發(fā)布時(shí)間：2017-11-20 00:09

  本文關(guān)鍵詞：基于進(jìn)化算法和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶OFDM資源分配問(wèn)題優(yōu)化研究

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【摘要】：正交頻分復(fù)用技術(shù)是下一代無(wú)線通信技術(shù)中的核心技術(shù)。為了滿足下一代無(wú)線通信技術(shù)中各種質(zhì)量服務(wù)(QoS)的新興需求,人們開始越來(lái)越多的關(guān)注高效智能的多用戶正交頻分復(fù)用技術(shù)的調(diào)度算法。近來(lái),學(xué)者們?cè)谌齻�(gè)方面擴(kuò)展了多用戶OFDM系統(tǒng)無(wú)線資源分配問(wèn)題:1、確保公平性準(zhǔn)則;2、提供用戶QoS保證;3、用戶信道的移動(dòng)性和網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)。這3個(gè)方面的擴(kuò)展對(duì)多用戶OFDM資源分配問(wèn)題提出了更高的要求,這是下一代無(wú)線通信技術(shù)中的重點(diǎn)也是難點(diǎn)。針對(duì)盡力而為服務(wù),提出了新型注水方法可以有效準(zhǔn)確地完成最優(yōu)聯(lián)合子載波與功率分配,完成了靜態(tài)衰落信道或者各態(tài)歷經(jīng)信道下的多用戶OFDM資源分配的用戶速率加權(quán)和最大化問(wèn)題。針對(duì)非實(shí)時(shí)QoS服務(wù),采用粒子群算法調(diào)整速率閾值乘子,并結(jié)合新型注水方法求得滿足用戶速率閾值限制的最大用戶速率加權(quán)和。面對(duì)具有各態(tài)歷經(jīng)信道的多用戶OFDM資源分配問(wèn)題,提出了一種多種效用函數(shù)的非實(shí)時(shí)QoS要求下的多用戶OFDM資源聯(lián)合兩步優(yōu)化。采用了新型注水方法,快速準(zhǔn)確地得到了聯(lián)合子載波與功率的最優(yōu)分配方案,完成了第一步模型的優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了加權(quán)速率和的最大化。利用結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化與差分進(jìn)化(CMODE)算法優(yōu)化第二步模型,實(shí)現(xiàn)了滿足非實(shí)時(shí)QoS類型要求下的各種公平性類型效用函數(shù)下的用戶速率效用和的最大化。針對(duì)傳統(tǒng)的直線型的聯(lián)合子載波與功率分配優(yōu)化流程,在靜態(tài)衰落信道下,盡力而為服務(wù)的多用戶OFDM通信中,利用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開對(duì)子載波分配組合優(yōu)化問(wèn)題的尋優(yōu),并且在每一步子載波分配尋優(yōu)過(guò)程中,都利用了廣義新型注水方法得到當(dāng)前分配指標(biāo)矩陣意義下的最優(yōu)功率分配。所以嚴(yán)格依照最優(yōu)功率分配下對(duì)子載波分配進(jìn)行非線性的具有豐富動(dòng)態(tài)特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降搜索,以求完全利用多用戶的子載波分集增益。
【學(xué)位授予單位】：齊齊哈爾大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.53;TP18

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本文編號(hào)：1205373