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        基于自適應(yīng)遺傳算法的無線網(wǎng)絡(luò)智能選頻技術(shù)研究

        2015-12-31 12:50:46王文君
        電信科學(xué) 2015年3期
        關(guān)鍵詞:通信網(wǎng)適應(yīng)度遺傳算法

        王文君

        (中國電波傳播研究所 青島 266107)

        1 引言

        隨著無線電業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展與普及,各類無線電設(shè)備的數(shù)量與日俱增,電磁環(huán)境日益復(fù)雜,頻率擁擠問題受到廣泛關(guān)注。造成這種用頻緊張的狀況主要有兩個原因:一是頻率資源少;二是頻率使用效率低。因此,必須考慮將現(xiàn)有的頻率資源進(jìn)行有效的利用和科學(xué)的管理,智能選頻技術(shù)正是優(yōu)化頻率資源分配、有效利用頻率資源的一種有效手段。通常解決無線網(wǎng)絡(luò)選頻問題的傳統(tǒng)方法主要有順序選頻法[1]和窮舉搜索法[2]。對于中小規(guī)模無線電網(wǎng)絡(luò),一般采用順序選頻法根據(jù)設(shè)備頻段對鏈路進(jìn)行逐一選頻;而對于大規(guī)模無線電網(wǎng)絡(luò),則采用窮舉搜索法進(jìn)行選頻。這種傳統(tǒng)的確定性算法在尋找最優(yōu)解時會耗費(fèi)大量的計算時間,而且選頻結(jié)果對于單設(shè)備或中小網(wǎng)絡(luò)也適用,但對于大規(guī)模用頻網(wǎng)絡(luò)還無法實現(xiàn)頻率的整體協(xié)同使用,仍然存在著用頻沖突的問題。鑒于此,本文提出一種全新的智能選頻算法,結(jié)合全局搜索的智能優(yōu)化思想,考慮對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整體配置頻率優(yōu)化,根據(jù)當(dāng)時當(dāng)?shù)仉姶怒h(huán)境的復(fù)雜程度和實時網(wǎng)絡(luò)用頻狀態(tài)自適應(yīng)地選擇設(shè)備使用頻率。

        遺傳算法[3,4](genetic algorithm,GA)作為一種智能優(yōu)化算法,具有內(nèi)在的隱并行性和良好的隨機(jī)搜索能力,近年來已被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)優(yōu)化工程?;具z傳算法存在整體尋優(yōu)能力差、局部搜索能力低的不足,由于在選擇過程中種群適應(yīng)度過于集中,在進(jìn)行遺傳迭代過程中容易發(fā)生過早收斂的現(xiàn)象。本文提出的基于自適應(yīng)遺傳算法的智能選頻技術(shù),主要是以遺傳算法為基礎(chǔ),針對基本遺傳算法的不足,對遺傳編碼、適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計、遺傳操作的設(shè)計和算法參數(shù)控制進(jìn)行改進(jìn),從而提高了遺傳迭代的效率,較好地避免了在搜索過程中出現(xiàn)的過早收斂現(xiàn)象,明顯改善了計算穩(wěn)定性,使選頻結(jié)果的質(zhì)量大大提高,在解決大規(guī)模無線電網(wǎng)絡(luò)選頻問題時有較大的優(yōu)勢。

        2 系統(tǒng)模型

        所謂無線網(wǎng)絡(luò)選頻,是指在無線電網(wǎng)絡(luò)中,給網(wǎng)絡(luò)中的所有用頻設(shè)備指定使用頻率,使其在規(guī)定的條件下正常工作。選頻的最終目的是減少用頻設(shè)備之間的互擾和自擾,規(guī)避網(wǎng)絡(luò)中的用頻沖突現(xiàn)象,以最大限度地提高頻率使用效率。在選頻過程中一般遵循以下原則。

        ·對選頻網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行詳細(xì)的電磁兼容性(EMC)分析[5]。進(jìn)行電磁兼容性分析需要大量的地理高程數(shù)據(jù)和收發(fā)設(shè)備特性參數(shù),其計算量是非常大的。很多人都想避開詳細(xì)的EMC分析,于是做了理想的假定或以簡單保守的算法進(jìn)行代替,而建立在此基礎(chǔ)上的選頻模型很多時候并不是相對最優(yōu)的。因此,既要避免用頻沖突,又要提高頻率使用效率,必須進(jìn)行EMC分析,通過精確的電波傳播預(yù)測模型和高效的數(shù)值計算方法來使其實用化。

        · 選頻的依據(jù)是以網(wǎng)絡(luò)中的干擾程度作為依據(jù)。產(chǎn)生用頻沖突的原因很多,系統(tǒng)互擾和自擾是其中之一。當(dāng)干擾總功率比較小時,干擾對用頻的影響較小,這將大大提高選頻的自由度,提高頻譜利用率。

        在選頻過程中,通常用干擾余量(IM)來表示干擾程度,干擾余量可表示為[5]:

        其中,PT(fE)為發(fā)射機(jī)功率(dBm),GT(fE,t,d,p)為接收天線方向的發(fā)射天線增益(dB),L(fE,t,d,p)為收發(fā)天線間的傳播路徑損耗(dB),GR(fE,t,d,p)為發(fā)射天線方向的接收天線增益(dB),PR(fE)為接收機(jī)敏感度門限(dBm),CF(BT,BR,Δf)為校正系數(shù)(dB)。

        3 算法設(shè)計與參數(shù)控制

        基于基本遺傳算法的智能優(yōu)化思想,結(jié)合遺傳算法的全局搜索機(jī)制,通過對遺傳算法各遺傳要素的改進(jìn)與參數(shù)的控制,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)選頻技術(shù)的數(shù)學(xué)建模,具體算法設(shè)計思路如下。

        3.1 遺傳編碼的設(shè)定

        采用實數(shù)編碼[6],設(shè)置個體的長度為N,即網(wǎng)絡(luò)中的用頻設(shè)備數(shù)為N。個體中的每一個元素對應(yīng)一個可用頻率,即存在以下映射A:

        其中,fi(i=1,2,…,N)代表設(shè)備所選的頻率。

        3.2 初始群體的設(shè)定

        候選群體中每個個體對應(yīng)一種選頻方案的編碼表示(即映射A),每一次新的選頻方案的產(chǎn)生則代表一個新個體的生成。初始群體是隨機(jī)產(chǎn)生的,即對于每一個個體,從可用頻率集合中為每個用頻設(shè)備隨機(jī)選擇一個頻率。假設(shè)種群規(guī)模為M,則初始種群如下:

        3.3 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計

        對指定地域范圍內(nèi)的所有用頻設(shè)備進(jìn)行電磁干擾分析。根據(jù)干擾總功率,可將適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計如下:

        其中,eval為適應(yīng)度值,Pi為設(shè)備i所受的干擾總功率。

        3.4 交叉概率和變異概率設(shè)計

        本文提出了改進(jìn)的交叉概率和變異概率,是根據(jù)種群適應(yīng)度值的集中程度,自適應(yīng)地對整個群體的交叉概率和變異概率進(jìn)行調(diào)整。按照當(dāng)代種群適應(yīng)度值的分布情況,交叉概率和變異概率設(shè)計如下[7]:

        其中,pc為交叉概率,pm為變異概率,fmax為種群中最大的適應(yīng)度值,favg為每代種群中的平均適應(yīng)度值,fmin為種群中最小的適應(yīng)度值,f′為待交叉?zhèn)€體中較大的適應(yīng)度值,f為待變異個體的適應(yīng)度值,kc1>kc2>kc3,km1>km2>km3且為(0,1)的隨機(jī)值。

        (1)選擇

        采用賭盤算法[8]進(jìn)行選擇操作。應(yīng)該滿足的條件的數(shù)學(xué)描述為:

        其中,Pi為設(shè)備所受的干擾總功率,Li為設(shè)備i的接收機(jī)干擾門限,i=1,2,…,N。

        進(jìn)行選擇操作M次,產(chǎn)生種群v1′,v2′,…,vM′。

        (2)交叉

        采用算術(shù)交叉[8]方法,對v1′,v2′,…,vM′進(jìn)行交叉操作。產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)序列r1,r2,…,rM,若ri

        (3)變異

        采用非均勻變異[8],根據(jù)變異概率對該種群進(jìn)行變異操作。假設(shè)個體v=[f1,…,fk,…,fN]中的基因fk被選中進(jìn)行變異,則產(chǎn)生的后代為v′=[f1,…,fk′,…,fN]。

        4 無線網(wǎng)絡(luò)智能選頻算法實現(xiàn)流程

        基于以上算法設(shè)計思路,設(shè)定種群規(guī)模為M,算法實現(xiàn)流程如下。

        (1)對于網(wǎng)絡(luò)中給定的N個用頻設(shè)備,在已知設(shè)備頻段或頻點中隨機(jī)產(chǎn)生M種選頻方案,即隨機(jī)產(chǎn)生一個初始種群:v1,v2,…,vM,其中個體長度為N。

        (2)進(jìn)行電磁干擾分析,計算每種選頻方案所對應(yīng)的干擾功率。

        (3)根據(jù)干擾功率計算群體中的個體適應(yīng)度值,并計算選擇概率和累積概率。

        (4)對初始種群進(jìn)行選擇操作M次,生成種群v1′,v2′,…,vM′。

        (5)對種群v1′,v2′,…,vM′進(jìn)行交叉操作。

        (6)對種群v1′,v2′,…,vM′進(jìn)行變異操作。

        (7)在步驟(5)和步驟(6)后的子代和父代中選擇適應(yīng)度最大的M個個體組成新的種群,并在新種群中用最優(yōu)個體替換最差個體。

        (8)判斷:若當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)小于最大進(jìn)化代數(shù),則轉(zhuǎn)到步驟(2),并繼續(xù)進(jìn)行下一次遺傳迭代;否則,算法終止,返回當(dāng)前最優(yōu)解,從而得到最優(yōu)選頻方案。

        5 仿真實驗及結(jié)果分析

        5.1 收斂性

        為了分析驗證算法的收斂性,在山東青島和河南鄭州兩個地區(qū)分別采用傳統(tǒng)選頻算法(以下簡稱傳統(tǒng)方法)、粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法[9](以下簡稱粒子群算法)、貪心算法[10]和基于自適應(yīng)遺傳算法的智能選頻算法(以下簡稱本文算法)進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)選頻仿真實驗。

        5.1.1 青島地區(qū)

        在青島地區(qū)分別部署中波通信網(wǎng)、短波通信網(wǎng)、超短波通信網(wǎng)和微波接力網(wǎng)(其中各含50個臺站),采用傳統(tǒng)方法、貪心算法、粒子群算法和本文算法分別對這4種網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行選頻仿真實驗,結(jié)果如圖1所示。對于中波通信網(wǎng),傳統(tǒng)方法在120代達(dá)到收斂,貪心算法在110代達(dá)到收斂,粒子群算法在140代達(dá)到收斂,本文算法在160代達(dá)到收斂;對于短波通信網(wǎng),傳統(tǒng)方法在140代達(dá)到收斂,貪心算法在120代達(dá)到收斂,粒子群算法在150代達(dá)到收斂,本文算法在170代達(dá)到收斂;對于超短波通信網(wǎng),傳統(tǒng)方法在150代達(dá)到收斂,貪心算法在130代達(dá)到收斂,粒子群算法在160代達(dá)到收斂,本文算法在180代達(dá)到收斂;對于微波接力網(wǎng),傳統(tǒng)方法在160代達(dá)到收斂,貪心算法在150代達(dá)到收斂,粒子群算法在170代達(dá)到收斂,本文算法在190代達(dá)到收斂。結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計見表1~表4。

        圖1 青島地區(qū)最大適應(yīng)度對比

        5.1.2 鄭州地區(qū)

        在鄭州地區(qū)分別部署中波通信網(wǎng)、短波通信網(wǎng)、超短波通信網(wǎng)和微波接力網(wǎng) (其中各含50個臺站),采用傳統(tǒng)方法、貪心算法、粒子群算法和本文算法分別對這4種網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行選頻仿真實驗,結(jié)果如圖2所示。對于中波通信網(wǎng),傳統(tǒng)方法在150代達(dá)到收斂,貪心算法在130代達(dá)到收斂,粒子群算法在170代達(dá)到收斂,本文算法在190代達(dá)到收斂;對于短波通信網(wǎng),傳統(tǒng)方法在 160代達(dá)到收斂,貪心算法在150代達(dá)到收斂,粒子群算法在180代達(dá)到收斂,本文算法在200代達(dá)到收斂;對于超短波通信網(wǎng),傳統(tǒng)方法在180代達(dá)到收斂,貪心算法在160代達(dá)到收斂,粒子群算法在210代達(dá)到收斂,本文算法在220代達(dá)到收斂;對于微波接力網(wǎng),傳統(tǒng)方法在200代達(dá)到收斂,貪心算法在180代達(dá)到收斂,粒子群算法在220代達(dá)到收斂,本文算法在230代達(dá)到收斂。結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計見表5~表8。

        表1 青島地區(qū)中波通信網(wǎng)仿真實驗結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        表2 青島地區(qū)短波通信網(wǎng)仿真實驗結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        表3 青島地區(qū)超短波通信網(wǎng)仿真實驗結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        表4 青島地區(qū)微波接力網(wǎng)仿真實驗結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        通過以上仿真實驗可以看出,用傳統(tǒng)方法和貪心算法進(jìn)行選頻時,算法收斂速度較快,多數(shù)情況下只能得到局部最優(yōu)解,尋優(yōu)效率比較低;用粒子群算法進(jìn)行選頻時,尋優(yōu)效果比傳統(tǒng)算法和貪心算法好,但最終得到的選頻結(jié)果也很難達(dá)到全局最優(yōu),在求解大規(guī)模無線網(wǎng)絡(luò)選頻問題時存在缺陷。而用本文算法進(jìn)行選頻時,算法在進(jìn)行遺傳迭代過程中最大適應(yīng)度值曲線比較平滑,收斂速度比較平穩(wěn),最終得到的選頻結(jié)果的適應(yīng)度值也比前面3種算法高。由此可見,本文提出的基于自適應(yīng)遺傳算法的智能選頻算法有較強(qiáng)的尋優(yōu)能力,其收斂性能優(yōu)于前面3種算法。

        表5 鄭州地區(qū)中波通信網(wǎng)仿真實驗結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        圖2 鄭州地區(qū)最大適應(yīng)度對比

        表6 鄭州地區(qū)短波通信網(wǎng)仿真實驗結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        表7 鄭州地區(qū)超短波通信網(wǎng)仿真實驗結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        表8 鄭州地區(qū)微波接力網(wǎng)仿真實驗結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計

        5.2 穩(wěn)定性

        為了分析驗證算法的穩(wěn)定性,在以東經(jīng)120°、北緯36°為中心的區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署中波通信網(wǎng)、短波通信網(wǎng)、超短波通信網(wǎng)和微波接力網(wǎng),分別采用傳統(tǒng)方法、貪心算法、粒子群算法和本文算法進(jìn)行100次300代迭代的選頻仿真實驗,其結(jié)果如圖 3所示。

        不難看出,用傳統(tǒng)方法和貪心算法進(jìn)行選頻時,每次試驗得到的最大適應(yīng)度值都比較低,最優(yōu)解適應(yīng)度曲線波動較大,穩(wěn)定性較差;用粒子群算法進(jìn)行選頻時,雖然最大適應(yīng)度值比傳統(tǒng)方法和貪心算法高,在穩(wěn)定性上也有所增強(qiáng),但還是沒有達(dá)到理想要求;相比之下,本文算法得到的最優(yōu)解適應(yīng)度曲線比較平穩(wěn),而且最大適應(yīng)度值基本保持在一個很高的水平,可以滿足目前無線網(wǎng)絡(luò)選頻工程計算的要求。因此,從算法穩(wěn)定性的角度看,本文提出的基于自適應(yīng)遺傳算法的智能選頻算法優(yōu)于前面3種算法。

        6 結(jié)束語

        無線網(wǎng)絡(luò)選頻是電磁頻譜管理領(lǐng)域中非常重要且困難的研究課題,前人在此項研究上也做出了很多努力,取得了一些可喜的成果。在此基礎(chǔ)上,本文從智能優(yōu)化的角度提出了一種新的智能選頻技術(shù),結(jié)合遺傳算法的全局搜索機(jī)制,通過對遺傳操作的改進(jìn)和搜索過程的控制來尋求最優(yōu)選頻結(jié)果。仿真結(jié)果證明,該技術(shù)不僅能夠滿足大規(guī)模無線電網(wǎng)絡(luò)選頻的要求,而且尋優(yōu)速度快、精度高,有較強(qiáng)的通用性和穩(wěn)定性,可應(yīng)用于目前的頻譜管理工程計算。

        圖3 算法穩(wěn)定性曲線對比

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