CDMA网络优化中的导频污染问题

在公众CDMA蜂窝移动通信网中,导频污染是影响网络服务质量和系统容量的一个重要原因.针对CDMA网络,从原理上分析了导频污染对网络的影响,从地形、导频信号强度、环境、基站天线等角度探讨了导频污染产生的原因,提出了诊断导频污染的2种方法和解决导频污染的一些原则.通过研究,初步找到了导频污染问题的分析方法和解决对策,应用于工作实践,取得了良好效果.     

CDMA网络优化中的导频污染问题

在公众CDMA蜂窝移动通信网中,导频污染是影响网络服务质量和系统容量的一个重要原因．针对CDMA网络,从原理上分析了导频污染对网络的影响,从地形、导频信号强度、环境、基站天线等角度探讨了导频污染产生的原因,提出了诊断导频污染的2种方法和解决导频污染的一些原则．通过研究,初步找到了导频污染问题的分析方法和解决对策。应用于工作实践,取得了良好效果．     

蜂窝移动通信网络的智能优化方法研究

研究了基于人工智能技术(AI)的智能网络优化方法, 设计了智能代理(IA)式蜂窝移动通信网络优化工具IOS-CMCN, 剖析了系统中引入的相关智能技术, 并通过应用举例对IOS-CMCN的可行性和实用性进行了分析研究.     

基于业务量突发性的异构蜂窝网络最优基站密度

针对多媒体业务普及导致网络业务量突发性增强的问题,利用随机几何建模,研究了异构蜂窝网络中基于业务量突发性的最优基站密度.基于业务量突发性提出业务覆盖率定义,推导出异构蜂窝网络中业务覆盖率与基站密度之间的关系.以业务覆盖率为限制条件,构建目标为最小化基站密度的优化问题.利用二分搜索法获得最优基站密度,并推导出最优基站密度的上、下限.通过仿真结果验证了理论推导的准确性,证实了业务量突发性对最优基站密度的影响.     

基于分组导频复用的大规模多输入多输出系统导频污染抑制方法

针对大规模多输入多输出系统由于导频序列数的限制以及用户间干扰造成的导频污染问题,提出了分组导频复用策略对导频序列进行重新分配.根据小区内用户受干扰的严重程度,通过两次分组将用户分为中心用户组和边缘用户组,为边缘用户分配完全正交的导频序列;并重点针对边缘用户提出了导频开销优化策略,寻找兼顾考虑导频污染抑制和导频开销问题的...     

多跳蜂窝混合网络基站设置方法的研究

多跳蜂窝混合网络结合了多跳网络和蜂窝网络的优势,扩大了基站的覆盖范围,减少了基站设置的数量,最优化的基站设置方法在网络扩展和灾后救援等方面发挥着重要的作用.从网络连通性和网络服务质量的角度,提出了满足不同要求下基站设置方法的充分条件和必要条件.优化的基站设置与小区节点密度和相邻小区数成正比,与相邻小区节点密度成反比,在服务区域内平衡分布.同时,节点密度大的区域应该设置基站,并且使节点密度小的区域尽可能靠近基站.仿真结果表明,优化的基站设置方法可以使基站设置数目减少25%左右.     

基于遗传粒子群优化算法的认知无线电系统功率分配

考虑授权用户的干扰功率阈值和认知用户的信干噪比(Signal to interference plus noise ratio,SINR)要求,提出了一种基于遗传思想的粒子群优化(Genetic particle swarm optimization,GPSO)算法,研究认知用户发射功率最小化的问题。GPSO算法在适应度值计算、速度更新和位置更新阶段引入选择、交叉和变异操作。仿真结果表明,与拉格朗日乘子法和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法相比,GPSO算法降低了发射功率并获得了更高的SINR。     

自适应正交频分复用系统的最优导频间隔设计

提出了一种使平均频谱效率最大化的导频间隔设计方法。基于自适应正交频分复用(OFDM)系统,分析了信道估计误差对误码率的影响,在一定瞬时误码率条件下,推导出了平均频谱效率与导频间隔的函数关系式,并提出了最优导频间隔设计的算法。仿真结果表明:最佳导频间隔与信噪比、信道的相干带宽等因素有关,并在不同的信道模型下验证了该方法的有效性。     

基于虚拟蜂窝网络的多跳最大比值合并分集技术的算法

为了解决下一代通信系统中的传输功率峰值问题,提出了一种基于虚拟蜂窝网(VCN)的多跳最大比值合并分集(MHMRC)技术.该方法能够降低路径总的传输功率,提高功率分配效率,并且可以随着网络中无线端口的随机增减进行自适应变化.首先给出多跳中继结构使得网络中的总功率得以降低,然后理论计算多跳网络下采用最大比值合并技术的传输功...     

配电网无功优化的研究与应用

针对传统配电网无功配置现状与存在的问题,依据配电网的特点,对10kV的配电网无功补偿方案进行了研究．确立了基于遗传算法的无功优化的数学模型及优化方法,通过在平凉地区的配电网合理的无功补偿的试点应用,减少了该地区配电网的电能损耗,提高了电压质量,取得了良好的经济效益．     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚁群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的＂早熟＂.将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

Two-layered game-theoretic based resource allocation in femtocell networks

In orthogonal frequency division multiple access(OFDMA) based femtocell networks, to improve the spectrum efficiency and avoid the interference from the femtocell user equipment(FUE) to macrocell user equipment(MUE) and other femtocell users equipments(FUEs), the joint power control and subcarrier selection distributed algorithm is proposed. In the framework of the two-layered game, the proposed distributed algorithm, which is based on the pricing mechanism and the dynamic replication scheme, can effectively suppress the interference from the FUE to other users and select the optimal subcarrier by the alternate iterations of the non-cooperative game and evolutionary game. Simulation results show that the proposed algorithm can converge to the Nash equilibrium(NE) of the two-layered game.     

多模态函数优化的免疫算法

模拟抗体搜索机制,结合免疫网络理论,提出一种新的优化算法.该算法用抗体表示函数优化解的可能模式,通过构造克隆选择算子完成全局和局部最优解的搜索,利用B细胞网络保持多种抗体并存.典型函数优化测试结果表明,该算法能够较好地实现全局最优解和局部最优解的同步搜索和保持,具有较强的多模态函数优化能力.     

含分布电源的配电系统无功优化研究

研究了分布式电源接入配电网后对系统电压和网损的影响,充分考虑网损最小和节点电压的约束,建立了基于遗传算法的分布式发电系统无功优化控制模型。仿真结果表明:对于接入分布式电源的配电系统,对分布电源的接入容量及位置进行合理配置,结合无功优化手段,可使得系统的网损得到有效的改善,对于系统的经济稳定运行具有一定的积极作用。     

广义蚁群算法用于电力系统无功优化

将广义蚁群算法用于电力系统无功优化,建立了相应的的无功优化模型和求解算法,并比较了几种改进方法对优化结果的影响。通过IEEE 6,14,30节点系统仿真计算以及与传统优化方法的比较,表明所提出的方法是有效、可靠的。     

基于HGA通讯网络费用的优化问题

以实际网络为研究背景，针对可靠性约束下的通讯网络费用优化问题，建立了实现费用最小的非线性数学模型.针对模型的特点，根据遗传算法在求解优化模型时的特性以及其在解决该类问题时所存在的问题，利用单点爬山技术，并将其与遗传算法相结合，形成了混合遗传算法.通过仿真实例，表明了这种混合遗传算法在解决可靠性约束下的通讯网络费用优化问题中是可行和有效的.     

基于生物地理学优化算法的电力系统无功优化

将模拟物种迁移规律的生物地理学优化算法（BBO）应用于求解电力系统无功优化问题。区别于遗传算法中局限于染色体两两之间分享特征信息的模式,BBO独特的迁移模式使得好的栖息地特征信息得以在多个栖息地之间广泛传播,从而加快了优化进程。IEEE14节点和IEEE57节点的测试结果表明：BBO算法在与相关文献中的算法相当的迭代次数内能够得到更优的解,且算法对参数的依赖性不强,适用于求解电力系统无功优化这一类复杂的工程组合优化问题。     

一种改进的Tabu Search算法及其在区域电网无功优化中的应用

提出将改进的Tabu（禁忌）搜索算法用于区域电网无功电压优化控制问题的求解．首先根据已知的实际电网的历史数据获得可行的初始解,然后对区域电网采用改进的禁忌搜索方法进行无功优化．在求解的过程中,由于对Tabu表中所记录的“移动”采取“有条件地释放Tabu表中的记录”这一策略,可以使搜索有效地跳出局部极小值点,更好地找到最优解．通过IEEE-14节点算例验证了该算法的有效性．