遺傳算法及盲分離算法在無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的應(yīng)用研究.pdf

1、在一定的成本及滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)質(zhì)量的前提下，建設(shè)一個(gè)容量和覆蓋范圍都盡可能大的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)是無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的目標(biāo)。覆蓋的關(guān)鍵是基站選址問(wèn)題，候選解數(shù)量龐大，多峰分布的搜索空間，尋優(yōu)過(guò)程復(fù)雜。因此必須采用一種速度快，效率高，且不易陷入局部最優(yōu)解的尋優(yōu)算法。遺傳算法能很好地滿(mǎn)足上述要求，同時(shí)，為了克服簡(jiǎn)單遺傳算法的局限性，充分利用遺傳算法自身的并行性，提高算法的收斂速度。盲分離問(wèn)題的研究起源于1991年，Herault和Jutten首次提出了一種神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)方法，成功地實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)語(yǔ)音信號(hào)的盲分離。由于該問(wèn)題的提出具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值，尤其在解決無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)容量及業(yè)務(wù)質(zhì)量問(wèn)題上有很強(qiáng)的應(yīng)用前景。為此，本論文的研究工作圍繞以上兩個(gè)方面而展開(kāi)，分別提出了一些新的算法和思路。即基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)基站優(yōu)化算法、基于盲分離算法的盲多用戶(hù)檢測(cè)算法，前者用于解決網(wǎng)絡(luò)覆蓋問(wèn)題，后者用于解決網(wǎng)絡(luò)容量及網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量等問(wèn)題，主要做了以下幾個(gè)方面的研究工作： 1.對(duì)基站站址優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了研究。基站選址問(wèn)題特點(diǎn)：候

3、選解數(shù)量龐大，多峰分布的搜索空間，尋優(yōu)過(guò)程復(fù)雜，在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中，為了盡可能找到比較完善的基站覆蓋方案，往往需要反復(fù)、大量的嘗試和更正。針對(duì)這一問(wèn)題，對(duì)基站站址優(yōu)化中存在的問(wèn)題及現(xiàn)有的優(yōu)化算法進(jìn)行概述和總結(jié)。 2.提出了一種采用一致交叉算子和雙向環(huán)遷移的遺傳算法。針對(duì)基站站址優(yōu)化問(wèn)題實(shí)際問(wèn)題的特點(diǎn)引入均勻交叉算子較好地解決了基站定位優(yōu)化問(wèn)題中由于染色體過(guò)長(zhǎng)收斂困難的難題，提出的雙向環(huán)遷移策略也有利于提高并行遺傳算法的優(yōu)化質(zhì)量，從

4、而克服了很多尋優(yōu)算法都較難克服的早熟現(xiàn)象，使算法的性能得到了大大的提高。 3.提出了一個(gè)提協(xié)方差矩陣的盲信號(hào)分離方法。利用信號(hào)相互獨(dú)立時(shí)其協(xié)方差矩陣為對(duì)角矩陣的特征作為分離準(zhǔn)則，采用最速下降法進(jìn)行分離。該方法只采用了混疊信號(hào)的二階矩信息，計(jì)算量不大。對(duì)新算法給出了詳細(xì)的理論分析，仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和良好的分離效果。 4.提出了一種基于QR分解的最大負(fù)熵盲分離算法，該算法先采取白化混疊信號(hào)將混疊矩陣轉(zhuǎn)換為正交矩陣

5、，然后將混疊信號(hào)進(jìn)行一系列初等旋轉(zhuǎn)變換，并結(jié)合源信號(hào)相互獨(dú)立時(shí)負(fù)熵最大的特點(diǎn)，導(dǎo)出了一種旋轉(zhuǎn)自適應(yīng)盲分離算法。與Pham(1999)的算法比較而言，本算法雖然與其分離效果和收斂速度相當(dāng)，但減少了分離時(shí)間；而與Andrzej(1996)的算法比較，本算法不僅減少了分離時(shí)間，而且大大地提高了分離效果。 5.針對(duì)復(fù)雜的多徑衰落信道情況，提出了一種新的盲分離多用戶(hù)檢測(cè)方法，該方法將Fast-ICA算法和Conv-ICA算法進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合