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基于PSO—GA算法的多用户OFDM系统资源分配
  • ISSN号:1002-8692
  • 期刊名称:《电视技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN914[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]南通大学电子信息学院,江苏南通226019
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61071086);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ12_0866);南通大学自然科学研究项目(11Z061);南通大学研究生科技创新计划项目(YKC12069)
中文摘要:

为了最小化多用户OFDM系统的总发射功率,提出利用改进的粒子群算法与遗传算法相结合的联合算法(PSO—GA)来搜索最优的子载波和比特分配。该算法首先利用改进粒子群算法对系统的子载波和比特分配进行优化。算法运行过程中,当更新后的粒子速度大于最大粒子速度或小于最小粒子速度时,取最大粒子速度与最小粒子速度区间中的一个随机值作为更新的粒子速度。待PSO—GA算法的改进粒子群算法收敛后,将收敛后的种群作为遗传算法的初始种群,再利用遗传算法进行系统的子载波和比特优化分配,进而得出最优解。仿真结果表明,利用该算法比利用遗传算法、粒子群算法与Zhang算法的分配方案使系统需要的总发射功率降低2~10dB。

英文摘要:

To minimize the total trmasmitting power in multiuser Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system, an algorithm combined improved particle swarm optimization algorithm and genetic algorithm(PSO-GA)is proposed to optimize the subcarriers and bit allocation. In the algo- rithm ,the improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize the system subcarriers and bit allocation first. When the particle velocity up- dated is bigger than the maximum particle velocity or smaller than the minimum particle velocity, a random value between the maximum particle velocity and the minimum particle velocity is taken as the updating particle velocity. When the algorithm has converged ,take the convergence populations as the initial population of the genetic algorithm. Then,the genetic algorithm is used to optimize the system subearriers and bit allocation again and the optimal solution is obtained. The simulation results show that the proposed algorithm overcomes the genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm and Zhang algorithm 2 - 10 dB in transmitted power.

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期刊信息
  • 《电视技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
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  • 主办单位:电视电声研究所
  • 主编:许盈(执行主编)
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8692
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2123/TN
  • 邮发代号:2-354
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖百种重点期刊、中国期刊方阵双百...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12712