[发明专利]一种基于混沌粒子群优化的OFDM系统资源分配算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于混沌粒子群优化的OFDM系统资源分配算法，属于系统资源分配技术领域。 

背景技术

正交频分复用(OFDM，orthogonal frequency division multiplexing)是无线通信系统中一项关键的多载波传输技术，具有抗多径干扰、抗突发噪声和有效地克服频率选择衰落等优点，已在非对称数字用户线(ADSL)、数字声广播(DAB)和数字广播电视等许多领域得到了广泛应用。 

OFDM的基本原理是将频带分成若干正交的子载波，高速数据流被分成相应数目的低速数据流在各个子载波上并行传输。传统的OFDM系统的子载波采用统一调制方式，系统性能主要取决于信道增益最差的子载波。根据信道条件自适应动态分配资源并选择相应的调制方式，可以大大提高系统性能。信道时变的无线网络环境中，动态资源分配算法是很重要的元素，目前“基于梯度”算法的源分配算法已经成为研究热点，其目标是最大化系统的效用函数。在OFDM系统中，按照不同的优化目标，自适应OFDM算法主要分为速率自适应RA(Rate Adaptive)算法和增益自适应MA(Margin Adaptive)算法。MA的目标是在满足用户速率约束的条件下使整个系统的总传输功率最小；而RA是在给定的传输功率的限制条件下使得每个用户的数据传送速率达到最大，也即系统中的吞吐量达到最大。文献[7]在每个用户的给定比特率约束下最小化总的传输功率，提出了非线性的优化算法，具有较大的复杂度。文献[8]是基于拉格朗日内插搜素法最小化系统的功率，所需存储量较大。加权速率最大化问题在文献[9-16]中提出，文献[9]中提出了一种子优化算法，算法中每个信道的功率为固定的，仿真实验证明了算法能保证系统有很少的性能损失。一种基于对偶原理的资源分配算法在文献[10]中提出，仿真表明随着信道数的增加，最优化问题的对偶沟可以快速变为零，而在实际应用环境中，对偶沟很难为零。在文献[11]提出了一种多用户功率分配算法，算法保证了系统的公平性。基于效用函数最大化的跨层资源分配算法的理论框架和算法分别在文献[12]和文献[13]中提出。文献[14]、[15]、[16]中考虑了多种实际约束的OFDM资源分配算法，利用对偶原理提出了次优化算法。 

在基于网络效用函数最大化框架下的OFDM系统中源控制研究中，其对应的问题为非凸优化控制问题，用标准的基于对偶的分布式算法或对偶分解方法来求解网路最优速率会导致算法的次优化，甚至会产生不可行解或是导致系统不稳定。以往基于OFDM系统的源分配算法的研究中，对效用函数都做了严格假设，如连续性和可微性，将系统简化为凸优化问题，不能更好应用到实际中。本发明去掉了 对效用函数严格假设，直接利用粒子群优化算法(PSO)来解决非凸性功率控制算法的设计。粒子群算法因其概念简单、实现容易和对优化函数要求不严等特点已经得到广泛应用。但由于缺乏种群多样性，粒子群算法容易出现“早熟”现象。混沌是非线性系统中的普遍现象，它具有一些特异性质，如混沌运动能在一定范围内按其自身不重复地遍历所有状态，初始值条件极其微弱的变化会引起系统行为巨大的变化，基于上述两点，将混沌和粒子群优化相结合，所提出的算法可以避免粒子群算法陷入局部解，仿真结果表明本发明提出的算法有更好的性能。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种将混沌和粒子群优化相结合，能够有效的避免粒子群算法陷入局部解，性能好的基于混沌粒子群优化的OFDM系统资源分配算法。 

本发明研究OFDM系统基于效用函数的多用户资源分配问题。考虑如图1所示的多用户OFDM系统，接收端通过信道估计获得的信道信息状态对子载波进行功率分配，系统资源分配反馈给发射端。只要系统采集到信道信息就更新源分配机制。假设接发双方都知道信道状态信息(CSI)，并且子载波和功率分配信息能够通过单独的控制信道传送给每个用户。 

针对无线多用户正交频分复用(OFDM)系统中功率分配问题，提出了一种基于效用函数最大化框架的资源分配算法。在实际网络环境中，此类最优化算法为非凸的，利用经典最优化方法很难解决，为此，将智能优化中的粒子群方法应用到非凸优化算法设计中。并针对粒子群优化容易陷入局部极值点的问题，将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法中，提出混沌粒子群算法。与同类算法相比，新算法不仅有效的解决了非凸性问题，而且可以使系统具有更好的性能。 

多用户OFDM自适应分配算法的目的就是找到最佳的功率，使得在给定的功率约束下，使系统的速率最大，系统模型描述为：