【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信道模型替换，特别涉及基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法及映射器。
技术介绍
1、由于信号传播介质上存在各种随机机制，通信系统的性能分析和优化以及通信信号的自适应处理高度依赖于准确且易于处理的信道模型。准确的信道模型具有高度的实际相关性，可以精确量化与预测通信信号在特定传播介质中的特性，并可便于进一步分析通信信号的接收与处理。除了准确性，信道模型的数学易处理性同样重要，因为需要对基于信道模型的一系列通信系统性能度量(例如误码率、信道容量、中断概率、分集增益等等)进行数学分析和仿真测试，从而提供有实际分析价值的信息和指导。
2、但实际研发过程中，要想同时实现通信信道模型的高精度和适当的数学易处理性极具挑战性，往往想要精度高，信道模型就不可避免地需要复杂化，并引入特殊函数，为此信道模型替换技术发挥了作用，并被认为是解决这种分析困境的最佳技术路线。在信道模型替换技术的支持下，当分析和仿真基于高复杂性或数学上难以处理的信道模型的通信系统时，可以用更简单的分布式替代模型来替代这种模型，只要建立适当的参数映射关系使精度损失在可控范围内即可。信道模型替换技术的核心在于通过适当的参数映射，参数映射是指根据原始信道模型(也叫参考信道模型或目标信道模型)的给定已知参数确定替换模型的未知分布参数值的过程，这与信道模型替换技术的替换精度高度相关。理想的参数映射器能够使得替换模型能够在保留原始模型主要统计特性的同时，显著降低计算复杂度。在过去几十年中，由于基于矩匹配准则的参数映射方法的简单性和易操作性性，该方法已广泛应用于
3、1.启发式算法的局限性：矩匹配准则本质上是一种启发式算法，依赖于模型的低阶矩信息来进行参数映射。虽然这种方法在很多情况下能够提供一个可接受的替换模型，但其结果往往难以保证是全局最优的。尤其在复杂信道环境中，基于矩匹配准则的参数映射器可能会产生较大的偏差，导致替换模型的精度不高。
4、2.换精度不稳定：由于矩匹配准则仅考虑了低阶矩信息，其结果对信道特性变化的敏感度较低，尤其是对信道分布模型的尾端部分特性的捕捉存在显著不足。在一些特定情况下，基于矩匹配准则的参数映射器生成的替换模型可能远离信道模型替换的最优解，导致系统性能分析的精度和可靠性受到影响。这种不稳定性使得基于矩匹配准则的参数映射器在一些高精度要求的应用场景下难以满足分析需求。
5、3.陷入局部最优解而忽略全局最优解：矩匹配准则在参数映射过程中容易陷入局部最优解，无法有效探索全局参数空间。这意味着在复杂的信道条件下，基于矩匹配准则的参数映射器的替换效果可能会打折扣，无法充分发挥信道模型替换技术的优势。
6、4.适应性差：基于矩匹配准则的参数映射器在处理不同类型的信道模型替换问题时，表现出适应性差的缺点。其固定的映射方法难以应对多样化的信道特性，导致在复杂和多变的信道环境中，替换模型的表现时常不够理想，需要通过复杂的调参过程才能获得可接受的替换模型。
7、由于以上缺陷的存在，现有的基于矩匹配准则的参数映射器在实际应用中存在较大的改进空间，针对这些问题，亟需一种新的参数映射方法，以克服矩匹配准则的局限性的问题。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的不足，本专利技术提供了基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法及替换映射器，以克服矩匹配准则的局限性的问题，能够在复杂的参数空间中有效搜索全局最优解，显著提升替换模型的精度和稳定性。
2、具体技术方案如下：
3、基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，包括：
4、输入原始信道模型及其参数、替换模型形式与自由度；
5、执行矩匹配算法，获得粒子群算法初始搜索位置向量；
6、对m个粒子初始化位置向量、速度向量和记录向量；并初始化整个系统的最佳记录向量；
7、执行速度向量、位置向量迭代更新过程；
8、执行观测记录过程；
9、判断粒子群算法是否收敛；若收敛，返回最佳记录向量；否则，继续执行迭代更新过程。
10、上述方案进一步的，对粒子群算法初始化：
11、假设有m个粒子，每个粒子都与一个位置向量、一个速度向量和一个记录向量相关联，分别记为和其中1＜＝m＜＝m；所有m个粒子中的最佳记录向量记为对于所有的粒子的初始位置向量、速度向量进行初始化：
12、bm＝rm＝r*＝bmm，
13、
14、其中，bmm为k阶矩匹配方程的解；rand([-1,1])为在[-1,1]范围内的均匀随机数的生成函数。
15、上述方案进一步的，执行速度、位置迭代更新过程，包括：
16、
17、其中，个体加速度c1与群体加速度c2是两个粒子群算法的宏参数，两者共同决定粒子群算法的收敛效率。
18、上述方案进一步的，执行观测记录过程，包括
19、所有m个粒子的迭代更新记录过程以及系统最适性记录过程以下方式进行：
20、
21、其中，rm表示记录向量，r*表示所有m个粒子中的最佳记录向量。
22、上述方案进一步的：
23、判断粒子群算法是否收敛的判别准则是：执行上述粒子群优化算法λ>＝100次后，检验时域方差统计量，并在迭代次数上取平均：
24、
25、如其大于等于阈值ε，则说明粒子群算法未收敛，应继续按照上述步骤进行迭代；如其小于阈值，则说明收敛，停止迭代，并返回作为最佳信道模型替换映射参数的结果。
26、一种基于粒子群算法的信道模型替换映射器，应用了所述的基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法。
27、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
28、本专利技术提出通过粒子群算法实现了在复杂参数空间中的高效全局优化。其显著的技术效果包括：提高了参数映射的准确性，增强了替换模型的稳定性，显著提升了通信系统性能分析和优化的效率。此外，本专利技术易于实现，适应性强，能够灵活应对不同的信道条件和通信环境，为通信系统设计和优化提供了一种强有力的技术支撑。
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1.基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，其特征在于：对粒子群算法初始化：
3.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，其特征在于，执行速度、位置迭代更新过程，包括：
4.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，其特征在于，执行观测记录过程，包括：
5.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，其特征在于，
6.一种基于粒子群算法的信道模型替换映射器，其特征在于，应用权利要求1-5任一所述的基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法。
【技术特征摘要】
1.基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，其特征在于：对粒子群算法初始化：
3.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的信道模型替换参数映射算法，其特征在于，执行速度、位置迭代更新过程，包括：
4.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：王忠礼，韦鸿流，邓风，徐兰胜，黄金全，党舒平，
申请(专利权)人：北华大学，
类型：发明
国别省市：
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