一种基于遗传算法的TDD系统导频调度方法

摘要

一种基于遗传算法的TDD系统导频调度方法，以大规模MIMO多小区TDD系统为模型，以降低导频污染为目标，以导频分配为主线，将遗传算法在解决组合优化问题中的高效性应用于大规模MIMO多小区TDD系统的导频调度问题。该方法将系统可达和速率作为遗传算法的适应度函数，将导频分配方案作为种群个体参与种群进化，种群进化的过程也就是导频分配方案趋于最优解的过程。旨在降低导频污染、最大化系统可达和速率的同时，实现导频快速分配，降低导频分配时延。

主权项

一种基于遗传算法的TDD系统导频分配方法，其特征在于，以系统可达和速率作为适应度函数，以不同的导频分配方案作为种群个体参与种群进化，种群进化的过程也就是导频分配方案趋于最优解的过程，包括以下几个步骤：1).确定导频方案集；2).导频分配方案编码；3).计算系统可达和速率；4).种群进化；5).确定最优解；所述1)确定导频方案集为：相邻小区采用同一套导频集，同一小区中不同用户采用不同的导频，依据当前可用导频集，给出所有可能地导频分配的方案集Ωn＝{s₁,s₂,...s_n}，其中s_i为第i中分配方案，i＝{1,2,...n}；所述2)导频分配方案编码为：对Ωn＝{s₁,s₂,...s_n}中的每一个分配方案进行二进制编码得到编码集B_n＝{b₁,b₂,...b_n}，其中s_i与b_i一一对应，都称为种群中个体，参与种群进化，s_i为个体的表现型，b_i为个体的基因型；所述3)计算系统可达和速率为：小区通信过程分为两个阶段，即上行导频传输和下行数据传输，上行链路阶段，用户向基站发送导频序列，基站根据接收到的数据以及TDD系统的信号互易性得到下行信道估计下行链路阶段，基站进行预编码，向用户发送调制后的数据，用户端进行解调并计算下行可达速率R_iu＝log₂(1+θ)，其中θ为信噪比；所述4)种群进化为：将个体的下行可达速率作为个体适应度，种群个体之间进行选择、交叉、变异，得到下一代种群；其中选择操作进行优胜劣汰，根据每个个体适应度大小选择，适应度高的个体被遗传到下一代种群的概率大，相反适应度低的个体被遗传到下一代种群的概率小；交叉操作进行基因重组，按照某种方式交换部分基因，形成两个新的个体；变异操作进行基因突变，以较小的概率将某些位置上的基因进行0和1的互换，形成新的个体；所述5)确定最优解为：设定种群进化的终止条件，若满足终止条件则停止进化过程，当前种群个体的表现型即为导频分配方案的最优解，否则当前种群继续进化过程。