[发明专利]一种信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法

摘要

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法。步骤为：建立信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法模型；初始化量子蟑螂群的初始种群；构造食物浓度函数，获得全局最优量子位置；量子蟑螂根据两种量子演化规则进行量子旋转角更新，根据量子演化规则爬行获得新的量子位置；把每只量子蟑螂新产生的量子位置映射为位置，更新每只量子蟑螂记忆中的自身最优量子位置和全局最优量子位置；判断是否达到最大迭代次数，若没有达到最大迭代次数，迭代次数加1，返回到第四步继续迭代，否则进入到下一步骤；结束迭代，输出资源分配结果。本发明将量子计算与蟑螂搜索机制相结合，具有搜索速度快和全局搜索能力强的优点。

主权项

一种信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法，其特征在于，具体的实现步骤如下：步骤1.信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法模型建立；基于三节点信能协同传输的OFDM中继网络，包括一个源节点S，中继节点R以及目的节点D，其中R是一个有初始能量E0的能量采集节点，通信过程由两个等长的时隙完成，每个时隙的长度归一化为1，相应的结论扩展到任意长的时隙中，在同一时间，系统带宽W被分成N个相等的正交子载波，并且子载波集合被记作假设每一个信道都为瑞利衰减信道，并且子载波n的S‑R信道增益为gn，子载波n的R‑D信道增益为hn；在第一时隙，被分成了两个完备的集合NE和NI，分别被用于传输能量和信息，并且子载波n的传输功率为pn，在第二时隙，中继通过所有的子载波传输信息，并且子载波n的传输功率为qn，假设源节点的峰值功率约束为Q，因此pn应该满足Σn∈NEpn+Σn∈NIpn≤Q]]>在中继消耗的能量不能超出初始能量和采集能量的总和，即Σn=1Nqn≤ηΣn∈NEpngn+E0]]>其中，η表示能量传输效率，0≤η≤1，E0为能量采集节点R的初始能量；系统的数据传输率C必须小于等于S‑R和R‑D的信道容量，为确保目的节点完全接收到源传输的数据，因此C≤min{Σn=1N12log2(1+qnhnσD,n2),Σn∈NI12log2(1+pngnσR,n2)}]]>其中，和分别表示R和D的接收机噪声功率；最大化吞吐量方程及其变量约束条件表示为max{pn,qn,NE,NI}min{Σn=1N12log2(1+qnhnσD,n2),Σn∈NI12log2(1+pngnσR,n2)}]]>s.t.Σn∈NEpn+Σn∈NIpn≤Q]]>Σn=1Nqn≤ηΣn∈NEpngn+E0]]>pn≤Pmax,n∈N~]]>qn≤P‾max,n∈N~]]>其中，Pmax和分别表示源节点子载波和中继节点子载波的最大峰值功率，并且存在最大可达到速率其中的s.t.代表待求解变量必须满足的约束条件；步骤2.初始化量子蟑螂群的初始种群，包括每个个体的量子位置、每个个体记忆的自身最优量子位置和位置，在量子区间初始化H只量子蟑螂，第h只量子蟑螂在第t代的量子位置为其中h＝1,2,...,H，m＝1,2,...,M，第h只量子蟑螂到第t代为止所记忆的自身最优量子位置为步骤3.构造食物浓度函数，计算量子位置的食物浓度，记录全局最优量子位置，把第h只量子蟑螂在第t代的量子位置映射为位置将其带入食物浓度函数，得到其中h＝1,2,...,H，λ是取值很小的惩罚因子，得到该量子位置和位置所对应的食物浓度，把食物浓度最大的量子位置记做全局最优量子位置，为步骤4.量子蟑螂根据两种量子演化规则进行量子旋转角更新，每只量子蟑螂根据所选择量子演化规则爬行获得新的量子位置；步骤5.把每只量子蟑螂新产生的量子位置映射为位置，计算其食物浓度，更新每只量子蟑螂记忆中的自身最优量子位置和全局最优量子位置；把第h只量子蟑螂在第t代的量子位置映射为位置将上述位置带入到食物浓度函数，得到其中h＝1,2,...,H，λ是取值很小的惩罚因子，得到该量子位置和位置所对应的食物浓度；步骤6.判断是否达到最大迭代次数，若没有达到最大迭代次数，迭代次数加1，并且返回到步骤4进行继续迭代，否则进入到下一步骤；步骤7.结束迭代，输出资源分配结果。