m基于GA遗传优化的多因素加权竞价博弈频谱分配算法matlab仿真

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: m基于GA遗传优化的多因素加权竞价博弈频谱分配算法matlab仿真

1.算法描述

   假设有M个用户均为MIMO Full Duplex,N个频率,1<N<M,设计算法实现M个用户与N个频率的匹配。

   由于在一个MIMO系统中,用户数量M大于可用的频谱个数N,因此,必有一部分用户存在频谱共享的问题。目前,现有的关于频谱分配的方法主要有基于竞价的分配方法,基于博弈论的分配方法,现有资料,主要都是这两种方法。下面针对这个问题,提出如下的改进方案:

   这个改进方案,命名为基于改进遗传优化算法的多因素加权竞价博弈频谱分配算法。

   这里,有别于传统的频谱分配方法,这里的分配方法,考虑了多种因素,我们分别假设为y1,y2,y3,。。。。。yn,并通过遗传优化算法,计算一种分配方案,即M个用户分配到N个频谱上, 分别计算以不同因素进行划分所得到的效益值V1,V2,V3,。。。。。Vn,,最后将这将这n个因素进行加权,得到其综合效益值:

根据遗传优化算法流程可知,其详细步骤如下所示:

   步骤一:选择问题解的一个编码,给出一个有N个染色体的初始群体。编码的主要功能为确定用何种码制,然后将问题参数编码形成基因码链,每一个码链代表一个个体,表示优化问题的一个解。 根据编码方式不同可以分为二进制编码和实数编码两种类型,其中二进制编码的优势在于编码方式简单,便于遗传算法的交叉和编码操作。

   步骤二:对群体中的每一个染色体,计算它的适应函数值。适应函数值为群体进化时的选择提供了依据,一般来说适应度越高,解的素质越好。适应度函数可以根据目标函数而定。

   步骤三:若停止规则满足,则算法停止,否则计算概率P,并以此概率分布,从旧的种群pop(t)中随机选取N个染色体构成一个新的种群。选择操作常见的操作方式有比例 选择和排序选择方式。

    步骤四:通过交叉,得到N个染色体的交叉集合。交叉的主要功能从种群中随机选择两个染色体,按一定的概率进行基因交换,交换位置的选取是随机的。

   竞价和博弈相结合的联合分配方法;

image.png

    值最大的用户,有先分配频谱资源,值最小的,则根据实际频谱资源情况,进行共用某一相同的频谱资源。

2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下:

2.png
3.png

3.MATLAB核心程序

clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
K=20;           %用户对数
N=2;           %收发天线数
INR_dB=5;INR=db2pow(5);
eta=INR/N;     %用户对间的干扰
SI=db2pow(20); %自干扰
u=1;           %weighted
k = db2pow(-40);
beta = db2pow(-40);
 
times=5;
SNR_dB= -10:10:50;
rho_real=db2pow(SNR_dB)/N;
sum_rate_HD=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_FD=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_HD_TDMA=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_FD_TDD=zeros(1,length(rho_real));
 
for tt=1:times
    tt
    %通信信道
    H_cha= rayleigh( N,N,2*K);
    %自干扰信道
    H_sel= rayleigh( N,N,2*K);
    %用户间干扰信道
    H_int= rayleigh( N,N,8*K);
    
    Rate_HD=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_HD_TDMA=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_FD=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_FD_TDD=zeros(1,length(rho_real));
    
    i=1;
    for rho=rho_real
%               rho
        V=right_singular(H_cha,2*K);
        [ Rate_HD_get ] = HD_MIMO_interference(N,H_int,H_cha,H_sel,V,rho,eta,beta,k,u ,K);
        Rate_HD(i)=Rate_HD_get;
        [ Rate_FD_get ] = FD_MIMO_interference(N,H_int,H_cha,H_sel,V,rho,eta,SI,beta,k,u ,K);
        Rate_FD(i)=Rate_FD_get;
        i=i+1;
    end
   sum_rate_HD=sum_rate_HD+Rate_HD;
   sum_rate_FD=sum_rate_FD+Rate_FD;
end
 
sum_rate_HD=real(sum_rate_HD/times/2);
sum_rate_FD=real(sum_rate_FD/times);
figure;
semilogy(SNR_dB,sum_rate_FD,'b-^','linewidth',2);
hold on
semilogy(SNR_dB,sum_rate_HD,'b-s','linewidth',2);
grid on;
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('sum Rate (b/s/HZ)')
legend('FD','HD')
01-140m
相关文章
|
1天前
|
传感器 算法
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化多机无源定位系统的GDOP,使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作,迭代优化传感器配置,最小化GDOP值,提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤,最终展示优化后的传感器布局及其性能。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
基于深度学习的路面裂缝检测算法matlab仿真
本项目基于YOLOv2算法实现高效的路面裂缝检测,使用Matlab 2022a开发。完整程序运行效果无水印,核心代码配有详细中文注释及操作视频。通过深度学习技术,将目标检测转化为回归问题,直接预测裂缝位置和类别,大幅提升检测效率与准确性。适用于实时检测任务,确保道路安全维护。 简介涵盖了算法理论、数据集准备、网络训练及检测过程,采用Darknet-19卷积神经网络结构,结合随机梯度下降算法进行训练。
|
3天前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
一级倒立摆平衡控制系统MATLAB仿真,可显示倒立摆平衡动画,对比极点配置,线性二次型,PID,PI及PD五种算法
本课题基于MATLAB对一级倒立摆控制系统进行升级仿真,增加了PI、PD控制器,并对比了极点配置、线性二次型、PID、PI及PD五种算法的控制效果。通过GUI界面显示倒立摆动画和控制输出曲线,展示了不同控制器在偏转角和小车位移变化上的性能差异。理论部分介绍了倒立摆系统的力学模型,包括小车和杆的动力学方程。核心程序实现了不同控制算法的选择与仿真结果的可视化。
31 15
|
3天前
|
算法
基于SOA海鸥优化算法的三维曲面最高点搜索matlab仿真
本程序基于海鸥优化算法(SOA)进行三维曲面最高点搜索的MATLAB仿真,输出收敛曲线和搜索结果。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码实现种群初始化、适应度计算、交叉变异等操作。SOA模拟海鸥觅食行为,通过搜索飞行、跟随飞行和掠食飞行三种策略高效探索解空间,找到全局最优解。
|
4天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
本项目展示了256×256图像通过双线性插值放大至512×512的效果,无水印展示。使用Matlab 2022a和Vivado 2019.2开发,提供完整代码及详细中文注释、操作视频。核心程序实现图像缩放,并在Matlab中验证效果。双线性插值算法通过FPGA高效实现图像缩放,确保质量。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a,展示了时间序列预测算法的运行效果(无水印)。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络,结合灰狼优化(GWO),通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
|
5天前
|
传感器 算法 物联网
基于粒子群算法的网络最优节点部署优化matlab仿真
本项目基于粒子群优化(PSO)算法,实现WSN网络节点的最优部署,以最大化节点覆盖范围。使用MATLAB2022A进行开发与测试,展示了优化后的节点分布及其覆盖范围。核心代码通过定义目标函数和约束条件,利用PSO算法迭代搜索最佳节点位置,并绘制优化结果图。PSO算法灵感源于鸟群觅食行为,适用于连续和离散空间的优化问题,在通信网络、物联网等领域有广泛应用。该算法通过模拟粒子群体智慧,高效逼近最优解,提升网络性能。
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
1月前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
148 68
|
1月前
|
算法 决策智能
基于SA模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真,并对比ACO蚁群优化算法
本项目基于MATLAB2022A,使用模拟退火(SA)和蚁群优化(ACO)算法求解旅行商问题(TSP),对比两者的仿真时间、收敛曲线及最短路径长度。SA源于金属退火过程,允许暂时接受较差解以跳出局部最优;ACO模仿蚂蚁信息素机制,通过正反馈发现最优路径。结果显示SA全局探索能力强,ACO在路径优化类问题中表现优异。

热门文章

最新文章