[发明专利]增量双中继系统中基于误符号率的功率优化分配的方法

摘要

本发明提出了协作通信下的增量双中继的系统和其传输协议。选择两个中继节点的目的在于相比于一个中继节点提高其系统的可靠性，相比于三个以上的中继节点，又能提高系统的传输速率。同时，提出了在此协议下误码率的近似的计算量很小的表达式以用于系统功率的优化的分配。本发明利用了在二进制下进化的方法来寻找优化的解。在找到优化的解后，可以利用它来进行系统功率的优化的分配，以进一步地提高所提出系统和协议的性能。实验结果显示所提出的方法能在没进行功率优化分配时误符号率的性能就已经大大优于现有的采用功率分配优化后的最好的协作通信系统和协议，同时所提出的功率分配的优化的方法能够大大减少所提出系统和协议下的误符号率。

主权项

1.一种在增量双中继系统中，以系统误符号率最小为优化目标的系统发射功率在源节点和两个中继节点中优化分配的方法，其特征在于：提出了优化传输速率与误符号率下的增量双中继的系统与通信协议，分析了此系统与协议下的系统的误符号率，并提出了计算量小的近似计算此误符号率的方法，同时提出了此系统与协议下，当系统的发射总功率一定时，以误符号率为优化目标，利用二进制数的表示方法进行搜索区间逐步的缩小化和种群的进化，优化地把总功率分配给源节点，和两个中继节点的方法，以避免陷入局部最小、优化此系统与协议的性能，进一步地降低系统的误符号率；提出了功率分配的优化的方法，首先把此系统和协议下的功率优化问题转换为带约束条件的含两个变量的函数极小值问题，在此方法中首先把所提出的系统和协议下的功率分配问题利用误符号率表达式转化为如下的带约束条件的优化问题：在条件(1)和条件(2)下最小化函数其中P为系统给定的总的发射功率，β₁P为源节点的发射功率，β₂P为中继节点R1的发射功率，(1‑β₁‑β₂)P为中继节点R2的发射功率，然后，利用进化的方法应对含有两个变量的函数的最小化的目标缩减第一个变量的取值范围，接着交换第一个变量和第二个变量的位置用同样的方法缩减第二个变量的取值范围，这样不断迭代地依次地缩小两个变量的可能的取值区间的大小，直到每个可能的区间的长度小于ls为止；然后，对两个变量保留下来的每个联合的区间，采用联合进化的方法减少目标函数的值，为采取以上优化方法获得的解，则本发明中最优的功率分配方案为源节点S使用的发射功率，中继节点1采用的发射功率，中继节点2采用的发射功率，其中，P为给定的发射总功率，提出了利用进化的方法对含有两个变量的函数的最小化的问题，先缩减其中一个变量的取值范围的方法，首先把第一个自变量可能的取值区间分割为N个大小相等的子区间对每个子区间I_t，随机均匀分布地产生这个区间内的S个值s_t，i，对每个s_t，i，寻找和其优化匹配的第二个自变量的值p_n，使φ_total(s_t，i，p_n)变小，对此问题，本发明利用了如下的方法进行了求解，以避免在优化过程中陷入局部最小并提高求解的精度，在这里，先把第二个变量p_n二进制化，即用二进制的数来表示p_n，对于二进制数(0.p_n1，p_n2，...，p_nk，...，p_nD)₂，D为其最低的二进制的小数位，有(0.p_n1，p_n2，...，p_nk，...，p_nD)₂＝p_n1*2^‑1+p_n2*2^‑2+...+p_nk*2^‑k+...+p_nD*2^‑D，用随机的方法产生第一代的关于(0.p_n1，p_n2，...，p_nk，...，p_nD)₂的初始种群m表示种群中的第m个个体，0表示第0代，在其可能的取值区间内均匀地随机取值，M为种群规模，这样，就产生了g＝0代的种群，然后，a)利用为适应度函数，从第g代中选择使小的M/2个的个体，淘汰M/2个使大的M/2个的个体，这所选择的M/2个个体构成了下一代的初始群体可选群体设置为这个初始的g+1代的群体，b)接着，第k(1≤k≤M/4)次地随机地从可选群体中选择两个父代个体，第m₁个个体和第m₂个个体随机地从1到D的整数中，确定交叉位置c(m₁，m₂)＝cm，cm为从1到D均匀分布的随机整数，产生下一代中的两个交叉后的子个体和完成交叉操作，设置变异概率为pm，以上个体和中的每个二进制位以pm的概率由原来的1变为0，或者由原来的0变为1，变异完成的两个子代个体分别记为和并把它们放入第g+1代群体中，并把第m₁个个体和第m₂个个体从可选群体中删除，重复这一步骤，直到可选群体为空(即已进行了M/4次的选择操作)，设置g＝g+1，c)重复执行以上步骤a)和b)，直到产生了g＝g_max代数的种群为止，计算第g_max代种群中使值最小的个体从每个子区间所产生的所有s_t，i中选择NS个使最小的s_t，i，并求这些s_t，i上所对应的的均值，这个均值记为然后，保留值小的N/N_r个子区间，淘汰掉其余的子区间，这样就缩小了后续操作中第一个变量的取值范围；对由两个自变量保留的区间所组成的联合区间其中区间为对第一个变量优化后得到的估计其优化值所在的区间，t^*为这些区间的索引号，为对第二个变量优化后得到的估计其优化值所在的区间，u^*为这些区间的索引号，提出联合优化寻找两个自变量优化的取值的方法，其步骤描述如下：(a)产生初始的群体{(s_i(g)，p_i(g))|1≤i≤N_g}，其中g＝0，i表示种群中的第i个个体，N_g为种群的规模，同时且为在区间内均匀分布的随机数，且为在区间内均匀分布的随机数，(b)利用适应度函数φ_total(s_i(g)，p_i(g))淘汰掉φ_total(s_i(g)，p_i(g))值大的N_g/2个个体，仅保留适应度函数小的N_g/2个个体，剩下的个体组成联合区间下的第g+1代的可选种群，(c)接着，第k(1≤k≤M/4)次地随机地从可选群体中选择两个父代个体，第m₁个个体和第m₂个个体随机地从1到D的整数中，确定交叉位置c(m₁，m₂)＝cm，cm为从1到D间均匀分布的随机整数，然后产生下一代中的交叉后的子个体和其中完成交叉操作，设置变异概率为pm，以上二进制数和中的每个二进制位以pm的概率由原来的1变为0，或者由原来的0变为1，变异完成的两个子代个体分别记为子个体和并把它们放入第g+1代群体中，并把第m₁个个体和第m₂个个体从可选群体中删除，重复这一步骤，直到可选群体为空(即已进行了M/4次的选择操作)，设置g＝g+1，(d)重复执行以上步骤(b)和(c)，直到产生了g＝g_max代数的种群为止，使步骤遍历所有的由两个自变量保留的区间所组成的联合区间，找到所有这些区间的g_max代的个体所组成的种群中使值最小的个体