基于遗传算法的中继协作网资源规划及仿真

摘要

移动通信网中带宽、时隙资源均有限,为了更好地服务用户必须对其进行合理的规划,即利用相关算法把资源合理、有效地分配给用户.优良的规划可以带给用户较高的性能体验以及系统性能.但在中继协作网这样复杂的系统中,其难点在于找到效率高同时兼顾公平性与系统容量等因素的资源分配算法.近年来,关于算法性能的研究不断加深,而降低计算量也是重要的目标.基于RA模型(速率自适应准则),利用改进遗传算法(GA)以及用户聚集(多个邻近用户聚成一个通信点)对资源分配算法进行了改进,以提高分配算法的计算速率.仿真表明,此方案与传统遗传算法相比,虽然牺牲了少许性能,但却提高了系统的计算性能,尤其适用于实际生活中用户大规模移动的情况.