一种基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，所述方法包括：根据实际应用场景的物理模型建立认知水声通信系统模型；构建以系统能耗最小化为目标，包含有多个约束条件的优化问题；结合约束条件和目标函数构建基于粒子群算法的认知水声通信系统功率分配问题的适应度函数；根据粒子群算法，不断更新粒子的速度和位置信息，经过多次迭代求解出上述优化问题的最优解。本发明专利技术通过确立以系统能耗最小化为目标的优化模型并利用适当的条件对节点的发射功率进行约束，有效降低了系统的能耗的同时，还提升了系统的通信性能，提高了频谱利用率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法
本专利技术涉及水声通信
，具体涉及一种多中继参与协作的认知水声通信系统中节点功率分配方法。
技术介绍
水声通信(UnderwaterAcousticCommunication,UWAC)技术利用声波作为通信载体，是目前实现水下无线通信的主要技术，该技术在水下舰艇间通信、海洋环境监测、海洋数据收集及灾害预警等方面发挥着重要的作用。但由于海洋中其他生物系统的存在，使得水声通信可用的频谱资源非常紧缺，为了提高水声通信的频谱利用率，结合认知无线电技术，基于认知无线电的认知水声通信应运而生，该技术利用系统中多个中继节点协作感知空闲频谱并机会式接入，动态调整节点发射参数(如发射功率、调制方式等)。在实际工程应用中，水下设备多采用无源供电方式工作，能耗问题是水声通信系统面临的另一挑战，对节点发射功率的控制显得尤为重要。传统的功率控制方法有梯度下降法、牛顿法等，由于水声通信系统中功率控制问题较复杂，需要优化的目标多、约束条件多，而采用传统方法计算复杂度较高、实现较为复杂、对系统能耗需求较大。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、根据实际应用场景的物理模型建立认知水声通信系统模型，包含一个源节点s、一个目的节点d和K个中继节点r；/nS2、构建以系统能耗F最小化为目标，包含有多个约束条件的优化问题，所述约束条件包含系统信道容量约束和节点发射功率约束；/nS3、结合约束条件和目标函数构建基于粒子群算法的认知水声通信系统功率分配问题的适应度函数F

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、根据实际应用场景的物理模型建立认知水声通信系统模型，包含一个源节点s、一个目的节点d和K个中继节点r；
S2、构建以系统能耗F最小化为目标，包含有多个约束条件的优化问题，所述约束条件包含系统信道容量约束和节点发射功率约束；
S3、结合约束条件和目标函数构建基于粒子群算法的认知水声通信系统功率分配问题的适应度函数Fb；
S4、根据粒子群算法，不断更新粒子的速度和位置信息，经过多次迭代求解出上述优化问题的最优解。


2.根据权利要求1所述的基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，其特征在于，所述目标函数形式为：Ps和分别表示源节点和第k个中继节点的发射功率。


3.根据权利要求1所述的基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，其特征在于，所述约束条件包括：
1)中继节点当前转发方式下的系统信道容量CDF大于等于系统正常通信的信道容量的最小值Cmin，即CDF≥Cmin；
2)节点发射功率满足：
Ps|hsp|2≤min{Ith,T}






Ps≥0，
其中hsp和分别表示源节点和中继节点进行信号传输时对其他系统造成的干扰增益，Ith和T分别表示主用户和海洋生物能承受的最大干扰阈值；Pmax为系统的最大发射功率。


4.根据权利要求3所述的基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，其特征在于，所述适应度函数表示为：



其中Φ是惩罚因子，为根据约束条件定义的惩罚项，i＝{1,...,4}，形式如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：吕曜辉，殷昊，胡安思，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：山东;37