[发明专利]一种改进的天牛须搜索算法求解非正交随机接入最优吞吐量的方法

权利要求书

1.一种改进的天牛须搜索算法求解非正交随机接入最优吞吐量的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1:初始化算法参数，天牛的种群规模m，最大迭代次数t_max，每只天牛两须之间距离d，天牛步进步长δ，天牛改变步长系数eta，设使用同一上行资源传输数据信息的设备数为I，基站使用迭代干扰消除算法成功检测的平均设备数为TP_A(I,q)，其中q为功率退避因子，定义T_PA(I,q)为天牛须算法的适应度函数，初始化I＝1；

步骤2:随机初始化种群的功率退避因子q⁽⁰⁾_i(i＝1,...,m)，得到初始天牛种群的适应函数记录群体最优参数及其对应的并作为历史最优参数TP_A,best(I)和q_best(I)；

步骤3:随机初始化每一只天牛头部的方向，对于多维的求解问题，使用如下的归一化方向向量表示：

其中，dim表示空间维度，rnd()表示随机函数；

步骤4:初始化q_r,i和q_l,i：

其中，q_r,i表示天牛触角右侧搜索的功率退避因子，q_l,i表示天牛触角左侧搜索的功率退避因子；

步骤5：天牛根据左右触角的气味强度，即适应函数TP_A,i(q_i,I)按照如下准则进行位置的更新：

其中，δ^t-1是第t-1次迭代的步长，而c是可变常数，实际步长step＝c*δ^t-1，为初始化的单位方向向量，sign()表示符号函数，其输出1当输入为正数、输出-1当输入为负数和输出0当输入为0；

步骤6：对以上天牛种群局部极值进行检测，得到当前迭代下群体的最优参数及其对应的用本次得到的全局极值更新群体历史最优参数TP_A,best(I)和q_best(I)；

步骤7：按照如下准则更新天牛的自身参数

其中，d为每只天牛两须之间距离，eta天牛步长改变系数；

步骤8：判断是否达到最大迭代次数的结束条件，如果是，转至步骤9；否则，迭代次数t＝t+1,转至步骤3；

步骤9：判断其是否满足算法结束条件，满足则转至步骤10；否则，用户数I＝I+1，转至步骤3；

步骤10，存储上述所得结果，系统成功接入的吞吐量MS表示为

其中，表示有n个设备选取第r个前导码的概率，表示n个设备选择相同前导码序列条件下获得u个资源块的概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，所述适应度函数T_PA(I,q)的计算如下

其中，I表示选择同一资源块的设备总数，Q_i(I,q)为在前i-1个设备成功接入的情况下，第i个mMTC设备的数据信息能够成功被检测到的概率。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤9中,算法结束条件为经过最大尝试接入次数，设备的平均接入率仍低于预定的成功接入概率门限p_s，用如下式子表示

(1-(1-T_PA/I)^J)＜p_s

其中J为设备传输前导码的最大次数，p_s是设备平均接入成功接入概率门限，T_PA(I,q)表示选择同一上行资源块的成功接入的设备吞吐量。