趙 楊,高江華
(1.江門職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東 江門529090;2.日照職業(yè)技術(shù)學(xué)院,山東日照276800)
現(xiàn)代海上運(yùn)輸及軍事領(lǐng)域,基于無線通信的應(yīng)用越來越多,如海上視頻監(jiān)測系統(tǒng)﹑海上氣象傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)﹑軍事調(diào)度系統(tǒng)及數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)等,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)傳輸,所占帶寬較大,而海上無線資源有限,需要對這些資源進(jìn)行合理分配才能保障這些業(yè)務(wù)的有效運(yùn)行。
海上無線通信資源分配[1]及優(yōu)化具體說是對整個(gè)海上無線通信系統(tǒng)之間的空中接口資源,如通信帶寬﹑信號(hào)頻譜以及傳輸時(shí)隙的管理,包括信道復(fù)用﹑分組調(diào)度﹑網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化﹑負(fù)載均衡等相關(guān)方法,通過最大限度的合理利用無線網(wǎng)絡(luò)資源來提升整個(gè)通信系統(tǒng)的效率。在現(xiàn)有的海上無線通信資源優(yōu)化算法中,有基于自適應(yīng)反饋﹑無線協(xié)作信道復(fù)用技術(shù)等,現(xiàn)有的無線資源算法普遍存在復(fù)雜度較高,并且最終計(jì)算結(jié)果與最優(yōu)解之間還有一定的空間。
本文研究了現(xiàn)有的海上無線資源優(yōu)化算法,對現(xiàn)有的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),有效的降低了整個(gè)算法的復(fù)雜度,并使參數(shù)的設(shè)置更符合海上無線通信環(huán)境,同時(shí)通過大量測試提供了混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)集,提出了基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海上無線資源優(yōu)化算法,并給出仿真結(jié)果。
混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2-3]能夠精確的找出通信網(wǎng)絡(luò)中的平衡點(diǎn)及周期規(guī)律,是現(xiàn)代信息處理技術(shù)中最熱門的技術(shù)之一,具有良好的動(dòng)力學(xué)特性。其缺點(diǎn)是算法容易陷入局部最優(yōu)的陷阱,并且算法的收斂性不高,需要進(jìn)行局部優(yōu)化。
混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖1所示,是一個(gè)自反饋遞歸系統(tǒng),每次的計(jì)算結(jié)果作為下一次迭代過程的初始條件重新進(jìn)行計(jì)算,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)成收斂性,系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí),迭代過程結(jié)束。
如圖1所示,網(wǎng)絡(luò)有N個(gè)處理單元,每個(gè)處理單元含有一個(gè)權(quán)值放大器。如處理單元i,通過權(quán)值疊加器Ii與電阻Rij、電容Ci組成電路,輸出電壓為ui作為放大器的前端輸入,經(jīng)過運(yùn)算放大器后的輸出結(jié)果為vi。
而圖1 中的wij為處理單元j與i 之間的反饋權(quán)值系數(shù)。若:
根據(jù)基爾霍夫公式得到:
混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能量定義如下:
式中f-1為混沌神經(jīng)系統(tǒng)激勵(lì)函數(shù)的逆變換。對式(3)中的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能量進(jìn)行求導(dǎo),得到:
通?;煦缟窠?jīng)系統(tǒng)激勵(lì)函數(shù)呈現(xiàn)單調(diào)遞增性,所以:
對以上公式進(jìn)行分析,整個(gè)混沌神經(jīng)系統(tǒng)的能量函數(shù)呈現(xiàn)單調(diào)遞減特性,并且值為非正。當(dāng)整個(gè)系統(tǒng)的輸出趨于穩(wěn)定時(shí),混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能量處于一個(gè)極小值,此時(shí)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)處于全局或局部最優(yōu)。
現(xiàn)有海上無線通信系統(tǒng)主要基于多用戶OFDAM技術(shù)[4],其資源分配主要有動(dòng)態(tài)資源分配及靜態(tài)資源分配2 種模式,現(xiàn)有多是基于動(dòng)態(tài)分配,其原理如圖2所示。
圖2 OFDMA 系統(tǒng)無線資源分配原理圖Fig.2 The diagram of radio resource allocation based on OFDMA system
假設(shè)RT為海上無線通信系統(tǒng)的信號(hào)傳輸率;RT為系統(tǒng)發(fā)射功率;PE為多信道誤碼率總和;BER為單一通道的誤碼率。海上無線通信對于信號(hào)比特、功率及載波負(fù)載的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型如下:
最終的優(yōu)化目標(biāo):
并且需要滿足:
上述的對于海上無線資源的優(yōu)化問題通過式(8)~式(12)限制的條件形成不同的尋找平衡點(diǎn)模型,其中式(7)表示對無線通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)射功率的最優(yōu)公式,式(6)表示對各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的最大帶寬的最優(yōu)求解。
限制條件式(8)表示子信道i 分配的具體業(yè)務(wù)范圍,通過條件(9)限制一個(gè)子信道只能由一個(gè)具體的業(yè)務(wù)使用,式(10)表示各子信道的發(fā)射功率為正,式(11)限定了各業(yè)務(wù)的總功率之和不能超過最大的額定功率,式(12)則代表了各個(gè)不同業(yè)務(wù)對信號(hào)傳輸速率的要求。
混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用相位空間[5],在全局范圍內(nèi)進(jìn)行快速搜索。相比較之前的算法,解決了陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),并且收斂性較之前有很大的提高。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海上無線資源優(yōu)化模型如下:
式中:Ux,j(t)為信息處理元的瞬時(shí)狀態(tài);Vx,j(t)為在時(shí)刻t的網(wǎng)元輸出;u0為信息處理單元的權(quán)重因子系數(shù);λ為收斂阻尼系數(shù);a為正相關(guān)比例因子;wx,i:y,j(t)為2個(gè)信息處理單元之間的相關(guān)連接系數(shù);zx,i(t)為遞推負(fù)反饋因子;I0為正的常數(shù);β為反饋衰減因子。
在海上多業(yè)務(wù)的OFDMA 無線通信系統(tǒng)中,信號(hào)調(diào)制方法采用M-QAM,則用戶所在業(yè)務(wù)x 在子信道i 上的每幀含有cx,i個(gè)比特,MT=2cx,i。若子信道i的增益系數(shù)為,則傳輸cx,i個(gè)比特所需發(fā)射功率的最優(yōu)值為:
式中:
式中Pe為系統(tǒng)控制的誤碼率。
最終每個(gè)業(yè)務(wù)所占信道的最優(yōu)發(fā)射功率由N0,Pe,及調(diào)制方式確定。
在具體的海上無線通信應(yīng)用場景中,業(yè)務(wù)可以根據(jù)所需要的帶寬占用多個(gè)傳輸子信道,當(dāng)使用的信道數(shù)為N 時(shí),單位時(shí)間內(nèi)業(yè)務(wù)x 所傳輸?shù)目偟谋忍財(cái)?shù)有如下表達(dá)式:
由無線通信中的功率最小準(zhǔn)則,當(dāng)海上無線通信系統(tǒng)的總誤碼率及傳輸速率及帶寬確定后,整個(gè)無線系統(tǒng)的發(fā)射功率達(dá)到最優(yōu),功率公式如下:
本文在Matlab 平臺(tái)對基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海上OFDMA 單小區(qū)無線通信系統(tǒng)資源優(yōu)化算法進(jìn)行仿真,基站置于網(wǎng)絡(luò)中心位置,載波頻率設(shè)為2 GHz。海上通信業(yè)務(wù)數(shù)為4。用戶數(shù)為6,綜合優(yōu)先等級(jí)為1∶2∶2∶3∶4∶4,,算法的詳細(xì)參數(shù)設(shè)置如表1所示。
表1 參數(shù)設(shè)置表Tab.1 Parameter setting
本文仿真的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為二維模型,信號(hào)處理單元格數(shù)分布為K × N,其中K為用戶數(shù),N為業(yè)務(wù)數(shù)。整個(gè)海上無線通信信道增益矩陣為H,具體參數(shù)Hx,i為業(yè)務(wù)在多經(jīng)信道中的增益系數(shù)。整個(gè)混沌網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如下:u0= 7,a= 0.06,λ= 0.95,I0=0.65,z(0)=0.89,Ae=0.15,Be=2.5,Ce=6,De=2,F(xiàn)e=3。
最后給出本文算法和ESA 資源優(yōu)化算法誤碼率曲線如圖3所示。
圖3 誤碼率曲線圖Fig.3 The curve of bit error rate
在海上無線通信領(lǐng)域,隨著業(yè)務(wù)及用戶的增加,其無線資源呈現(xiàn)越來越緊張的趨勢。如何高效的對資源進(jìn)行分配及合理利用是保障各項(xiàng)業(yè)務(wù)運(yùn)行的關(guān)鍵。在現(xiàn)有的海上無線通信資源優(yōu)化算法中,有基于自適應(yīng)反饋﹑無線協(xié)作信道復(fù)用技術(shù)等,其普遍存在算法復(fù)雜度較高,并且最終的計(jì)算結(jié)果與最優(yōu)解之間還有一定的空間。
本文研究了現(xiàn)有的海上無線資源優(yōu)化算法,提出了基于利用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海上無線資源優(yōu)化算法,并給出仿真結(jié)果。
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