m基于GA遗传优化的多因素加权竞价博弈频谱分配算法matlab仿真

目录

1.算法描述

2.仿真效果预览

3.MATLAB核心程序

4.完整MATLAB


1.算法描述

       假设有M个用户均为MIMO Full Duplex,N个频率,1

       由于在一个MIMO系统中,用户数量M大于可用的频谱个数N,因此,必有一部分用户存在频谱共享的问题。目前,现有的关于频谱分配的方法主要有基于竞价的分配方法,基于博弈论的分配方法,现有资料,主要都是这两种方法。下面针对这个问题,提出如下的改进方案:

       这个改进方案,命名为基于改进遗传优化算法的多因素加权竞价博弈频谱分配算法。

       这里,有别于传统的频谱分配方法,这里的分配方法,考虑了多种因素,我们分别假设为y1,y2,y3,。。。。。yn,并通过遗传优化算法,计算一种分配方案,即M个用户分配到N个频谱上, 分别计算以不同因素进行划分所得到的效益值V1,V2,V3,。。。。。Vn,,最后将这将这n个因素进行加权,得到其综合效益值:

根据遗传优化算法流程可知,其详细步骤如下所示:

       步骤一:选择问题解的一个编码,给出一个有N个染色体的初始群体。编码的主要功能为确定用何种码制,然后将问题参数编码形成基因码链,每一个码链代表一个个体,表示优化问题的一个解。 根据编码方式不同可以分为二进制编码和实数编码两种类型,其中二进制编码的优势在于编码方式简单,便于遗传算法的交叉和编码操作。

       步骤二:对群体中的每一个染色体,计算它的适应函数值。适应函数值为群体进化时的选择提供了依据,一般来说适应度越高,解的素质越好。适应度函数可以根据目标函数而定。

       步骤三:若停止规则满足,则算法停止,否则计算概率P,并以此概率分布,从旧的种群pop(t)中随机选取N个染色体构成一个新的种群。选择操作常见的操作方式有比例 选择和排序选择方式。

        步骤四:通过交叉,得到N个染色体的交叉集合。交叉的主要功能从种群中随机选择两个染色体,按一定的概率进行基因交换,交换位置的选取是随机的。

       竞价和博弈相结合的联合分配方法;

m基于GA遗传优化的多因素加权竞价博弈频谱分配算法matlab仿真_第1张图片

        值最大的用户,有先分配频谱资源,值最小的,则根据实际频谱资源情况,进行共用某一相同的频谱资源。

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下:

m基于GA遗传优化的多因素加权竞价博弈频谱分配算法matlab仿真_第2张图片

m基于GA遗传优化的多因素加权竞价博弈频谱分配算法matlab仿真_第3张图片

3.MATLAB核心程序

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
K=20;           %用户对数
N=2;           %收发天线数
INR_dB=5;INR=db2pow(5);
eta=INR/N;     %用户对间的干扰
SI=db2pow(20); %自干扰
u=1;           %weighted
k = db2pow(-40);
beta = db2pow(-40);
 
times=5;
SNR_dB= -10:10:50;
rho_real=db2pow(SNR_dB)/N;
sum_rate_HD=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_FD=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_HD_TDMA=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_FD_TDD=zeros(1,length(rho_real));
 
for tt=1:times
    tt
    %通信信道
    H_cha= rayleigh( N,N,2*K);
    %自干扰信道
    H_sel= rayleigh( N,N,2*K);
    %用户间干扰信道
    H_int= rayleigh( N,N,8*K);
    
    Rate_HD=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_HD_TDMA=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_FD=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_FD_TDD=zeros(1,length(rho_real));
    
    i=1;
    for rho=rho_real
%               rho
        V=right_singular(H_cha,2*K);
        [ Rate_HD_get ] = HD_MIMO_interference(N,H_int,H_cha,H_sel,V,rho,eta,beta,k,u ,K);
        Rate_HD(i)=Rate_HD_get;
        [ Rate_FD_get ] = FD_MIMO_interference(N,H_int,H_cha,H_sel,V,rho,eta,SI,beta,k,u ,K);
        Rate_FD(i)=Rate_FD_get;
        i=i+1;
    end
   sum_rate_HD=sum_rate_HD+Rate_HD;
   sum_rate_FD=sum_rate_FD+Rate_FD;
end
 
sum_rate_HD=real(sum_rate_HD/times/2);
sum_rate_FD=real(sum_rate_FD/times);
figure;
semilogy(SNR_dB,sum_rate_FD,'b-^','linewidth',2);
hold on
semilogy(SNR_dB,sum_rate_HD,'b-s','linewidth',2);
grid on;
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('sum Rate (b/s/HZ)')
legend('FD','HD')
01-140m

4.完整MATLAB

V

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