蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配

信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法     

移动通信中基于神经网络的信道分配方案及算法

针对小区制蜂窝系统在信道共用情况下,提出一种利用神经网络实现信道分配（ＦＣＡ）的方案算法及其优化,该地与图形着色法（ＧＣＡ）相比,大大提高了收敛速度;对比传统的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,更易克服网络的振荡行为。     

无线Mesh网络中基于信道状态的动态信道分配算法研究

对多信道无线Mesh网络中的信道分配算法进行了分析,提出了一种基于信道状态的动态信道分配策略（channel-state-based dynamic channel assignment,CSDCA）。该算法利用控制信道交互的信息,通过Hello消息的交换、发送请求（request-to-send,RTS）和允许发送（clear-to-send,CTS）的信道协商、数据传输3个阶段实现信道的动态分配,并通过仿真分析验证了该算法对多信道无线Mesh网络（multichannel wireless mesh networks,MWMN）性能的提高。     

基于QBD模型的混合信道分配技术的性能研究

以混合信道分配技术为研究对象,在建立拟生灭过程的教学模型过程中选择切换保留混合优先级算法,然后通过模型平稳分布的求解得出性能指标的教学表达式,通过仿真对其性能进行比较．结果表明混合信道分配略差于动态信道分配,但明显优于固定信道分配．     

基于蚁群算法的信道分配优化模型与仿真

借由对蜂窝系统的分析,建立了一个固定信道分配的数学模型。在基本蚁群算法的基础上,改进了转移策略和信息素更新策略,提高了收敛速度并有效防止局部最优。在单一信道问题中,得到各种(K1,K2)约束的最优循环分配方案;且约束为(K,K)的图例,总能通过1 iK这7个不同信道,分配出可无限延伸的最佳方案。而以21小区费城问题为实例的多信道分配,也得到较好的结果。通过实际图例给出的性能仿真结果, 节约了过多的频率资源占用和计算时间。     

一种混合粒子群优化算法在TSP中的应用

针对TSP,提出一种混合粒子群优化算法IHPSO,将种群划分成若干子种群,在子种群内部实施遗传策略。算法在PSO-GA的基础上,引入克隆免疫机制,通过计算粒子间的亲和度来进行复制和变异,从而保留最佳粒子和改进较差粒子。算法中设计了克隆算子、交叉算子、自适应变异算子和抗体重组算子等4个算子。通过实验比较,用所提出的混合粒子群优化算法求解TSP在收敛速度、全局搜索能力和最优解结果上都较优。     

基于TD-SCDMA 系统的慢速动态信道分配算法研究

针对传统慢速DCA算法的不足,结合TD-SCDMA系统的特点,提出了一种基于载波优先级的慢速动态信道分配算法,以解决区域内话务量迁徙而产生的"潮汐现象"。仿真结果表明,提出的算法能够有效地减少基带资源的浪费和用户接入时间,从而提高基带资源的利用率和接入成功率。     

基于距离相关的信道分配算法

为最大化认知Ad Hoc网络并行传输的信道数目,提出一种新的信道分配算法.由于认知Ad Hoc网络中信道的衰落特性不同,该算法首先估算节点间距离,根据估算到的距离选择合适的信道进行数据传输,节点以干扰距离与传输距离的关系为依据更新信道的使用状态,从而提高信道的空间复用;另外,在公共信道上只进行广播和信道预定信息的传输,有效地避免了控制信道瓶颈问题.实验结果表明,该信道分配算法能够有效增加信道的空间复用,提高网络的吞吐量.相同的策略下,当负载较高时,该算法的吞吐量比DDMAC算法提高12%左右.     

一种TD-SCDMA集群中的动态信道分配算法

在研究了蜂窝系统中的动态信道分配算法和TD-SCDMA集群通信特点的基础上,提出了一种适用于TD-SCDMA集群系统的动态信道分配算法—排队式可移动边界动态信道分配算法（queue movable boundary dynamic channel allocation ,QMB_DCA）。该算法基本原理是牺牲部分低优先级业务的接入速度来提高系统整体性能。通过仿真验证分析,该算法相对于可移动边界算法（movable boundary dynamic channel allocation,MB_DCA）,在实现了系统较高的资源利用率的同时,减小了低优先级业务的阻塞率和掉话率。     

基于CC-RB算法的认知无线网络信道分配研究

针对基于规则的信道分配(RB: Rule Based)算法假设条件过于理想, 实际应用性不强的缺点, 在考虑各节点不同信道的吞吐量不同的基础上, 提出一种改进的基于信道容量的规则信道分配(CC-RB: Channel Capatty-Rule Based)算法。该算法引入信道容量矩阵, 在进行信道分配时为节点分配质量较好的信道。仿真结果表明, CC-RB 算法在复杂度增加不大的情况下, 系统吞吐量和公平性都较RB 算法有较大提高, 在干扰距离为100 m, 认知节点数为80 个时, CC-RB 算法比RB 算法的吞吐量增加了133%, 公平性增加了96%, 能更好满足实际需要。     

基于宗族进行裂变选择的自适应遗传算法

提出了一种改进的自适应遗传算法,在选择算子中引入裂变选择的思想,避免种群中超级个体的出现,维持了种群的多样性。该算法改造了交叉算子和变异算子,提高了算法的收敛速度,避免早熟。同时,提出了在宗族中构造子代种群的思想,提高了算法的寻优效率。仿真函数优化的结果验证了该算法能有效地维持种群的多样性并迅速找到最优解。     

一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.     

MIMO干扰信道下基于功率分配的干扰抑制算法

为了抑制MIMO干扰信道下的多小区干扰,采用子空间干扰抑制算法和功率分配相结合的干扰抑制方案,该方案充分利用系统总功率,将多小区干扰尽可能地重叠,以提高系统的性能.理论分析及仿真结果表明,与传统干扰抑制方案相比,该方案仅牺牲极微小的系统容量,却明显地降低了系统的干扰功率.     

免疫算法几个参数的研究

免疫算法是一种新型的随机启发式搜索算法。在简单介绍免疫算法的相关概念及操作步骤的基础上，针对几个关键参数进行了仿真实验，并通过分析仿真实验的结果，讨论了这些参数对算法性能的影响。     

一种基于实数编码的亚级遗传算法

亚级遗传算法(自适应遗传算法)的主要思想是根据具体优化问题的不同,在适宜的范围内,自动调整遗传算法的控制参数(群体规模、杂交率、变异率),以找到优化相应问题的最佳参数值,进而得到适应性较强的最优解.通过对四例实验函数的优化比较试验,结果表明亚级遗传算法比传统遗传算法具有更好的收敛性和更高的精度.     

基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法.     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

基于人工免疫的星座卫星通信系统资源调配算法

资源调配是星座卫星通信系统应用管理技术中亟待研究的关键技术之一。文中首先分析了星座卫星通信系统中触发资源调配的主要因素;然后,从通信任务效能系数和通信系统满足度两个重要指标出发,分别提出了通用的面向卫星资源和面向通信任务的资源调配数学模型;通过数学模型对星座卫星资源调配的扩展性、灵活性等特点进行了分析,运用免疫系统的自适应、自学习、自组织等特性,提出了一种具有模糊处理时间的免疫调配算法。仿真实验和理论分析表明,算法解决了其他调配算法空间、时间复杂度高和收敛速度慢等问题,提高了局部搜索解空间的效率。     

功率控制条件下无线信道资源分配算法性能分析

分析了一种动态信道分配与功率控制技术相结合的算法性能．给出了在不同发射功率控制精度下的动态信道分配算法的性能改善度，并得出了动态信道分配算法与理想的功率控制技术相融合后的性能改善度的极限．为无线通信系统的信道资源利用给出了一种较理想的实现方案。