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文檔簡介
1、近年來世界各地自然災(zāi)害頻發(fā),現(xiàn)有的地面公共通信系統(tǒng)面臨著巨大的考驗。當(dāng)?shù)卣?、海嘯等自然災(zāi)害發(fā)生時,災(zāi)區(qū)的電力供應(yīng)設(shè)施以及通信基礎(chǔ)設(shè)施受損,導(dǎo)致電力供應(yīng)困難、通信擁堵甚至中斷。現(xiàn)有的地面公共通信系統(tǒng)已無法滿足應(yīng)急場景下業(yè)務(wù)劇增的通信需求,因而急需一種能夠兼容現(xiàn)有通信體制的應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)。隨著中低空空間的不斷開發(fā),以氣球、飛艇等為載體的中低空懸浮平臺,攜帶3G/4G移動基站實現(xiàn)應(yīng)急通信,成為解決該問題的有效方法。
針對應(yīng)急場景下地面
2、通信基礎(chǔ)設(shè)施受損的問題以及未來中低空通信的發(fā)展趨勢,本文采用中低空通信系統(tǒng)來完成應(yīng)急場景下的通信任務(wù)。為解決中低空應(yīng)急通信系統(tǒng)中能源有限以及語音等業(yè)務(wù)劇增的問題,本文研究了低能耗高容量的聯(lián)合資源分配算法。依據(jù)無線資源聯(lián)合優(yōu)化的設(shè)計準則對所研究的應(yīng)急通信具體問題建立數(shù)學(xué)模型,將實際問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)上有約束條件的最優(yōu)化問題,并通過理論分析證明了該目標問題最優(yōu)解的存在、唯一性。由于多維資源聯(lián)合優(yōu)化比較復(fù)雜,為降低其計算復(fù)雜度,本文采用分布搜索、
3、迭代優(yōu)化的方法,以逼近次優(yōu)解,并引入群體智能算法求解目標優(yōu)化問題,以實現(xiàn)分步優(yōu)化的快速收斂和無線資源調(diào)度的實時性?;綪SO算法結(jié)合種群中粒子的局部最優(yōu)位置與全局最優(yōu)位置進行搜索,具有實現(xiàn)簡單、搜索速度快的特點,但由于粒子的聚合性,導(dǎo)致其易落入局部最優(yōu)的陷阱。GA算法由于采用遺傳操作,種群的多樣性較高,容易擺脫局部最優(yōu)的陷阱,但未能充分利用歷史搜索結(jié)果,求解過程中往往涉及到大量的個體計算,因而其搜索速度較慢。本文綜合考慮了兩種群體智能算
4、法的優(yōu)缺點,在基本粒子群算法中引入遺傳操作,以增加種群的多樣性,提高改進粒子群算法的收斂速度與收斂精度。
最后,基于采用 TD-LTE標準的中低空應(yīng)急通信系統(tǒng)仿真平臺,對本文研究的低能耗高容量的聯(lián)合資源分配算法的性能進行仿真,并與Max C/I、RR以及PF資源分配算法進行比較。仿真結(jié)果表明,本文研究的低能耗高容量的資源分配算法在系統(tǒng)所服務(wù)的用戶數(shù)與系統(tǒng)功耗方面實現(xiàn)了折中,達到了單位功率支持較多用戶的目的,在系統(tǒng)平均能量效率、
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