一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法技术

本发明专利技术公开了基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法，包括：用序号编码的形式对接收端的每一组预编码矩阵和干扰抑制矩阵进行编码；对预编码矩阵和干扰抑制矩阵进行初始化，采用适应度函数来评价各个染色体的适应度的函数值；采用轮盘赌方式随机选择除了适应度的函数值最高的染色体之外的一些染色体构成新种群，将适应度的函数值最高的染色体添加到新种群；采用双子双亲交叉法对在新的种群中的随机选择的两个染色体进行交叉组合；对新种群中的每个染色体的每一位以变异概率进行变异操作；判断适应度的函数值是否满足终止条件，将在满足终止条件时的预编码矩阵和干扰抑制矩阵进行解码和输出。该方法通过遗传算法解决非线性多目标的函数优化问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法
本专利技术涉及信号传输技术，尤指一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法。
技术介绍
干扰对齐技术一种同频干扰抑制与消除技术，能够有效缓解频谱资源矛盾，提高通信系统容量。但干扰对齐技术的实现，依赖于有效的发送预编码与接收解码(即预编码矩阵和干扰抑制矩阵)，这两个矩阵在求解过程中，适应度函数是一个复杂的非线性函数，通常我们需要求解适应度函数达到最大值时，发送预编码矩阵和干扰抑制矩阵的取值。通常此类适应度函数的求解方法有最速下降法、蚁群算法、内点法等等，但是这些算法的复杂度通常较高。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法，该方法能够通过遗传算法解决非线性多目标的函数优化问题。为了达到本专利技术目的，本专利技术提供了一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法，其中，作为遗传算法中的适应度函数，系统总容量表示为：其中，C表示系统的总容量；Σ表示求和函数；log表示对数函数；Uk表示接收端k的干扰抑制矩阵；Hkk表示发送端k到接收端k的信道矩阵；Vk表示发送端k的预编码矩阵；Hkj表示发送端j到接收端k的信道矩阵；Vj表示发送端j的预编码矩阵；表示F-范数的平方，以用于表示信号功率，σ2表示噪声功率；当系统容量达到最大时，用于求取预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U的目标函数表示为：求取干扰对齐预编码的方法还包括：基于遗传算法，采用序号编码的形式对接收端k的每一组预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U进行编码，则以序号编码的形式表示成的每一个染色体均对应于接收端k的一组预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U；设定每代种群的规模为popSize，种群的最大迭代次数为T，随机生成M个初始化种群，则对预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U进行初始化，并且采用适应度函数来评价各个染色体的适应度的函数值；重复执行下列步骤，直到染色体的适应度满足终止条件或者种群的迭代次数达到种群的最大迭代次数为止：第一步：采用轮盘赌的方式随机选择除了适应度的函数值最高的染色体之外的一些染色体构成新的种群，并且将适应度的函数值最高的染色体添加到新的种群；第二步：采用双亲双子交叉法以一定交叉概率对在新的种群中随机选择的两个染色体进行交叉组合；第三步：对新的种群中的染色体的每一位均以变异概率进行变异操作；第四步：对新的种群中的染色体进行适应度评价，以确定适应度的函数值是否满足终止条件：如果适应度的函数值满足终止条件，则对染色体进行解码，以输出最优的预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U；如果适应度的函数值不满足终止条件并且达到种群的最大迭代次数，则对此时适应度的函数值最高的染色体进行解码，以输出最优的预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U；否则返回到第一步。进一步地，在一个可选的实施例中，将接收端k经过滤波后的输出信号表示为：其中，yk表示接收端k经过滤波后的输出信号，k＝1,2,...,K；Uk表示接收端k的干扰抑制矩阵；sk表示发送端k的发送信号；sj表示发送端j的发送信号；Vk表示发送端k的预编码矩阵；Vj表示发送端j的预编码矩阵；Hkj表示发送端j到接收端k的信道矩阵；Hkk表示发送端k到接收端k的信道矩阵；n表示高斯白噪声矩阵；表示滤波后的期望信号，表示滤波后的干扰信号；并且最优的预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U满足在干扰对齐的情况下，经过接收端k滤波后，滤波后的干扰信号为零以及传输d个数据流的期望信号占据d维信号空间分别表示为：其中，rank(·)表示的秩函数，dk表示滤波后的期望信号的维度。本专利技术的实施例所提供的基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法，基于遗传算法以适应度的函数值为参考来计算获得最大的系统总容量时的预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U，解决非线性多目标的函数优化问题，从而能够提升系统容量，缓解频谱资源不足的压力，适用于多小区多用户干扰广播信道下的同频干扰抑制与消除。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明附图用来提供对本专利技术技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本专利技术的技术方案，并不构成对本专利技术技术方案的限制。图1为本专利技术的基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法的流程图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。本专利技术的实施例提供了一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法，在该方法中，作为遗传算法中的适应度函数，系统总容量表示为：其中，C表示系统的总容量；Σ表示求和函数；log表示对数函数；Uk表示接收端k的干扰抑制矩阵；Hkk表示发送端k到接收端k的信道矩阵；Vk表示发送端k的预编码矩阵；Hkj表示发送端j到接收端k的信道矩阵；Vj表示发送端j的预编码矩阵；表示F-范数的平方，以用于表示信号功率；σ2表示噪声功率。在此，预编码矩阵V满足VkH是预编码矩阵V的转置矩阵；干扰抑制矩阵U满足是Uk的转置矩阵，I表示单位矩阵。系统的总容量越高，则适应度的函数值越大。当系统容量达到最大时，用于求取预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U的目标函数表示为：如图1所示，求取干扰对齐预编码的方法还包括步骤S105和步骤S109。步骤S105，基于遗传算法，采用序号编码的形式对接收端k的每一组预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U进行编码，则以序号编码的形式表示成的每一个染色体均对应于接收端k的一组预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U。步骤S109，设定每代种群的规模为popSize，种群的最大迭代次数为T，随机生成M个初始化种群，则对预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U进行初始化，并且采用适应度函数来评价各个染色体的适应度的函数值；重复执行下列步骤S1131-步骤S1137，直到染色体的适应度满足终止条件或者种群的迭代次数达到种群的最大迭代次数为止：步骤S1131：采用轮盘赌的方式随机选择除了适应度的函数值最高的染色体之外的一些染色体构成新的种群，并且将适应度的函数值最高的染色体添加到新的种群。轮盘赌的方式是指：一个转盘划分为N个扇区，N个变量中的每个变量在转盘上占有一个扇区，扇区的大小与这个变量的选择概率成正比。基于扇区的大小与变量的选择概率成正比，可以从N个变量中挑选出一部分的变量。为了提高算法收敛的速度，将原种群中适应度的函数值最高的染色体直接添加到新的种群。步骤S1133：采用双亲双子交叉法以一定交叉概率对在新的种群中随机选择的两个染色体进行交叉组合。双子双亲交叉法是指：参与交配的两个双亲染色体确定后，随机地产生一个交配位，双亲染色体交换各自的交配位后的基因给对方，得到两个子染色体，以替代进行交配的上述两个染色体。步骤S1135：对新的种群中的染色体的每一位均以变异概率进行变异操作。变异操作是发生在染色体的某一个基因上的随机变化，模拟本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法，其特征在于，作为遗传算法中的适应度函数，系统总容量表示为：

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法求取干扰对齐预编码的方法，其特征在于，作为遗传算法中的适应度函数，系统总容量表示为：其中，C表示系统的总容量；Σ表示求和函数；log表示对数函数；Uk表示接收端k的干扰抑制矩阵；Hkk表示发送端k到接收端k的信道矩阵；Vk表示发送端k的预编码矩阵；Hkj表示发送端j到接收端k的信道矩阵；Vj表示发送端j的预编码矩阵；表示F-范数的平方，以用于表示信号功率，σ2表示噪声功率；当系统容量达到最大时，用于求取预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U的目标函数表示为：所述求取干扰对齐预编码的方法还包括：基于遗传算法，采用序号编码的形式对所述接收端k的每一组预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U进行编码，则以序号编码的形式表示成的每一个染色体均对应于接收端k的一组预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U；设定每代种群的规模为popSize，种群的最大迭代次数为T，随机生成M个初始化种群，则对所述预编码矩阵V和干扰抑制矩阵U进行初始化，并且采用所述适应度函数来评价各个染色体的适应度的函数值；重复执行下列步骤，直到染色体的适应度满足终止条件或者所述种群的迭代次数达到所述种群的最大迭代次数为止：第一步：采用轮盘赌的方式随机选择除了适应度的函数值最高的染色体之外的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：王朋飞，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41