[发明专利]一种基于蝙蝠算法的室内可见光通信系统光源优化方法

权利要求书

1.一种基于蝙蝠算法的室内可见光通信系统光源优化方法，其特征在于，包括下述步骤：

1)构建可见光通信系统模型，分别得到接收机和发射机之间的信道直流增益H_los(0)、反射信道增益H_nlos(0)和接收机接收到的光照度E_r及光功率P_r；

2)利用蝙蝠算法优化LED光源的位置和半功率角，改善室内可见光通信系统平面上接收光照度和光功率的分布均匀性；具体的：

2a)初始化蝙蝠种群，初始化和定义与每个蝙蝠个体相关的参数；

2b)构建关于光功率P_r的适应度函数fitness，计算每只蝙蝠的适应度值，找到具有最小适应度值的蝙蝠个体并记录其当前位置；

所述步骤2b)中，构建适应度函数fitness为：

其中，J表示接收平面接收机的总数，代表接收平面的平均接收光功率，j指的是接收平面上第j个接收机，P_r(R_j)指的是接收平面上第j个接收机接收到的光功率；

2c)对传统蝙蝠算法的速度更新公式进行重新定义，按照重新定义的蝙蝠个体速度更新公式，搜索脉冲频率公式和位置公式，更新蝙蝠个体参数；

重新定义的蝙蝠个体速度更新公式、搜索脉冲频率公式和位置公式分别为：

Q_n＝Q_min-(Q_max-Q_min)β (9)

其中，K为当前迭代次数，x_best为全局最佳位置，分别为蝙蝠n在t和t+1时刻的速度，β为[0,1]中均匀分布的随机数；分别为蝙蝠n在t和t+1时刻的位置，Q_n为蝙蝠n的搜索脉冲频率，Q_n属于[Q_min,Q_max]；

2d)对传统蝙蝠算法的局部搜索公式进行重新定义，生成随机数rand，确定蝙蝠n的脉冲率r_n，如果rand＞r_n，按照重新定义的局部搜索公式生成新的位置x_new，然后转到下一步；

所述步骤2d)中，重新定义蝙蝠个体局部搜索更新公式：

其中,x_best为全局最佳位置，K为当前迭代次数，T表示最大迭代数,ζ∈[-1,1]是随机数；

2e)确定蝙蝠n的脉冲响度A_n，以及分别确定新位置x_new和原位置x_n的适应度函数fitness(x_new)和fitness(x_n)，如果rand＜A_n并且fitness(x_new)＜fitness(x_n)，那么就接受步骤2d)生成的新的位置x_new；然后更新脉冲率和脉冲响度；

2f)对所有蝙蝠的适应度值进行排序，找到最小值并记录其位置；判断算法是否满足终止条件，如果满足终止条件，则输出全局最优解；否则，返回步骤2c)。

2.根据权利要求1所述的一种基于蝙蝠算法的室内可见光通信系统光源优化方法，其特征在于，所述步骤1)中，接收机和发射机之间的直流增益H_los(0)表示如下：

其中，S为接收机的有效面积,d为接收机和发射机之间的距离,m为朗伯系数，其中，θ_1/2为LED光源的半功率角，θ为相对于LED光源垂直轴的发射角,ψ为接收机的接收角,FOV为接收机视场角,T_S为光滤波器增益,G_S为光学聚光器增益,rect(x)为矩形函数模型；

所述矩形函数模型为：

所述步骤1)中，接收机和发射机之间的反射信道增益H_nlos(0)表示如下：

其中，D₁为是光源到墙壁反射点的距离，D₂是反射点到接收机的距离，ρ是墙壁的反射系数，dA_wall是反射面的微小面元,α是光线在墙壁反射点上的入射角，β是反射点的发射角。