法，基于博弈论的分配方法。这里，有别于传统的频谱分配方法，这里的分配方法，考虑了多种因素，我们分别假设为y1，y2，y3,。。。。。yn，并通过遗传优化算法，计算一种分配方案，即M个用户分配到N个频谱上， 分别计算以不同因素进行划分所得到的效益值V1，V2，V3,。。。。。Vn，，最后将这将这n个因素进行加权，得到其综合效益值：
这里，主要通过遗传算法来优化，获得不同的频谱资源，分别分配多个不同的用户。这里，权值由预先设置得到。
因素1：不同用户的当前的信道优劣情况，如果当前某部分用户信道情况较差，为了进一步提升其通信质量，则优先将这部分用户分配单独的频率资源，而对于信道情况较好的一部分用户，可以允许多个用户共用某一频率。这样可以保证更可能多的用户能够正常通信。
因素2：用户的需求情况进行分配，如果当前用户的通信属于实时性需求较强的情况，则优先分配频谱资源（这里涉及到具体的业务模型，比如视频，电话等各种业务）而对于实时性要求较低的情况（如短信，文字信息等各种业务），则可以分配同一频率，做类似同频不同时的通信。
因素3：如果某些用户分配了相同的频率，则考虑同一频率下不同用户的排队时长，时长越短，则说明当前分配策略较优。比如同一频率，单个用户发送100bit信息，和100个用户发送100bit信息，用时肯定短。再比如，有2个频率资源，5个用户，在发送业务类似的情况下，那么一个频率分配2个用户，一个频率分配3个用户的排队时间，肯定优于1个资源分配一个用户，其余一个频率分配四个用户。
根据遗传优化算法流程可知，其详细步骤如下所示：
步骤一：选择问题解的一个编码，给出一个有N个染色体的初始群体。编码的主要功能为确定用何种码制，然后将问题参数编码形成基因码链，每一个码链代表一个个体，表示优化问题的一个解。 根据编码方式不同可以分为二进制编码和实数编码两种类型，其中二进制编码的优势在于编码方式简单，便于遗传算法的交叉和编码操作。
步骤二：对群体中的每一个染色体，计算它的适应函数值。适应函数值为群体进化时的选择提供了依据，一般来说适应度越高，解的素质越好。适应度函数可以根据目标函数而定。
步骤三：若停止规则满足，则算法停止，否则计算概率P，并以此概率分布，从旧的种群pop(t)中随机选取N个染色体构成一个新的种群。选择操作常见的操作方式有比例 选择和排序选择方式。
步骤四：通过交叉，得到N个染色体的交叉集合。交叉的主要功能从种群中随机选择两个染色体，按一定的概率进行基因交换，交换位置的选取是随机的。
步骤五：以较小的变异概率，使得某染色体的一个基因发生变异，形成新的群体mutpop(t+1)。令t=t+1，pop(t)=mutpop(t)，重复第2步。
二、核心程序
-
-
rng(
1)
-
%初始值
-
N1 =
10;
-
N2 =
10;
-
N3 =
10;
-
N4 =
10;
-
-
NUM = N1+N2+N3+N4;%
40个用户
-
M =
4;%
4个频率资源
-
%下面开始使用遗传优化算法
-
%根据遗传算法进行参数的拟合
-
MAXGEN =
201;
-
NIND =
50;
-
Nums =
3;
-
%每个值优化
-
Chrom = crtbp(NIND,Nums*
10);
-
Areas = [
1 ,
1 ,
1;
-
NUM,NUM,NUM];
-
-
FieldD = [
rep([
10],[
1,Nums]);Areas;
rep([
0;
0;
0;
0],[
1,Nums])];
-
-
gen =
0;
-
for a=
1:
1:NIND
-
%计算对应的目标值
-
[Moneys,N1,N2,N3,N4] = func_obj(N1,N2,N3,N4);
-
Js(a,
1) = Moneys;
-
end
-
-
Objv = (Js+eps);
-
gen =
0;
-
fit2 = [];
-
Price2 = [];
-
%%
-
while gen < MAXGEN;
-
gen
-
%定义交叉概率和变异概率
-
if gen ==
0
-
Pe0 =
0.95;
-
pe1 =
0.002;
-
else
-
Pe0 =
0.95*
1/(
1+
exp(
-1e4*f));
-
pe1 =
0.002*
1/(
1+
exp(
-1e4*f));
-
end
-
FitnV=ranking(Objv);
-
%遗传选择
-
Selch=
select(
'sus',Chrom,FitnV);
-
%遗传交叉
-
Selch=recombin(
'xovmp', Selch,Pe0);
-
%遗传变异
-
Selch=mut( Selch,pe1);
-
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);
-
-
Moneys3 = [];
-
for a=
1:
1:NIND
-
N1(a) =
floor(phen1(a,
1))+
1;
-
N2(a) =
floor(phen1(a,
2))+
1;
-
N3(a) =
floor(phen1(a,
3))+
1;
-
N4(a) = NUM - (N1(a) + N2(a) + N3(a));
-
-
%计算对应的目标值
-
if N4(a) >=
1 & N4(a) <= NUM
-
[Moneys,N1(a),N2(a),N3(a),N4(a)] = func_obj(N1(a),N2(a),N3(a),N4(a));
-
else
-
Moneys =
10000;
-
end
-
JJ(a,
1) = Moneys;
-
end
-
Objvsel = JJ ;
-
[Chrom,Objv]= reins(Chrom,Selch,
1,
1,Objv,Objvsel);
-
gen = gen+
1;
-
-
[VV,II] =
min(Objv);
-
indx =
find(JJ==
10000);
-
JJ(indx) = [];
-
fmax =
max(JJ);
-
fave = mean(JJ);
-
-
f = fmax-fave;
-
-
N1_ = N1(II);
-
N2_ = N2(II);
-
N3_ = N3(II);
-
N4_ = NUM - (N1_ + N2_ + N3_);
-
fit(gen) =
1/std([N1_,N2_,N3_,N4_]);
-
if gen <=
64
-
fit2(gen) = mean(fit(
1:gen));
-
else
-
fit2(gen) = mean(fit(gen
-64:gen));
-
end
-
end
-
clc;
-
%输出分配结果
-
N1_best = N1(II)
-
N2_best = N2(II)
-
N3_best = N3(II)
-
N4_best = NUM - (N1_best + N2_best + N3_best)
-
-
-
-
ITER = [
1:MAXGEN];
-
三、仿真测试结果
A01-140
转载：https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/127525279