【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信，具体涉及一种ap选择优化方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、去蜂窝大规模多输入多输出(multiple input and multiple output，mimo)是由分布式天线系统发展而来，它是一项现代和未来通信中十分有潜力的技术。去蜂窝大规模mimo系统是将大量的接入点(access point，ap)分散地部署在一定区域内，每个ap都服务该区域内的所有用户，各个ap之间则是经过回程链路连向控制中心。ap负责射频收发和信道估计，控制中心则负责信号检测与功率控制。由于去蜂窝大规模mimo使用的ap成本较低，每个ap天线数量有限，因此能够在空间中进行大规模部署，减小ap与用户之间的距离，提高通信系统的覆盖范围。与传统的宏蜂窝式mimo相比，去蜂窝大规模mimo系统没有蜂窝小区划分和小区边界，从而避免了传统蜂窝网络中频繁的小区切换问题，进一步保证了各个用户之间的公平通信。
2、ap选择对去蜂窝大规模mimo系统至关重要。这是因为在去蜂窝大规模mimo系统中，由于总能耗和资源方面的限制，通常用户不会选择所有可用的ap，而是选择其中的一部分ap进行通信。因此，为了实现最佳的信号传输性能和低功耗传输，需要设计适用的ap选择技术。ap选择技术的目标是确保速率较低的用户拥有最大的传输速率，同时保持系统的低功耗传输。在ap选择技术中，如果ap的规模过于庞大，则不可能通过穷举法找到使得传输速率最大的ap选择方法。因此，需要在可接受的复杂度范围内，找到合适的ap选择方法，实现用户的高速率传输。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术提出了一种ap选择优化方法、装置及电子设备，该方法包括：
2、s1：构建去蜂窝大规模mimo部分ap传输网络通信系统；
3、s2：基于去蜂窝大规模mimo部分ap传输网络通信系统，构建最大化系统用户传输速率优化模型；
4、s3：采用zf预编码算法和人工蜂群算法求解最大化系统用户传输速率优化模型，得到最佳ap选择方案；
5、s4：系统根据最佳ap选择方案进行通信。
6、优选的，所述去蜂窝大规模mimo部分ap传输网络通信系统包括k个单天线用户以及服务于单天线用户的m个单天线ap节点；在信号传输的过程中，每个用户仅接受有限数量的ap服务；所有用户需要接收的信号向量矩阵为ap的预编码矩阵为
7、优选的，构建最大化系统用户传输速率优化模型的过程包括：设置用户的ap选择矩阵，并根据用户的ap选择矩阵和ap的预编码矩阵计算用户接收到的信号；根据用户接收到的信号计算用户的信干噪比；根据用户的信干噪比计算用户的传输速率；将所有用户的传输速率作为优化目标构建最大化系统用户传输速率优化模型。
8、进一步的，所述最大化系统用户传输速率优化模型表示为：
9、
10、
11、其中，表示第k个用户的传输速率，k表示用户数量，表示第k个用户是否接受第m个ap的服务。
12、优选的，求解最大化系统用户传输速率优化模型的过程包括：
13、采用zf预编码算法重写最大化系统用户传输速率优化模型，得到ap选择最优化问题模型；
14、采用人工蜂群算法求解ap选择最优化问题模型，得到用户最佳ap选择方案。
15、进一步的，采用人工蜂群算法求解ap选择最优化问题模型的过程包括：
16、对当前用户随机产生蜜源矩阵；蜜源矩阵中的元素取0表示用户不选择该ap进行传输，蜜源矩阵中的元素取1表示用户选择该ap进行传输；
17、初始化蜜源，并根据蜜源的ap选择情况计算蜜源的适应值集合；找到最小的适应值及其对应的蜜源位置；
18、随机产生新蜜源并计算新蜜源的适应值，若新蜜源的适应值大于原始蜜源适应值的最小值，则将新蜜源替换原始蜜源中适应值最小的蜜源；
19、设置蜜源选择次数阈值；根据蜜源选择概率随机选择蜜源，在选择的蜜源中随机选择一个元素进行反向替换；计算替换元素后的新蜜源的适应值；若该适应值大于替换前的适应值，则将该新蜜源替换原蜜源，若该适应值不大于替换前的适应值，则不进行替换；若蜜源经过limit次的元素替换后，仍不发生蜜源替换，则丢弃该蜜源，再次根据蜜源选择概率随机产生一个新的蜜源；
20、当到达蜜源选择次数阈值后，择适应度最大的一个蜜源作为输出值。
21、进一步的，所述适应值的计算公式为：
22、
23、其中，rk表示第k个用户的传输速率即适应值，β表示功率修正因子，k表示用户数量，gk表示信道衰落因子。
24、进一步的，所述蜜源选择概率的计算公式为：
25、
26、其中，prx表示第x个蜜源的蜜源选择概率，fitx表示第x个蜜源的适应值，sn表示蜜源数量，fitm表示第m个蜜源的适应值。
27、一种ap选择优化装置，包括：信道估计模块、问题转化模块和ap选择模块；
28、所述信道估计模块用于构建最大化系统用户传输速率优化模型；
29、所述问题转化模块用于采用zf预编码算法将最大化系统用户传输速率优化模型转化为ap选择最优化问题模型；
30、所述ap选择模块用于采用人工蜂群算法求解ap选择最优化问题模型，得到用户最佳ap选择方案。
31、一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，处理器、通信接口和存储器通过通信总线相互通信，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现ap选择优化方法。
32、本专利技术的有益效果为：本专利技术将迫零(zero forcing，zf)预编码和人工蜂群算法相结合以实现最佳的ap选择，首先根据所有用户需要的接收信号，使用zf预编码算法，在ap端对用户的信号进行预编码处理。然后，该算法对每个用户，基于人工蜂群算法，以最大化用户的信道容量为优化目标，建立优化问题模型，得到相应的ap选择算法。仿真结果显示，本专利技术可以在ap数目和用户规模都较大的场景下，每个用户只选择一半的ap，即可实现信道容量的最大化。本专利技术可有效节省ap的资源，并且还能提高各个用户的信道容量。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种AP选择优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种AP选择优化方法，其特征在于，所述去蜂窝大规模MIMO部分AP传输网络通信系统包括K个单天线用户以及服务于单天线用户的M个单天线AP节点；在信号传输的过程中，每个用户仅接受有限数量的AP服务；所有用户需要接收的信号向量矩阵为AP的预编码矩阵为
3.根据权利要求1所述的一种AP选择优化方法，其特征在于，构建最大化系统用户传输速率优化模型的过程包括：设置用户的AP选择矩阵，并根据用户的AP选择矩阵和AP的预编码矩阵计算用户接收到的信号；根据用户接收到的信号计算用户的信干噪比；根据用户的信干噪比计算用户的传输速率；将所有用户的传输速率作为优化目标构建最大化系统用户传输速率优化模型。
4.根据权利要求3所述的一种AP选择优化方法，其特征在于，所述最大化系统用户传输速率优化模型表示为：
5.根据权利要求1所述的一种AP选择优化方法，其特征在于，求解最大化系统用户传输速率优化模型的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种AP选择优化方法，其特征在于，采用人工蜂
7.根据权利要求6所述的一种AP选择优化方法，其特征在于，所述适应值的计算公式为：
8.根据权利要求6所述的一种AP选择优化方法，其特征在于，所述蜜源选择概率的计算公式为：
9.一种AP选择优化装置，其特征在于，包括：信道估计模块、问题转化模块和AP选择模块；
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，处理器、通信接口和存储器通过通信总线相互通信；所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1～8中任意一项所述的AP选择优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种ap选择优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种ap选择优化方法，其特征在于，所述去蜂窝大规模mimo部分ap传输网络通信系统包括k个单天线用户以及服务于单天线用户的m个单天线ap节点；在信号传输的过程中，每个用户仅接受有限数量的ap服务；所有用户需要接收的信号向量矩阵为ap的预编码矩阵为
3.根据权利要求1所述的一种ap选择优化方法，其特征在于，构建最大化系统用户传输速率优化模型的过程包括：设置用户的ap选择矩阵，并根据用户的ap选择矩阵和ap的预编码矩阵计算用户接收到的信号；根据用户接收到的信号计算用户的信干噪比；根据用户的信干噪比计算用户的传输速率；将所有用户的传输速率作为优化目标构建最大化系统用户传输速率优化模型。
4.根据权利要求3所述的一种ap选择优化方法，其特征在于，所述最大化系统用户传输速率优化模...
【专利技术属性】
技术研发人员：李云，袁红，邢智童，吴广富，程祖钊，夏士超，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。