基于遗传算法的野战通信网频率指配方法研究

随着军队信息化、数字化建设的迅速展开,越来越多的用频设备将投入到战场上,要想有效发挥用频设备的战斗力,必须通过有效手段统一规划战场频率资源,做到合理、有序用频。引入智能优化算法——遗传算法应用于野战通信网频率指配中,并根据野战通信网用频特点对算法进行改进,最后对算法进行仿真,取得了很好的结果。     

基于改进遗传算法的通信电台频率指配问题研究

在分析目前通信电台频率指配现状的基础上,提出了一种基于遗传算法的通信电台频率指配方法,并对算法进行了改进,仿真验证了此法解决战场通信电台频率指配问题的实时性和高效性。     

基于蚁群算法的无线通信频率最优指配策略

针对试验场无线通信频率指配问题,修改了电磁兼容定量值的计算方法,增加了天线增益算子和功率衰减因子,改进了频率指配问题的干扰限制条件。将场区无线通信频率指配问题建模为数学优化问题,并针对不同的应用需求,给出试验场最少载频数量和最小频谱跨度两类频率指配最优目标,最后对改进模型进行了仿真验证。仿真结果表明改进模型可减少频率指配过程中频谱资源的消耗代价,有效地提高频谱资源利用率。     

遗传算法在广播电视频率指配中的应用和改进

本文介绍遗传算法及其在频率指配中的应用和改进,并以典型兼容关系矩阵为条件,对算法的性能进行测试比较。     

基于混合粒子群优化的频率指配方法研究

建立适用于频率指配问题的数学模型,将电磁兼容性分析的各类因素转化为约束条件,使得电磁兼容问题可以被定量描述,并在此基础上构建了代价函数。采用粒子群优化算法来解决频率指配的问题,在算法的迭代过程中引入了遗传算法思想,加入了自然选择和杂交的手段。仿真证明算法能够达到较快的收敛速度,并有一定的避免陷入局部最优的能力。     

基于遗传算法的频率分配问题研究

针对频率数受限情况,提出了一种基于遗传算法的改进频率分配算法.通过设计新的编码策略,算法保证了初始频率分配方案中同一小区内的频率之间相互不存在干扰.为了和新的编码策略相适应,在变异操作中引入了特殊的变异方法.针对42小区GSM系统频率分配实验表明,在可用频率数受限的条件下,该算法能够使最终不满足约束条件的频率数降到最少.给出了就如何设置遗传算法各个运行参数的建议.     

基于模拟退火算法的地面电视频率指配方法研究

本文介绍了频率指配的基本概念、干扰约束条件的数学模型和模拟退火算法,并举例说明了模拟退火算法在地面电视频率指配规划中的实际应用.     

基于最大色度着色的频率指配方法

本文主要介绍了基于最大色度着色的频率指配方法,并给出相关算法和程序流程图,最后将其应用到了实际的频率指配问题中.     

军事通信动态频率指配模型研究

介绍了频率指配模型,在分析一般性频率指配问题以及分类的基础上,根据军事通信特点,定义了军事通信的频率指配约束条件,并提出军事通信动态频率指配模型。     

基于模拟退火算法的频率指配算法优化

模拟退火算法是最早应用于频率指配的智能算法之一,具有设计简单、频率指配合理等优点。但在某些具体频率指配环境中,模拟退火算法存在运算时间较长的缺点。通过分析频率指配影响算法的条件,深入剖析模拟退火算法在频率指配中的运行机制,缩小邻域选择范围、引进贪婪原则改进新解产生方式、增加升温过程和初始解重新设置等方式,对模拟退火算法在频率指配中的应用进行了优化,在保证符合频率指配约束条件的情况下,提升了模拟退火算法的运算效率。     

基于量子遗传算法的航空通信频率动态分配

为了更加有效地对航空通信频率进行分配,提出了一种基于量子遗传算法的航空通信频率动态分配方法。通过对频率动态分配思路进行分析,建立了频率动态分配框架,给出了频率动态分配的具体流程。在此基础上,讨论了航空通信频率动态分配问题,定义了航空通信频率动态分配约束条件,建立了航空通信频率动态分配模型。最后,运用量子遗传算法和遗传算法对算例进行仿真对比。结果表明：量子遗传算法在种群适应度和收敛速度上具备明显的优越性,频率动态分配模型能够根据不同种群数量条件动态调整适应度,能够较好满足航空通信频率分配问题动态性、准确性、时效性等实践运用要求。     

基于最大流的无线mesh网络负载均衡信道分配算法

针对无线mesh网络中各信道间的干扰情况及流量负载均衡问题,定义了负载均衡的目标优化函数,设计一种基于最大流的负载均衡信道分配算法。该算法优先考虑为负载量比较大的链路分配更多的带宽,使得一些关键链路能够承受较大的流量负载,实现各信道的负载均衡,减少网络拥塞,降低分组丢失率和延迟。实验结果表明,该算法较好地平衡了网络负载,在网络业务较重的情况下还能获得较好的网络性能。     

一种基于模因演算法的频率分配新策略

分析了模因演算法的原理以及与遗传算法之间的关系。基于遗传算法在求解频率分配 问题时的有效性,指出了使用模因演算法解决同类问题的可行性。针对一个实际的频率分配 问题提出并设计了一种新颖的基于正整数序列编码方式的模因演求解算法。实验结果表明, 新算法能够在有效时间内找到满足电磁兼容特性的频率分配方案。     

基于最大化网络吞吐量的WMN信道分配算法

为了解决无线Mesh网络中的信道分配问题,提出了一种基于博弈论的信道分配算法.该算法将网络中每一个节点模型化为一个博弈者,每个博弈者的策略为信道的分配方案,并将整个网络的吞吐量作为效用函数的目标,效用函数的物理意义则是在给定流量需求矩阵下传输的成功率.博弈者通过相互博弈来优化收益函数以最大化网络吞吐量.通过NS2.34仿真分析得出,GBCA算法在收敛性、丢包率和吞吐量上都要优于当前的算法.     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

基于量子遗传算法的无线视频传感网络优化覆盖算法

针对智慧城市无线视频传感网络建设需要,提出一种基于量子遗传算法的网络优化覆盖算法。算法面向复杂的监视区场景,监视区中存在形状各异的障碍物,各区域的重要程度不同。以二维离散网格模型描述监视区场景,用编码描述矩阵表示监视区域,用七元组描述有向无线视频传感器。通过严格的数学推导得出了问题的数学规划模型。优化覆盖算法由IntialDeployment算法和OptimizedDeployment算法2部分组成,以获得最大有效覆盖率的网络部署方案为求解目标。采用量子遗传算法搜索解空间,通过合理编码染色体,优化量子旋转门参数,使算法的运算速度快,收敛性好。引入理想覆盖率和理想加权覆盖率2个极限值,采用相对比较法评判算法优劣。仿真实验和数据分析表明,算法获得的方案能很好地逼近理想极限值。在传感器节点数给定的情况下,算法能获得最大的覆盖率。     

路由与波长分配的RWA算法应用于光通信网络

随着科学技术的不断发展,光通信网络成为了网络技术的主要发展趋势,逐渐在通信网络中发挥出显著作用.现阶段,光通信网络中的光网络主要采用基于密集波分复用技术组成,一旦波分数量增加,光网络中的路由选择与波长分配问题就难以解决.本文详细阐述了分层图模型的概念,提出波长可变光网络中的动态RWA算法,并在此基础上分析了动态RWA算法的数值模拟,以在提高波长资源利用率的同时,降低网络阻塞率.     

基于无线传感器网络的K均值算法研究

传统无线传感网一般由大量密集的传感器节点构成,存在节点计算能力、能源和带宽都非常有限的缺点,为了有效节能、延长网络寿命,介绍了基于聚类的K均值算法.该算法通过生成的簇头节点散播到网络的各个区域中,减少了每个区域内通信的能耗和可能会出现的一般节点过早死亡的情况,从而避免了网络对该区城提早失去监控.实验证明,该算法对各节点...     

基于OFDM无线通信系统的线性回归频偏估计算法

为了适应 60 GHz新型 WiFi 对频偏同步的要求, 提出了一种基于 IEEE802.11ad - 2012 修正案系统 的 线性回归频偏估计 (LROE)算法 。 算法将接收到的前导序列与本地序列进行互相关运 算,然后提取 互相关 值的 相位角进行线性回归计算 , 估计出频偏值。 从理论 推导了算法在高斯信道和多径信道下 的 抗噪声 和 抗多径 性能。 在 多径 信道仿真中, 本算法 的频偏 估计精度优于传统自相关算法 3个 数量级, 满足了系统 对高精度频偏估计的要求。 在全系统仿真中,对比研究了本算法和自相关算法对系统 误比特率(BER)性能 的影响, 并与无频偏对照组仿真进行对比。 LROE 算法的 BER 明显优于自相关算法。 仿真研究表明, LROE 算法基 本消除了频偏对系统BER的影响, 其性能 达到了无频偏 系统 的效果 ,达到了 60GHz 系统对频偏同步的 要求。