[发明专利]一种认知OFDM网络中子载波的分配方法

权利要求书

1.一种认知OFDM网络中子载波的分配方法，其特征在于包括如下步骤：

1.1）确定编码方式

对认知OFDM网络中的所有子载波进行编码，编码的前提条件是设定每个子载波同时只能被一个次用户使用；

编码后的所有子载波的分配方案形成一个种群，其中的每个子载波的分配方案为所述种群的一个个体；种群中每个个体的取值区间为[1m]，并且只能取整数值，其中m表示次用户数；

种群中每个个体的分配方案为x=(x₁,x₂,…,x_k,…x_n)；其中，n表示子载波个数，x表示种群中每个个体的分配方案，x_k表示种群中第k个子载波的分配方案；

1.2）种群初始化

在步骤1.1）所述的种群中每个个体的取值区间內，按照设定概率随机生成种群中每个个体的取值，且随机生成的每个个体的取值均为整数值，每个个体取得的整数值对应于该个体染色体的每一个基因位；

所述设定概率为所有次用户在种群中每个个体上的等效噪声，随机选择一个次用户并分配相应的个体给该次用户；

所述等效噪声的计算方法为：

ci=gik2δN0Wc]]>

其中，c_i表示等效噪声，g_ik表示次用户i在子载波k上的信道增益，N₀是子载波和次用户所受噪声的频谱密度，W_c是子载波的信道带宽，δ是信道误码率，单位是dB；

1.3）种群交叉

在经步骤1.2）初始化后的种群中，随机选取两个个体需要进行交叉操作的个体；在两个个体的染色体中随机选取一个基因位，并将两个个体的染色体在该基因位后的部分做交换，从而形成两个新的染色体，将两个新的染色体代替经步骤1.2）初始化后的种群中被选中进行交叉的两条旧染色体，即完成了交叉操作；

1.4）种群变异

在步骤1.3）交叉操作后的种群中，按照预先设定的变异概率随机选取个体进行变异操作：

a）对于选中的个体，根据其对应的次用户的传输速率与预先设定的理想比例值之间的比值，选取比值最大的次用户；

b）在步骤a）选取的次用户占用的子载波中，随机选取一个子载波，然后计算所有次用户在该子载波上的等效噪声c_i值，并将占用该子载波的次用户对应的等效噪声c_i值置零；

c）将步骤1.3）交叉操作后的种群中的所有次用户的等效噪声c_i值进行归一化处理，并以归一化处理获得的值作为概率值随机选取一个次用户，以该次用户的次用户数作为相应个体基因位变异后的值；

1.5）种群的适应度评价

采用数据传输速率函数作为种群中每个个体的适应度向量，将种群中每个个体的传输速率函数的值，作为相应个体的适应度值；

所述数据传输速率函数f₁(R)为：

f1(R)=Σi=1mRi=Σi=1mΣk=1nωikrik]]>

其中，f₁(R)是数据传输速率函数，R_i表示次用户i的总数据传输速率，m表示次用户数，n表示子载波数目，ω_ik∈{0,1}表示次用户i使用子载波k的情况，ω_ik=1表示次用户i正在使用子载波k，ω_ik=0表示次用户i没有使用子载波k，r_ik表示次用户i使用子载波k的数据传输速率；

1.6）种群更新

将种群中所有个体按照步骤1.5）获得的适应度值从大到小进行排列，选取适应度值最高的前P_size个个体，并用这些个体替换原来的种群中的个体，从而组成新的种群；

所述P_size是预先设定的种群规模；

1.7）迭代终止条件判断

所述步骤1.3）至步骤1.6）是迭代过程；

给定最大进化代数g_max，若当前进化代数g等于给定的最大进化代数g_max，则迭代终止；若当前进化代数g小于给定的最大进化代数g_max，则令g=g+1，转到步骤1.3）继续执行，直至当前进化代数g等于给定的最大进化代数g_max，迭代终止；

迭代终止后，选出适应度值最大的个体，即子载波最优分配方案。

2.根据权利要求1所述的认知OFDM网络中子载波的分配方法，其特征在于：经步骤1.2）初始化后的种群为初始父代种群，经步骤1.3）和步骤1.4）操作后的种群为初始父代种群的子代种群；

针对初始父代种群进行步骤1.3）和步骤1.4）操作生成初始父代种群的子代种群，初始父代种群与该子代种群合并，进行步骤1.5）和步骤1.6）的操作，生成新的种群的过程为第一次迭代过程；

以第一次迭代过程生成的新种群作为父代种群，进行步骤1.3）和步骤1.4）操作生成父代种群的子代种群，该父代种群与其子代种群合并，进行步骤1.5）和步骤1.6）的操作，生成新的种群的过程为第二次迭代过程；

后续迭代过程与此类似。