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基于遗传算法的DS-CDMA系统中的功率控制技术研究

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第一章绪论

1.1移动通信发展简介

1.2第三代移动通信的关键技术

1.3论文研究的背景和内容

第二章第三代移动通信系统中的功率控制技术

2.1功率控制准则

2.1.1基于功率平衡准则

2.1.2基于信号干扰比SIR平衡准则

2.1.3基于SIR平衡准则的混合体制

2.2功率控制方法

2.2.1前向功率控制与反向功率控制

2.2.2集中式和分布式功率控制

2.2.3开环功控和闭环功控

2.3第三代移动通信功率控制方案

2.3.1 CDMA2000中的功率控制

2.3.2 WCDMA中的功率控制

2.3.3 TD-SCDMA中的功率控制

2.3.4三种功率控制的比较

2.4影响功率控制的因素

2.5本章小结

第三章遗传算法概述

3.1遗传算法简介

3.2遗传算法的特点及不足之处

3.3遗传算法基本流程

3.4遗传算法的原理和方法

3.4.1编码

3.4.2初始群体设定

3.4.3适应度函数

3.4.4遗传操作

3.4.5算法终止条件

3.4.6算法参数的设置

3.5本章小结

第四章基于遗传算法的动态功率分配策略

4.1集中功率控制及系统模型

4.2算法的实现

4.2.1仿真环境下用户数目的选取

4.2.2适应度函数

4.2.3交叉算子

4.2.4变异算子

4.2.5选择算子

4.2.6终止条件

4.3.仿真模型及分析

4.3.1小规模的DS-CDMA蜂窝系统

4.3.2大规模的DS-CDMA蜂窝系统

4.4.本章小结

第五章总结和展望

参考文献

致谢

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摘要

随着移动通信的迅速发展,CDMA已经成为第三代移动通信系统中的一种主要技术。而有效的频率复用,对于设计高容量的蜂窝无线系统非常重要。由于频率复用所引起的同频干扰成为限制系统容量的一个重要因素,而有效的功率控制策略可以很好的消除“远近效应”和“边缘效应”,能减小系统内干扰,提高系统容量,故功率控制已经成为第三代移动通信系统中的一项核心技术。 本文针对CDMA系统(主要是DS-CDMA系统)中的集中功率控制(CPC)问题,提出了一种基于遗传算法的功率控制方法,来实现最优化动态功率分配。利用遗传算法的随机搜索特性和灵活性,在该方法中引入了非线性递减函数和先进先出队列来加快功率控制的收敛速度。同时对于小规模分布和大规模分布的用户分别进行了仿真。通过仿真,发现该算法能有效地提高了收敛速度,特别是在大规模分布的用户环境下效果更显著。而算法的收敛速度正是衡量CDMA系统功率控制算法的一个重要指标。本文重点将阐述如何实现SIR的平衡和加快收敛速度。同时,在大规模分布的用户环境下,由于用户的非均匀分布,使该系统更加接近现实中用户的分布方式。 尽管对集中功率控制的研究是基于理论方面的,但它对有实用性的分布式功率控制起到一定的借鉴作用。

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