基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型

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基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型

肖海林, 任婵婵, 聂在平, 李民政

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肖海林, 任婵婵, 聂在平, 李民政. 基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 663-667. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004

引用本文:

肖海林, 任婵婵, 聂在平, 李民政. 基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 663-667. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004

XIAO Hai-lin, REN Chan-chan, NIE Zai-ping, LI Min-zheng1Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(5): 663-667. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004

Citation:

XIAO Hai-lin, REN Chan-chan, NIE Zai-ping, LI Min-zheng^{1Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(5): 663-667. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004}

基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004

中图分类号: TN929.5

Beamforming Algorithm for Multi-Base Station Cooperation Based on Linearly-Decrease Inertia Weight Particle Swarm Optimization

摘要: 为有效抑制小区间干扰,提高多基站协作通信系统的传输速率,提出了一种多基站协作波束成型方案。该方案基于线性权重粒子群优化算法,将最大化系统总速率问题转化为适应度函数的优化问题进行求解。为避免搜索过程中陷入局部最优,该算法的惯性权重采用线性递减的方式。根据所建立的优化问题,给出了适应度函数的构造方法。数值分析结果表明,相对于惯性权重为0.5的基本粒子群算法,所提算法使系统总速率提升了41.13 bit/s,同时具有很好的收敛性。
- 线性权重粒子群优化算法 /
- 协作通信 /
- 波束成型 /
- 系统总速率

[1]	BEN C D, KELIF J M, COUPECHOUX M, et al. Analytical joint processing multi-point cooperation performance in rayleigh fading[J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2012, 1(4): 272-275.
[2]	ZHANG J, ZHANG R, LI G, et al. Remote coalition network elements for base station cooperation aided multicell processing[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2012, 61(3): 1406-1415.
[3]	ZHOU L, YU W. Uplink multicell processing with limited backhaul via per-base-station successive interference cancellation[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2013, 31(10): 1981-1993.
[4]	ROST P. Robust and efficient multi-cell cooperation under imperfect CSI and limited backhaul[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2013, 12(4): 1910-1922.
[5]	ZHANG Q, YANG C, MOLISCH A. Downlink base station cooperative transmission under limited-capacity backhaul[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2013, 12(8): 3746-3759.
[6]	ZHOU Z, VUCETIC B. A cooperative beamforming scheme in MIMO relay broadcast channels[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2011, 10(3): 940-947.
[7]	XIANG Z, TAO M, WANG X. Coordinated multicast beamforming in multicell networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2013, 12(1): 12-21.
[8]	WEN C K, CHEN J C, WONG K K, et al. Message passing algorithm for distributed downlink regularized zero-forcing beamforming with cooperative base station[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2014, 13(5): 2920-2930.
[9]	BOTELLA C, PINERO G, GONZALEZ A, et al. Coordination in a multi-cell multi-antenna multi-user W-CDMA system: a beamforming approach[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2008, 7(11): 4479-4485.
[10]	CHENG Y, PESAVENTO M, PHILIPP A. Joint network optimization and downlink beamforming for CoMP transmissions using mixed integer conic programming[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2013, 61(16): 3972-3987.
[11]	NGUYEN D H N, LE-NGOC T. Multiuser downlink beamforming in multicell wireless systems: a game theoretical approach[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2011, 59(7): 3326-3338.
[12]	沈艳, 郭兵, 古天祥. 粒子群优化算法及其与遗传算法的比较[J]. 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 696-699. SHEN Yan, GUO Bing, GU Tian-xiang. Particle swarm optimization algorithm and comparison with genetic algorithm [J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2005, 34 (5): 696-699.
[13]	SHI Y, EBERHART R. A modified particle swarm optimizer[C]//Evolutionary Computation Proceedings, IEEE World Congress on Computational Intelligence. [S.l.]: IEEE, 1998.
[14]	PEHLIVANOGLU Y V. A new particle swarm optimization method enhanced with a periodic mutation strategy and neural networks[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2013, 17(3): 436-452.
[15]	LI C, YANG S, NGUYEN T T. A self-learning particle swarm optimizer for global optimization problems[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 2012, 42(3): 627-646.
[16]	ZHAN Z H, ZHANG J, LI Y, et al. Orthogonal learning particle swarm optimization[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2011, 15(6): 832-847.

[1]	张晓烁, 倪唯一, 肖海林. 基于RIS-UAV协作的车载通信系统安全传输研究 . 电子科技大学学报, 2023, 52(4): 539-548. doi: 10.12178/1001-0548.2022142
[2]	刘承鹏, 张蔺, 陈智, 李少谦. 下行协作NOMA系统中断概率分析与优化 . 电子科技大学学报, 2022, 51(5): 675-680. doi: 10.12178/1001-0548.2022103
[3]	肖海林, 左清念, 朱丹, 周梦. 基于D2D的C-V2V车载协作通信资源分配算法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(5): 689-696. doi: 10.12178/1001-0548.2020357
[4]	何羚, 舒文江, 陈良, 阎啸, 王茜. 改进的多目标粒子群优化算法及其在雷达布站中的应用 . 电子科技大学学报, 2020, 49(6): 806-811. doi: 10.12178/1001-0548.2020025
[5]	陈杨, 张忠培, 李彬睿. 基于非完美信道信息的协作NOMA系统中保密通信技术研究 . 电子科技大学学报, 2020, 49(5): 674-679. doi: 10.12178/1001-0548.2020066
[6]	邱斌, 肖海林, 聂在平, 金晓晴. 时变信道下车载HDAF协作通信误码性能分析 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 382-388. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.010
[7]	张云春, 王玉婧, 姚绍文, 李娜, 胡建陶. 基于粒子群优化的无线Mesh网络信道分配算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 728-733, 746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.015
[8]	王恒, 赵晓瑞, 李敏. 一种基于ARQ的最优中继动态选择协作方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 673-678. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.006
[9]	雷维嘉, 江雪, 左莉杰, 谢显中. 能量收集协同干扰中继系统保密速率优化 . 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 801-807. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.001
[10]	敖永才, 师奕兵, 张伟, 李焱骏. 自适应惯性权重的改进粒子群算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 874-880. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.014
[11]	肖海林, 王鹏, 聂在平, 欧阳缮. 基于遗传算法的多基站协作通信功率分配方案 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 26-30,41. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.004
[12]	曹傧, 段海霞, 朱德利, 王勇, 李云, 苏开荣. 协作通信系统中能效优化的中继分配算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 807-812.
[13]	施玉晨, 白宝明. 基于多元LDPC码的多用户协作方案 . 电子科技大学学报, 2013, 42(2): 205-208. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.02.005
[14]	宫丰奎, 李连本, 叶鹏, 张南. 等增益合并下协作MTM系统的性能分析 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 360-364. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.008
[15]	刘全, 高俊, 郭云玮, 刘思洋. 基于线性加权数据融合的协作频谱感知优化 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 697-701,786. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.05.011
[16]	王维博, 冯全源. 粒子群优化算法在天线方向图综合中的应用 . 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 237-241. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.016
[17]	寇明延, 王笑一, 甄燕翔, 徐惠民. 蜂窝网联合协作MIMO上行容量研究 . 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 860-864. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.010
[18]	胡建, 李志蜀, 欧鹏, 罗思达. 粒子群优化算法中的分步式策略 . 电子科技大学学报, 2009, 38(3): 435-440. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.03.028
[19]	任诚, 唐普英, 方峻. 拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器 . 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 915-917.
[20]	沈艳, 郭兵, 古天祥. 粒子群优化算法及其与遗传算法的比较 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 696-699.

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基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004

刊出日期: 2015-10-15

中图分类号: TN929.5

关键词:

摘要: 为有效抑制小区间干扰,提高多基站协作通信系统的传输速率,提出了一种多基站协作波束成型方案。该方案基于线性权重粒子群优化算法,将最大化系统总速率问题转化为适应度函数的优化问题进行求解。为避免搜索过程中陷入局部最优,该算法的惯性权重采用线性递减的方式。根据所建立的优化问题,给出了适应度函数的构造方法。数值分析结果表明,相对于惯性权重为0.5的基本粒子群算法,所提算法使系统总速率提升了41.13 bit/s,同时具有很好的收敛性。

English Abstract

肖海林, 任婵婵, 聂在平, 李民政. 基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 663-667. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004

引用本文:

肖海林, 任婵婵, 聂在平, 李民政. 基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 663-667. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004

XIAO Hai-lin, REN Chan-chan, NIE Zai-ping, LI Min-zheng1Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(5): 663-667. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004

Citation:

XIAO Hai-lin, REN Chan-chan, NIE Zai-ping, LI Min-zheng^{1Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(5): 663-667. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.004}

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