[发明专利]基于遗传算法降低超宽带脉冲无线电系统多波段干扰的方法

摘要

本发明涉及一种基于遗传算法降低超宽带脉冲无线电系统多波段干扰的方法，本发明提出通过用遗传算法来寻找系统优化解。遗传算法是一种非线性组合算法，它是以自然选择和遗传理论为基础，将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合的高效全局寻优搜索算法。本发明方法能有效优化UWB系统中的参数来降低多波段干扰。

主权项

1.一种基于遗传算法降低超宽带脉冲无线电系统多波段干扰的方法，利用遗传算法优化UWB系统参数达到降低多波段间干扰，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：建立UWB系统多波段干扰的数学模型：其中r(t)是超宽带脉冲无线电(UWB)系统接收端多波段干扰的数学表达式，Ji(t)是在M个波段干扰中的第i个波段的干扰，Ji(t)在不同的波段是相互独立的，每个Ji(t)是连续广义平稳随机过程，同时功率谱密度为PiSi(f)；Ji(t)在[fi‑Bi/2,fi+Bi/2]和[‑fi‑Bi/2,‑fi+Bi/2]波段是偶对称非负的；u(t)是理想的脉冲无线电信号表示为：其中Pu是u(t)的平均能量，w(t)是归一化后的短时脉冲，Tb是符号时间，Tf是帧持续时间，Ns是一个符号中含有的脉冲数，Tc是跳时间隔，ck,l是对应的跳时序列，Td脉冲调制的位置偏移量，ak为信息序列，k表示第k个符号，l表示某个符号的第l个帧位置，τ表示接收机和发射机之间的传输时间延迟；步骤二：计算输出信号干扰噪声比：通常脉冲无线电都采用相关接收机来解调r(t)，假设接收过程中完全同步，则τ和ck,l被当作已知，则u(t)的第k个符号表示为：其中v(t)＝w(t)‑w(t‑Td)；解调后信号能量为Ns2PuTf，系统干扰能量IPi表示为：其中其中Si(f)为第i个干扰波段归一化频谱上对应频点的值，fi为第i个波段的中心频率，Bi为第i个波段的带宽，Pi为第i个波段的功率，Vk为用于相关解调r(t)的第k个符号的参考波形，W(f)为短时脉冲w(t)的傅里叶变换，C(f)与fN,T(f)分别为数学公式，无实际物理意义；则输出信号干扰噪声比表示为：其中IP为UWB系统频带内各个波段的总干扰功率；实际中Pi和Si(f)能通过侦测设备测得，W(f)，Pu，Tb和Ns，Tf，Nh，Tc，Td的范围都能被系统设计者指定，因此对系统设计者来说找到优化的系统参数{Ns,Tf,Nh,Tc,Td}来减小IPi，从而提高输出信号干扰噪声比，保证系统的通信质量；步骤三：优化问题描述将上述问题转化为有约束性条件的数学问题，即这类优化问题属于非线性组合优化范畴，因为{Ns,Tf,Nh,Tc,Td}通过非线性fN,T(f)来影响IP；步骤四：遗传算法的实现步骤(1)遗传算法的基本运算过程如下：a)T＝0，初始化种群P0b)当终止法则未被满足时执行如下操作：i:计算PT中每个候选解的适应性函数值ii:在种群P_T中选择亲代染色体iii:以交叉概率α_x对进行重组iv:子代染色体以变异概率αm产生变异v:当前种群PT更新为PT+1vi:时间T＝T+1(2)遗传算法的具体实施：a)染色体表示由于遗传算法GA处理二进制比特串，染色体表示建立了IR系统参数和染色体之间的直接映射，Tf＝Tb/Ns和{Ns,Nh,Tc,Td}是自由参数因此在其范围内的某个值被编码为二进制数字串，Y和bin_Y之间的映射关系表示为：其中Y表示候选解，bin_Y表示经过编码后的二进制串，Y∈[MINY,MAXY]这里使用8位二进制编码{Ns,Nh,Tc,Td}；b)适应性函数为寻找最小的IP，因此每个具有较高的IP的候选解对应较低的适应性值，适应性函数定义为：F(n)＝1/IP(n)         (9)c)种群规模和初始化种群规模为50，并且随机选出50个满足约束条件的候选解；d)遗传算子遗传算子能保持两种相反的趋势之间的平衡，如果每次只有最优解被选择会导致过早收敛无法搜索出最优解，因此引入遗传算子，较优的候选解被选出的可能性更大，选择器表示为：采用单点交叉，αx＝0.5，每个候选解以αm＝0.1发生变异；e)优化结果和终止法则进化过程中记录具有最小IP的染色体，当进化终止后它对应着最优的系统参数，系统设计者能灵活的改变终止法则。