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🔥 内容介绍
在当今数字化时代，无线通信技术飞速发展，对数据传输速率和系统容量的要求日益增长。多用户多输入单输出（MISO）系统作为一种重要的无线通信系统架构，能够通过多个发射天线向多个单天线用户传输数据，有效提高频谱效率。然而，随着用户数量的增加和业务需求的多样化，如何进一步提升系统性能、保障各用户的服务质量成为研究热点。速率分拆技术应运而生，它通过将用户消息拆分为公共和私有部分，为优化多用户 MISO 系统性能提供了新途径。遗传算法作为一种强大的全局优化算法，具有良好的搜索能力和适应性，适用于解决多用户 MISO 系统速率分拆中的复杂优化问题。基于遗传算法的多用户 MISO 系统速率分拆研究，旨在通过优化速率分拆方案，提升系统频谱效率和用户公平性，推动无线通信技术的进一步发展。
多用户 MISO 系统与速率分拆理论
多用户 MISO 系统架构多用户 MISO 系统由一个配备 M 个发射天线的基站和 K 个各配备单个接收天线的用户组成。基站通过无线信道向多个用户发送信号，由于无线信道的复杂性，信号在传输过程中会经历衰落、噪声等干扰。为了提高信号传输的可靠性和效率，基站需要采用合适的预编码技术，将发送信号进行预处理，使其能够在接收端准确恢复。
速率分拆概念速率分拆的核心思想是将每个用户的消息 Wk 拆分为公共消息 W0,k 和私有消息 Wp,k。公共消息由所有用户共同解码，而私有消息仅由对应的用户解码。基站将公共消息编码为公共码字 x0，并使用预编码向量 v0 进行发送；将私有消息编码为私有码字 xp,k，并使用预编码向量 vp,k 进行发送。接收端首先联合解码公共消息，然后在减去公共消息的干扰后解码私有消息。这种方式能够有效利用多用户分集增益，提高系统频谱效率。
速率分拆优势速率分拆技术具有多方面优势。一方面，通过合理拆分消息，能够在不同用户间共享部分信息，减少冗余传输，从而提高频谱效率。另一方面，对于信道条件较差的用户，公共消息的存在可以提供一定的保障，增强用户公平性。此外，速率分拆还能够灵活适应不同用户的业务需求，对于对时延敏感的业务可以通过私有消息快速传输，对于对可靠性要求高的业务可以利用公共消息增强纠错能力。
遗传算法基础
基本原理遗传算法模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程。它从一组随机生成的初始解（种群）出发，通过选择、交叉和变异等遗传操作，逐代优化种群，使种群中的个体（解）逐渐接近最优解。在每一代中，适应度较高的个体有更大的概率被选择参与繁殖，通过交叉操作将两个个体的部分基因组合生成新的个体，变异操作则以一定概率随机改变个体的某些基因，引入新的遗传多样性，防止算法陷入局部最优。
关键要素
选择：根据适应度函数的值，从当前种群中选择个体进入下一代种群。常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。轮盘赌选择根据个体适应度占种群总适应度的比例确定其被选中的概率，适应度越高的个体被选中的概率越大。
交叉：对选中的个体进行交叉操作，模拟生物遗传中的基因交换。常见的交叉方式有单点交叉、多点交叉等。以单点交叉为例，随机选择一个交叉点，将两个父代染色体在交叉点处断开，然后交换后半部分基因，生成两个子代染色体。
变异：以一定概率对个体的某些基因进行随机改变。在实数编码中，变异操作可以是在基因值上加上一个随机扰动。变异操作有助于保持种群的多样性，避免算法过早收敛到局部最优解。
染色体编码：将问题的解编码为染色体，染色体由基因组成。在多用户 MISO 系统速率分拆问题中，可以将消息拆分比例、预编码矩阵的元素等关键参数编码为染色体的基因。例如，采用实数编码方式，将消息拆分比例表示为 0 到 1 之间的实数，预编码矩阵元素也用实数表示，形成一个长度与问题参数数量相关的染色体。
适应度函数：用于衡量染色体的优劣，是遗传算法进行优化的依据。在多用户 MISO 系统速率分拆中，适应度函数可以综合考虑系统总速率、用户速率公平性等因素。例如，定义适应度函数为系统总速率与用户速率公平性指标（如 Jain's 公平性指数）的加权和，通过调整权重可以平衡系统总速率和用户公平性的优化程度。
遗传算子：
算法优势遗传算法具有全局搜索能力强的特点，它能够在复杂的解空间中搜索到较优解，不易陷入局部最优。与一些基于梯度的优化算法相比，遗传算法不需要问题具有可微性等严格条件，对问题的依赖性小，适用于解决各种类型的优化问题，包括多用户 MISO 系统速率分拆这类涉及多个参数、复杂约束的问题。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function [rate] = compute_P1_rate(QH,H,P,B,M)
num_users = size(H, 1);
if B<= (M-1)*log2(P)-(M-1)*log2(2*(M-1)/M)-(M-1)*log2(exp(1)-1)
% r=1/(P*M/(2*(M-1))*2^(-B/(M-1))+2-exp(1));
r=2*(M-1)/(P*M)*2^(B/(M-1));
else
r=1;
end
Pc=P*(1-r);
Pu=P*r/num_users;
Wc=zeros(M,num_users);
zf_F = (QH' * inv(QH * QH'));
Wc(:,1)=exp(i*2*pi*rand(4,1));
Wc(:,1)= sqrt(Pc) * Wc(:,1)/norm(Wc(:,1));
for k = 1:num_users
zf_F(:,k) = sqrt(Pu) * zf_F(:,k)/norm(zf_F(:,k));
Wc(:,k)=Wc(:,1);
end
%
gain_matrix = abs(H * zf_F).^2;
gain_matrix2=abs(H * Wc).^2;
temp = 1+ sum(gain_matrix,2);
temp = diag(temp) * ones(num_users);
int_power = temp - gain_matrix;
% int_power = temp - gain_matrix+gain_matrix2;
SINR_matrix1 =diag( gain_matrix ./ int_power);
SINR_matrix2= diag(gain_matrix2 ./ temp);
% SINR_matrixc=min(SINR_matrix2);
SINR_matrixc=sum((SINR_matrix2));
rate1 = sum(log2(1 + SINR_matrix1));
rate2=log2(1 + SINR_matrixc);
rate=rate1+rate2;
end
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
