共查询到19条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
2.
3.
针对环境反向散射通信系统,设计两跳无线信息和能量传输方案并基于能效最大化准则给出联合优化算法。源端配置多天线并采用最大比发送(Max Ratio Transmission,MRT)预编码方法,中继节点使用功率分流法以完成信息发送与能量收集。基于系统传输模型,对源端天线数和发送功率采用联合优化算法以得到系统最大能效。借助高信噪比近似法进行非凸向凸的转化以解决优化目标中非凸问题。此外,利用Lambert W函数得到源端天线数和发送功率联合优化的最优解。仿真结果验证了所提方案的有效性和正确性。 相似文献
4.
5.
针对智能电网的无线通信环境存在频谱短缺、资源利用效率低等问题,将认知无线电技术应用于智能电网的邻域网络通信中.引入认知智能电网概念以保证业务传输的公平性和有效性,提出一种基于改进二进制蝴蝶优化算法(BOA)的频谱分配策略,此方案考虑了通信过程中的信噪比和路径损耗,选择系统能量效率作为信道效益,并且在拓扑结构固定的城市居民小区进行建模仿真.首先,使用基于改进时变转换函数和扰动策略的二进制蝴蝶优化算法(IBBOA)为认知智能电网用户进行频谱分配;然后,采用基于接收信噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的传输功率,减少认知智能电网用户和主要用户之间存在的干扰;最后,以系统能量效率和两个用户公平性指数为优化目标,与遗传算法(GA)和二进制粒子群算法(BPSO)进行对比实验.仿真实验表明,联合闭环功率控制的IBBOA算法所获得的系统能量效率比未联合闭环功率控制的NBOA算法高33.2%,IBBOA算法最终的系统能量效率和用户公平性指数fair比GA算法分别高出47.8%和62.6%,比BBOA算法分别高出17.6%和26.7%.结果表明所提方案能够有效抑制认知智能电网中用户间的干扰,大大提高频谱利用率和系统能量效率. 相似文献
6.
针对传统协作功率分配方案中忽略信道估计误差和电路能量消耗的问题,提出了一种改进的绿色联合优化算法。该算法在保证用户服务质量要求的前提下,引入信道估计误差、中继节点的电路能耗,联合能量有效性和时间有效性进行中继节点选择和各个节点功率分配分配,并利用拉格朗日方法得到了源节点和中继节点发送功率的闭式解。仿真结果表明,相对于传统的功率分配算法,高信噪比时改进算法的能量有效性提高了30%左右,而低信噪比时性能接近传统算法。 相似文献
7.
针对下行多用户携能通信网络中具有非线性特征的能量收集过程,提出了一种使用连续凸逼近方法的能量收集方案.该方案考虑授权用户对信息的安全性要求,构造了具有最大化保密能量效率的优化问题,联合优化了多用户的保密速率与网络能耗.为求解该多变量耦合的非凸优化问题,采用泰勒级数转换非凸函数,在连续凸逼近和Dinkelbach理论框架内,设计了满足最大保密能量效率要求的资源分配算法,获得了授权用户所需的最小输入功率.仿真实验的结果验证了该算法在最优化系统保密能量效率上的有效性.为多输入多输出或无法获得完整信道状态信息等更真实无线携能通信网络中通信安全及能量效率的研究提供了依据. 相似文献
8.
9.
目前基于特征的局部模糊检测算法为了优化特征响应需要在多尺度下重复计算局部模糊特征,且邻接关系复杂,导致计算量大,时间效率低.针对上述时间问题,本文提出一种利用单层垂直上下文的局部模糊检测优化算法.首先提取图像块重尾分布、峰度、功率谱、线性滤波等模糊特征,然后使用贝叶斯法学习模型,计算后验概率作为初步估计模糊响应,最后本文提出将邻近像素点的模糊响应信息作为上下文更新像素点自身响应信息,增加上下文支撑域的尺寸以更充分的考虑周围信息,使用一个相互垂直的一维上下文以减小计算量,从而构造新的能量函数进行全局优化,通过最小化能量函数得到最终的模糊响应.实验表明,本文算法能有效检测图像的局部模糊,并提高检测的时间效率. 相似文献
10.
11.
12.
针对实际认知超密集网络场景中认知无线电存在非完美频谱感知的情况,提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配方案,目标是在考虑跨/同层干扰约束、保障用户服务质量下,最大化非完美频谱感知下认知超密集网络中次级网络的能效。为此,依据网络模型构建能效优化问题,其为混合整数非凸规划问题,先通过分时共享松弛法和丁克尔巴赫法将其转换成等价的凸优化问题,再使用拉格朗日对偶法求其最优解,以此获得最优能效时的子信道和功率分配策略。基于此,提出了一种迭代的子信道和功率分配算法;为权衡计算复杂度,还提出了一种实用的子信道和功率分配算法。仿真结果表明,所提算法都有效地提升了网络能效。 相似文献
13.
针对信息传输过程的时间消耗和信道估计误差对网络能效的影响,提出了一种基于非线性能量收集的全双工认知中继网络的联合优化方法。所提方法是在中继采用非线性能量收集并考虑非完美信道状态信息(CSI)的情况下,首先通过将能效非凸优化问题转化为两个凸的子优化问题,从而求出次用户和中继的传输功率以及收集的能量;其次,在保证主用户干扰门限以及最优传输功率非负的情况下,求出传输的信道容量范围;最后,将传输功率代入表达式得到关于时间的目标函数,并利用海森矩阵证明该目标函数为凸函数,进而求出最优传输时间以及功率分割因子,最终得出能效最优解。实验结果表明,在相同条件下,所提联合优化方法的能效相较于仅优化传输功率的能效提升了约84.3%;同时验证了信道估计误差因子为0.01时,所提方法的网络能效降低了约1.9%。 相似文献
14.
在移动边缘计算系统(MEC)中结合智能反射面(IRS)和资源分配策略以提高系统能量效率是当前国内外研究的热点。基于混合非正交多址(NOMA)传输模式,通过对用户的本地运算频率、传输功率、传输时间和智能反射面离散相移的联合优化,实现智能反射面辅助的移动边缘计算系统能量效率最大化。由于优化过程涉及难以求解的非凸分式规划问题,提出了Dinkelbach-SCA的两步迭代算法:首先利用Dinkelbach方法将初始问题转换成易于求解的形式,通过分离变量对智能反射面离散相移进行优化;其次为了解耦传输功率与时间之间的耦合关系,引入辅助变量,并结合逐次凸逼近(SCA)方法将非凸问题转换成凸问题,求出优化解。仿真结果表明采用的系统方案的能量效率优于其他对比方案,并发现系统的能量效率随用户2的最小计算数据量减少而提升。 相似文献
15.
Ke-yong Hu Wen-juan Li Li-dong Wang Shi-hua Cao Fang-ming Zhu Zhou-xiang Shou 《浙江大学学报:C卷英文版》2018,19(11):1340-1351
To reduce the computation complexity of the optimization algorithm used in energy management of a multi-microgrid system, an energy optimization management method based on model predictive control is presented. The idea of decomposition and coordination is adopted to achieve the balance between power supply and user demand, and the power supply cost is minimized by coordinating surplus energy in the multi-microgrid system. The energy management model and energy optimization problem are established according to the power flow characteristics of microgrids. A dual decomposition approach is imposed to decompose the optimization problem into two parts, and a distributed predictive control algorithm based on global optimization is introduced to achieve the optimal solution by iteration and coordination. The proposed method has been verified by simulation, and simulation results show that the proposed method provides the demanded energy to consumers in real time, and improves renewable energy efficiency. In addition, the proposed algorithm has been compared with the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The results show that compared with PSO, the proposed method has better performance, faster convergence, and significantly higher efficiency. 相似文献
16.
针对物流配送中心拣货作业过程中传统订单分批和拣货路径分步优化难以获得整体最优解的问题,为了提高拣货作业效率,提出了一种基于嵌套遗传算法的订单分批和路径优化的联合拣货策略。首先,建立了以拣货总时间最短为目标函数的订单分批与拣货路径联合优化模型;然后,考虑双重优化的复杂性,设计了一种嵌套遗传算法对模型进行求解,外层不断优化订单分批结果,内层根据外层订单分批结果优化拣货路径。算例结果表明,与传统的订单分步优化、分批分步优化策略相比,所提策略的拣货时间分别减少了45.6%、6%,基于嵌套遗传算法的联合优化模型得出的拣货路径更短、拣货时间更少。为验证该算法对不同规模订单均有较优性能,分别对10、20、50张订单规模的算例进行仿真实验,结果表明,随着订单量的增加,整体拣货距离和时间进一步减少,拣货时间的减少从6%增加到7.2%。基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题,为配送中心拣选系统的优化提供依据。 相似文献
17.
为解决边缘服务器放置过程中资源浪费和延迟增加的问题,对边缘服务器放置方案的用户密度和平均访问时间进行分析建模,将其描述为多目标优化问题。设计了一种基于用户密度和平均访问时间的边缘服务器放置方案,并提出了一种多目标海马遗传算法(MOSGA)解决该问题。MOSGA首先使用多目标优化算法的思想对海马优化(sea horse optimizer,SHO)算法进行改进,使SHO算法能够适用于多目标优化问题,并在此基础上使用遗传算法改进SHO算法的繁殖操作,使MOSGA能更好地跳出局部最优解,加速问题的求解。该算法在上海电信数据集上进行了实验验证,仿真实验结果表明,MOSGA明显优于RA、K-means、NSGA、LMM,不仅有效解决了服务器资源浪费的问题,同时大大降低终端设备访问服务器的时间。 相似文献
18.
针对物流配送中心拣货作业过程中传统订单分批和拣货路径分步优化难以获得整体最优解的问题,为了提高拣货作业效率,提出了一种基于嵌套遗传算法的订单分批和路径优化的联合拣货策略。首先,建立了以拣货总时间最短为目标函数的订单分批与拣货路径联合优化模型;然后,考虑双重优化的复杂性,设计了一种嵌套遗传算法对模型进行求解,外层不断优化订单分批结果,内层根据外层订单分批结果优化拣货路径。算例结果表明,与传统的订单分步优化、分批分步优化策略相比,所提策略的拣货时间分别减少了45.6%、6%,基于嵌套遗传算法的联合优化模型得出的拣货路径更短、拣货时间更少。为验证该算法对不同规模订单均有较优性能,分别对10、20、50张订单规模的算例进行仿真实验,结果表明,随着订单量的增加,整体拣货距离和时间进一步减少,拣货时间的减少从6%增加到7.2%。基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题,为配送中心拣选系统的优化提供依据。 相似文献