[发明专利]基于启发式算法的感知网络资源优化方法

摘要

本公开提供了一种基于启发式算法的感知网络资源优化方法其包括：第一节点与第二节点之间通过四个帧进行控制信令和数据的传输，每个帧包括导频信号和信息信号，信息信号由源信息进行信道编码和调制获得，源信息包括附加信息位和数据信息位；计算各个帧差错概率，进而获得可靠性参数和吞吐量；当可靠性参数、第一节点的第一总发射能量、第二节点的第二总发射能量、源信息的信息位长度、各个帧的帧长度、各个帧长度之和满足要求时，基于混合蛙跳‑极值优化算法第一节点和第二节点自适应地分配发射功率、导频信号的信号长度、信息信号的信号长度和帧长度，以使吞吐量最大化。

主权项

1.一种基于启发式算法的感知网络资源优化方法，是包括四个帧的基于启发式算法的感知网络资源优化方法，其特征在于，/n包括：/n第一节点向第二节点发送调度请求帧，所述第二节点基于所述调度请求帧反馈调度授权帧，所述第一节点接收所述调度授权帧向所述第二节点发送数据帧，所述第二节点基于所述数据帧向所述第一节点传输发送确认帧，每个帧包括导频信号和信息信号，所述信息信号由源信息进行信道编码和调制获得，所述源信息包括附加信息位和数据信息位；/n计算各个帧差错概率，基于所述帧差错概率获得数据传输的可靠性参数，基于所述可靠性参数获得吞吐量；并且/n当所述可靠性参数不小于预设帧差错概率，所述第一节点的第一总发射能量不大于第一能量阈值且所述第二节点的第二总发射能量不大于第二能量阈值，所述源信息的信息位长度等于所述附加信息位与所述数据信息位的信息位长度之和，帧长度等于所述导频信号与所述信息信号的信号长度之和，各个帧长度之和等于总帧长度时，所述第一节点和所述第二节点基于混合蛙跳-极值优化算法自适应地分配发射功率、所述导频信号的信号长度、所述信息信号的信号长度和所述帧长度，以使所述吞吐量最大化。/n