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为了充分实现中继协作,降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度,提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下,以最大化平均信噪比为优化目标函数,建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数,用向量表示萤火虫的状态,该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数,通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫,即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明,与平均功率分配相比,基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%~6.17%的比特差错率,提高了系统性能。 相似文献
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多连接技术允许用户同时建立和保持与多个小区/接入点的连接,通过网络元素之间的协调在吞吐量和可靠性方面大幅提高网络性能。针对毫米波通信中超高频段的链路中断问题,研究了多连接基于链路配置的调度算法,以提高链路调度效率,降低复杂度。首先,在系统模型中采用链路配置作为优化变量;其次,设计了多连接比例公平的调度准则;最后,提出一种基于列生成算法的链路配置调度优化算法,利用Dantzig-Wolfe分解将原问题分解为限制主问题和定价问题,并结合分支定界方法获得最优解。仿真结果表明,所提算法能够在数值上逼近全局最优,并且比现有的毫米波蜂窝网络链路调度方案增益平均提高40%以上。 相似文献
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传统的链路自适应技术只追求高效数据传输,会导致射频暴露,在电子战中无法保障数据链载体的安全性。以战术数据链主动射频隐身和高效通信为研究对象,利用多目标优化技术联合控制战术数据链的射频辐射特征(包含辐射时间、辐射功率和辐射波形),建立了一种战术数据链链路自适应技术模型。该模型以给定距离的截获概率和给定距离的可靠传输速率为二重优化目标,以辐射特征为优化变量,并以第四代宽带无线通信系统LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) 的部分调制编码参数为实例,证实了由所述链路自适应技术模型优化所得的最优解可以同时实现数据链的射频隐身和高效数据传输。 相似文献
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投资组合管理是进行合理投资、资金管理、优化资产配置和有效投资的重要技术。投资组合优化问题(POP)被认为是一个NP难问题,它涉及许多目标和约束。进化算法和群体智能优化器在求解多目标POP(MOPOP)问题中的应用引起了研究者的广泛关注,但它们的解通常通过加权系数法将MOPOP转化为POP。本文提出了一种基于概率准则的多目标优化算法,它不通过上述变换方法,而是通过同时优化所有目标来寻找最优解。优化方法在许多金融领域有着悠久的历史,因为优化模型在金融决策中发挥着越来越重要的作用。许多计算金融问题,从资产配置到风险管理,从期权定价到模型校准,都可以使用现代优化技术有效地解决。最佳投资组合配置问题一直是金融学界学者和从业者感兴趣的问题。20世纪50年代,哈里·马科维茨(Harry Markowitz)发表了他的开创性著作,提出了一个简单的二次规划,用于选择多样化的证券投资组合。他的投资组合选择模型可以在数学上表述为风险(定义为收益方差)为(上限)有界时的预期收益最大化问题,或预期收益为(下限)有界时的风险最小化问题。经典的投资组合选择方法将两个准则优化问题简化为一个准则优化问题,其中第二个准则... 相似文献
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介绍了在OFDM系统仿真中链路级仿真和系统级仿真之间的映射方法,主要探讨了两种基于有效SINR映射的方法:指数有效SINR映射(EESM)和互信息有效SINR映射(MI—ESM)。着重阐述了这两种方法如何把多状态信道变成单状态信道以及为什么这种有效单SINR方法能够表示多个子载波SINR信道性能,同时也重点研究这两种方法的主要优缺点以及它们对RRM算法设计的影响。而且,也提及了如何去构建链路和系统级映射表(MCS,SINR,BLER)。 相似文献
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多目标优化问题是一类很普遍的问题。演化算法是一种通过模拟自然界的生物演化过程搜索最优解的方法.用于求解多目标优化问题有其独特的优势。系统介绍了多目标演化算法特点、需要解决的关键问题、算法框架、算法实现及应用趋势。 相似文献
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在MU-CoMP-JT(Multi-User Coordinated Multiple-Points Joint Transmission)联合资源分配问题中,传统的迫零预编码矩阵会使得每根天线发送功率互不相同,当CoMP节点发射功率仅满足总功率约束时性能损失不明显,而当CoMP节点分布在不同的地理位置时将受到单节点功率约束,这势必会降低系统功率利用率。为了进一步提升系统吞吐量,基于对偶分解理论提出了一种联合预编码优化的资源分配算法。该算法以最大化用户权重速率为目标,将原优化问题分解成若干个优化的子问题,不同子问题对应不同接收天线数的联合优化问题。当子信道的发送天线数大于接收天线数时,通过多次迭代计算得到预编码矩阵,并且预编码矩阵会随着拉格朗日因子的变化而变化。仿真结果表明所提联合预编码优化的联合资源分配算法能够明显提升系统吞吐量,且提高天线功率利用效率。 相似文献
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针对下行协作D2D(Device-to-Device)异构网络中复用蜂窝用户的联合资源分配和功率控制问题,提出了一种量子珊瑚礁优化算法(Quantum Coral Reef Optimization Algorithm,QCROA)。首先,构建异构网络模型并推导得到整个网络总吞吐量的数学表达式;其次,基于QCROA算法分析全局最优量子珊瑚的测量状态,提出最优联合资源分配和功率控制方案;最后,通过仿真验证QCROA算法的优越性。实验结果表明,在不同网络通信场景下,QCROA算法均表现出良好的适应性,其收敛速度和种群多样性均优于其他基于智能优化算法的方案,在迭代次数达到1 500次时即可获得吞吐量最高的全局最优。 相似文献
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给出了一种采用信干噪比准则的、集成了预多波束天线与LMS自适应天线的软件天线方案,该方案采用开关合并方法,把软件天线输出接到最大输出信噪比的算法输出,实现算法分集.在TD-SCDMA动态模型上对提出的方法进行了仿真,结果表明,采用集成软件天线方案的误码率性能要优于单纯的预多波束天线或LMS自适应智能天线.仿真过程考虑了用户来波方向和用户到基站距离的动态变化,以及功率控制算法和系统同步过程的影响. 相似文献