[发明专利]一种基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法

权利要求书

1.一种基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、根据实际应用场景的物理模型建立认知水声通信系统模型，包含一个源节点s、一个目的节点d和K个中继节点r；

S2、构建以系统能耗F最小化为目标，包含有多个约束条件的优化问题，目标函数形式为：P_s和分别表示源节点和第k个中继节点的发射功率；

所述约束条件包括：

1)中继节点当前转发方式下的系统信道容量C_DF大于等于系统正常通信的信道容量的最小值C_min，即C_DF≥C_min；

2)节点发射功率满足：

P_s|h_sp|²≤min{I_th,T}

P_s≥0,

其中h_sp和分别表示源节点和中继节点进行信号传输时对其他系统造成的干扰增益，I_th和T分别表示主用户和海洋生物能承受的最大干扰阈值；P_max为系统的最大发射功率；

S3、结合约束条件和目标函数构建基于粒子群算法的认知水声通信系统功率分配问题的适应度函数F_b，表示为：

其中Φ是惩罚因子，为根据约束条件定义的惩罚项，i＝{1,...,4}，形式如下：

其中，g₁(x)＝C_min-C_DF；g₂(x)＝P_s|h_sp|²-min{I_th,T}；

S4、根据粒子群算法，不断更新粒子的速度和位置信息，经过多次迭代求解出上述优化问题的最优解。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，其特征在于，所述粒子群算法包括：

(1)设置学习因子c₁、c₂，惯性权重w，随机生成粒子位置x_id和速度v_id的初始值，所述粒子位置x_id表征了认知水声通信网络中认知用户节点的发射功率；

(2)根据适应度函数计算每个粒子的适应度值，将第i个粒子的个体最佳位置记为p_i＝(p_i1,p_i2,...,p_iD)^T，种群的全局最佳位置记为p_g＝(p_g1,p_g2,...,p_gD)^T，D表示粒子的搜索维度；

(3)将当前粒子的位置、当前种群的位置分别与对应的历史最佳位置进行比较，若得到更优的结果则将粒子和种群的最佳位置替换为当前粒子的位置、当前种群的位置；

(4)通过速度和位置更新公式对粒子的速度和位置分别进行更新，更新公式如下：

v_id(t+1)＝w·v_id(t)+c₁r₁[p_id(t)-x_id(t)]+c₂r₂[p_gd(t)-x_id(t)]

x_id(t+1)＝x_id(t)+v_id(t+1)

其中t_max为最大迭代次数，d为粒子当前所在维度，v_id(t)和x_id(t)分别表示粒子第t次迭代时的速度和位置，r₁和r₂是位于[0,1]区间的随机数；

(5)判断是否达到最大迭代次数，不满足结束条件则返回(2)，否则迭代结束，并输出粒子最终达到的最佳位置。

3.根据权利要求2所述的基于粒子群的认知水声通信系统功率分配方法，其特征在于，所述惯性权重的计算公式为：

其中w_start为第一阈值，w_end为第二阈值，且w_start＞w_end。