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公开(公告)号：CN104853399A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510104127.2
申请日：2015-03-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W40/22
CPC classification number: Y02D70/122 , Y02D70/20 , Y02D70/39 , H04W40/22
Abstract: 本发明公开了基于改进的遗传-粒子群混合算法的协作中继选择方法，包含以下步骤：发射端检测N个可接入的中继节点，获取各节点间信道状态信息；初始化表示中继选择方案的粒子种群；更新各粒子的速度和位置，并计算各粒子适应度值；更新粒子的个体极值和全局极值；粒子位置数组作为基因，选取基因进行重组并加入种群；选择基因进行突变并替换原基因；随机产生迭代过程中不曾出现的新粒子加入种群中；在种群中选取适应度值最高的M个粒子构成新一代粒子种群；判断是否符合终止条件：若符合，则选择适应度值最高的粒子作为最优中继选择方案；否则继续更新各粒子的速度和位置。本发明的方法，在尽可能提高发射端的传输速率的同时能尽可能降低功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103781166A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410020337.9
申请日：2014-01-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种异构无线网络协作通信系统中的移动终端功率分配方法，包括下述步骤：步骤1、移动终端检测周边共有L个可提供协作通信服务的中继节点；步骤2、产生代表功率分配方案的粒子种群；步骤3、定义功率分配方案的适应度函数；步骤4、计算粒子的初始适应度值；步骤5、粒子个体极值和全局极值的初始化；步骤6、产生新一代的粒子种群；步骤7、重新计算新一代粒子种群中的各粒子的适应度值；步骤8、选择粒子进行变异并判断变异后的粒子是否合法；步骤9、更新粒子个体极值和全局极值；步骤10、选择全局极值，作为移动终端的发射功率分配方案。本发明使用粒子群算法对异构协作通信系统中的移动终端的发射功率进行分配，可以同时优化接收端信噪比和移动终端的功耗性能。
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公开(公告)号：CN104853399B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510104127.2
申请日：2015-03-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W40/22
CPC classification number: Y02D70/122 , Y02D70/20 , Y02D70/39
Abstract: 本发明公开了基于改进的遗传‑粒子群混合算法的协作中继选择方法，包含以下步骤：发射端检测N个可接入的中继节点，获取各节点间信道状态信息；初始化表示中继选择方案的粒子种群；更新各粒子的速度和位置，并计算各粒子适应度值；更新粒子的个体极值和全局极值；粒子位置数组作为基因，选取基因进行重组并加入种群；选择基因进行突变并替换原基因；随机产生迭代过程中不曾出现的新粒子加入种群中；在种群中选取适应度值最高的M个粒子构成新一代粒子种群；判断是否符合终止条件：若符合，则选择适应度值最高的粒子作为最优中继选择方案；否则继续更新各粒子的速度和位置。本发明的方法，在尽可能提高发射端的传输速率的同时能尽可能降低功耗。
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公开(公告)号：CN103561457B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201310513423.9
申请日：2013-10-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W52/18
Abstract: 本发明公开了一种异构无线网络协作通信中的多目标网络功率分配方法，包括以下步骤：步骤1、移动智能终端检测有空闲业务信道的可接入无线网络，并从可接入网络中选择N个信道条件较好的无线网络接入；步骤2、定义一种功率分配方案的遗传表示；步骤3、定义功率分配方案的适应性函数；步骤4、产生M个数组；步骤5，根据高适应度值优先的方法，从种群中随机选择m1条基因进行基因重组；步骤6、从基因重组后的种群中适应度较低的基因中按概率随机选择m2条基因进行突变；步骤7、选取产生新一代种群；步骤8、重复步骤5～7，当种群基因的最高适应度值的增长连续l次小于给定的阈值作为最优功率分配方案。具有算法灵活等优点。
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公开(公告)号：CN103781166B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410020337.9
申请日：2014-01-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种异构无线网络协作通信系统中的移动终端功率分配方法，包括下述步骤：步骤1、移动终端检测周边共有L个可提供协作通信服务的中继节点；步骤2、产生代表功率分配方案的粒子种群；步骤3、定义功率分配方案的适应度函数；步骤4、计算粒子的初始适应度值；步骤5、粒子个体极值和全局极值的初始化；步骤6、产生新一代的粒子种群；步骤7、重新计算新一代粒子种群中的各粒子的适应度值；步骤8、选择粒子进行变异并判断变异后的粒子是否合法；步骤9、更新粒子个体极值和全局极值；步骤10、选择全局极值，作为移动终端的发射功率分配方案。本发明使用粒子群算法对异构协作通信系统中的移动终端的发射功率进行分配，可以同时优化接收端信噪比和移动终端的功耗性能。
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公开(公告)号：CN103561457A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310513423.9
申请日：2013-10-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W52/18
Abstract: 本发明公开了一种异构无线网络协作通信中的多目标网络功率分配方法，包括以下步骤：步骤1、移动智能终端检测有空闲业务信道的可接入无线网络，并从可接入网络中选择N个信道条件较好的无线网络接入；步骤2、定义一种功率分配方案的遗传表示；步骤3、定义功率分配方案的适应性函数；步骤4、产生M个数组；步骤5，根据高适应度值优先的方法，从种群中随机选择m1条基因进行基因重组；步骤6、从基因重组后的种群中适应度较低的基因中按概率随机选择m2条基因进行突变；步骤7、选取产生新一代种群；步骤8、重复步骤5～7，当种群基因的最高适应度值的增长连续l次小于给定的阈值作为最优功率分配方案。具有算法灵活等优点。
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