[发明专利]一种基于量子算法的宽带电力线通信子载波分配方法

权利要求书

1.一种基于量子算法的宽带电力线通信子载波分配方法，其特征在于，所述方法包括将宽带电力线信道中多个子载波集合在一起作为一个整体，形成一个子带，在进行分配时，同一个子带中的子载波按照相同的调制方式进行调整并分配给同一个用户，包括：

步骤1：建立多节点的电力线网络拓扑模型；

步骤2：初始化量子态编码，对于N个子载波、K个用户的系统，个体包含N条染色体，用来表示N个待分配的子载波，一条染色体含S＝[log₂K]条基因，用来表示该子载波分配给哪个用户；

步骤3：记录前一天信道发生突变后的资源分配结果，或者采用学习模块、自适应的学习信道变化的规律，将信道突变后的分配结果记录下来，作为优秀个体加入种群，形成种群；

步骤4：量子态测量，在0～1之间产生一个随机变量，用这个随机变量去测量量子叠加态，使得该量子叠加态从一个状态坍缩到另一个具体的状态；

步骤5：目标评价，对测量所得的每个状态进行个体评价，评价每个个体状态的优劣程度；

步骤6：当使得待分配的子载波达到既定的最大迭代次数，或者达到了系统所需的要求，则方法终止；反之则进行子代的进化，进化的按照量子旋转门进行；最后选出f(b_i)，即每代中最优的个体，而其他的个体根据该进化规则向该个体进化，并返回步骤4。

2.根据权利要求1所述的基于量子算法的宽带电力线通信子载波分配方法，其特征在于，多节点电力线网络拓扑结构有M个节点，每个节点有N个分支，其中Zs是源端阻抗，ZL是终端阻抗，Zbrij是节点i上分支j的负载阻抗。

3.根据权利要求1所述的基于量子算法的宽带电力线通信子载波分配方法，其特征在于，步骤2具体包括：

染色体用量子比特qubit表示，一个qubit表示为:

其中，|0>和|1>表示两个不同的量子态，而α和β分别表示处于这两个量子态的概率，因此一个qubit可以同时存储和表达两个态的信息；一个包含2^K个状态基因可以表示为:

其中，α_K为第k个基因处于[0]量子态的概率，β_K为第k个基因处于[1]量子态的概率。

4.根据权利要求1所述的基于量子算法的宽带电力线通信子载波分配方法，其特征在于，步骤4包括：随机产生一个0到1之间的数，若它大于概率幅的平方，则测量结果取1，否则取值0。

5.根据权利要求1所述的基于量子算法的宽带电力线通信子载波分配方法，其特征在于，步骤5包括：设定适合的适应度函数，评价当前个体的优劣。

6.根据权利要求1所述的基于量子算法的宽带电力线通信子载波分配方法，其特征在于，通过旋转算子进化，包括：

选择量子旋转门U进行进化更新，量子旋转门U(θ)定义如下:

式中，θ为旋转进化的角度，经量子门进化更新后概率幅变为:

[α^*,β^*]^T＝U(θ_i)·[α_i,β_i]^T (4)

其中，[α_i,β_i]^T为个体中的第i个基因的概率幅；为通过量子旋转门更新后的第i个基因的概率幅，θ_i为量子门的旋转角，

θ_i＝Δθ·f(α_i,β_i) (5)

式中，Δθ是旋转角度的大小；f(α_i,β_i)是旋转角度的方向；Δθ定义为一个与进化代数有关的变量:

Δθ＝10·exp(-g/n_c) (6)

式中，为g为进化代数，n_c为根据优化问题复杂性而定的一个常数。