[发明专利]基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法

说明书

本发明公开了基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法，首先初始化迭代次数t＝0，设定迭代次数T＝N，将原Q比特序列Q(t)与随机矩阵比较产生可行解c(t)，通过初始适应度函数f(t)评估c(t)将最优解存入到c_best(t)，然后迭代t＝t+1，更新Q(t)与重新产生的随机矩阵与比较产生c(t)，使用更新过的f(t)评估c(t)从而选出最优解，找出c_best(t‑1)和c(t)中的最优解c存入c_best(t)，再次迭代，直至满足迭代结束条件输出c，然后将c与输入序列相乘，得到最终发送序列；本发明对车联网原始输入信号采用选择映射序列技术对信号进行处理的过程中引入量子理论和多目标优化机制，用U个统计独立向量X_u，(u＝1，2，...，U)来表示同一组输入信号，然后选择整体幅度最小的信号进行传输，达到降低系统传输能耗和计算复杂度的目的。

技术领域

本发明属于交通信息工程及控制技术领域，具体涉及基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法。

背景技术

随着中国汽车产业的发展壮大，车联网这一新兴概念正悄然兴起，并以惊人的速度向前发展，车联网是物联网技术的重要分支，是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术，实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息静态、动态信息进行提取和有效利用，并根据不同功能需求对所有车辆的运行状态进行有效监管和提供综合服务。

车联网系统中信号传输存在信号幅度过大的问题，当传输信号通过线性区范围有限的放大器时会产生非线性失真，从而降低系统传输可靠性。针对这一问题，已有多种方法，这些方法可分为两大类：失真类技术和无失真来技术。其中，选择映射序列技术因其处理过程不会对原始传输信号造成失真的良好性质而受到广泛关注。选择映射序列技术是用U个统计独立向量X_u，(u＝1，2，...，U)来表示同一组输入信号，然后选择整体幅度最小的信号进行传输。这U个不同的序列是由输入数据序列乘上长为N的相位旋转矢量得到的，但随着U的增大，寻找最佳相位旋转序列的计算复杂度会急剧增加，因此如何有效降低计算复杂度是选择映射序列技术的一个难点。

发明内容

为了解决了现有技术中存在的问题，本发明公开了基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法，在选择映射序列技术中引入量子理论和多目标优化机制来降低计算复杂度。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是，一种基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法，具体包括以下步骤：

S1，设定迭代次数t＝0,1,2......，M，并设定信号门限A，初始比特序列Q(t)中所有比特为

S2，生成一个随机矩阵并与S1中的初始比特序列Q(t)比较从而得到初始可行解c(t)；所述随机矩阵的大小与初始比特序列Q(t)的大小相同，所述随机矩阵元素z_ik∈[0,1)，其中i＝1…,pop；k＝1…V；

S3，使用初始适应度函数f(t)评估S2所得初始可行解c(t)，得到初始最优解将所述初始最优解存入c_best(t)，其中，m＝1,2,...,V，V为每个Q比特个体的符号长度；

S4，t＝t+1，使用量子门Q_gate更新S1中的初始比特序列Q(t)，得到更新的比特序列Q(t+1)；

S5，重新生成一个更新随机矩阵x′_ab，并将所述更新随机矩阵x′_ab与S4所得更新的比特序列Q(t+1)比较得到新的可行解c(t+1)；所述更新随机矩阵的大小与更新的比特序列Q(t+1)大小相同，更新矩阵元素x′_ab∈[0,1)；

S6，更新适应度函数为f′(t)，评估S5所得新的可行解c(t+1)得到新的最优解

S7，找出S5所得c(t+1)与前述步骤中的最优解，作为新的最优解c_best(t)；