一种基于MF预编码算法和人工蜂群算法的AP选择方法

本发明属于无线通信，特别是涉及一种基于mf预编码算法和人工蜂群算法的ap选择方法。

背景技术：

1、去蜂窝大规模多输入多输出(multiple input and multiple output，mimo)系统引入“以用户为中心”的思想，减小ap与用户距离，获得空间宏分集增益，大幅降低路径损耗，并利用大量ap带来的有利传播减少多用户干扰，从而使全区域均匀覆盖并大幅提升用户体验。另一方面，由于ap节点成本低廉，尺寸较小，且易于部署，可以部署在空间有限的场景。因此去蜂窝大规模mimo系统十分适用于步行街、大型医院、火车站、办公大楼、机场候机大厅等室内热点区域和场景，是未来移动通信的关键技术之一。不同于传统的宏蜂窝式mimo，去蜂窝大规模mimo系统中没有集中所有天线的中央基站，也没有了蜂窝小区划分和小区边界，从而避免了传统蜂窝网络中越来越严重的小区干扰和频繁的小区切换的问题。去蜂窝大规模mimo系统ap距离用户近，区域覆盖均匀且服务质量均衡，解决了蜂窝小区中边缘用户面临的服务质量差的问题。

2、ap选择技术对于去蜂窝大规模mimo系统十分重要。这是因为对于去蜂窝大规模mimo系统而言，由于总的能耗限制和资源限制，用户通常不会选择所有的ap，而是只会选择部分的ap，因此，需要设计合适的ap选择技术，使得信号的传输可以保证速率最小的用户对应的速率最大，并且确保信号的低功耗传输，当前的ap选择技术难以在有效提高用户的sinr与减小系统的实现复杂度之间达成平衡。

技术实现思路

1、为了解决背景技术中存在的问题，本发明提供一种基于mf预编码算法和人工蜂群算法的ap选择方法，该方法可以在ap数目和用户规模都较大的场景下，使每个用户只选择最优ap组合，实现信道容量的最大化，有效提高用户的sinr与减小系统的实现复杂度之间达成平衡。

2、为达到上述技术目的，本发明的一方面提供一种基于mf预编码算法和人工蜂群算法的ap选择方法，包括：

3、s1：建立去蜂窝大规模mimo部分ap传输网络通信系统，所述系统包括：m个单天线ap和k个单天线ue；

4、s2：针对每个ue需要接收的信号，每个ap分别利用mf预编码算法对所有用户需要接收的信号进行预编码得到各个ap的预编码信号；

5、s3：根据各个ap的预编码信号，以用户的信道容量最大为优化目标利用人工蜂群算法选择各个用户的最优ap组合进行信号传输。

6、优选地，所述各个ap的预编码信号包括：

7、x＝[x1x2...xm...xm]＝h*s

8、

9、s＝[s1s2...sk...sk]

10、e(|x|2)＝pd

11、

12、

13、其中，x表示各个ap节点的预编码信号；xm表示第m个节点发送的预编码信号；h*表示各个ap和各个ue之间的信道矩阵；h表示随机矩阵；ht表示h的共轭转置；β是功率修正因子；e()表示数学期望；表示第m个ap和第k个用户之间的信道系数；sk表示第k个用户需要接收的信号；pd表示各个ap节点的平均传输功率。

14、优选地，所述利用人工蜂群算法选择各个用户的最优ap组合包括：

15、s31：根据各个ap的预编码信号构建人工蜂群算法的目标函数；

16、s32：初始化r个雇佣蜂和d个观察蜂，根据ap节点的数量对每个用户随机初始化l个原始蜜源，得到用户的第一原始蜜源集：

17、

18、

19、其中，jk表示第k个用户的第一原始蜜源集，表示集合jk中的第l个原始蜜源；表示原始蜜源中的第m个元素；表示第k个用户选择第m个ap传输信号；表示第k个用户不选择第m个ap传输信号；

20、s32：根据目标函数计算用户在每个原始蜜源的适应值，并从用户的原始蜜源集中找到最小适应值对应的原始蜜源；

21、s33：r个雇佣蜂分别随机产生一个新蜜源，得到新蜜源集合f：

22、f＝{f1，f2，...，fr，...，fr}，r∈{1，2，....，r}

23、fr＝[a1 a2 … am … am]

24、其中，fr表示第r个雇佣蜂产生的新蜜源；am∈[0，1]表示蜜源fr中的第m个元素；am＝1表示用户选择第m个ap传输信号；am＝表示用户不选择第m个ap传输信号；

25、s34：初始化r＝1；

26、s35：利用目标函数计算用户在新蜜源fr的适应值；若用户在新蜜源fr的适应值大于第一原始蜜源集中原始蜜源的适应值最小值，则用新蜜源fr替换用户的第一原始蜜源集中适应度值最小的原始蜜源；

27、s36：令r＝r+1，重复执行步骤s35～s36，直至r＝r+1为止，得到用户的第二原始蜜源集jk′：

28、

29、其中，jk′表示第k个用户的第二原始蜜源集；表示集合jk′中的第l个蜜源；

30、s37：根据用户的第二原始蜜源集中每个蜜源的适应度值计算用户的第二原始蜜源集中每个蜜源被选择的概率；

31、s38：初始化d＝1，d∈{1，2，...，d}；

32、s39：第d个观察蜂根据第二原始蜜源集中每个蜜源被选择的概率随机从第二原始蜜源集中选择一个蜜源pd；随机从蜜源pd中选择一个元素，如果该元素的值为1，则替换为0；如果该元素的值为0，则替换为1，得到蜜源pd的替换蜜源pd′；利用目标函数计算蜜源pd′的适应值；若蜜源pd′的适应值大于蜜源pd的适应度值，则用蜜源pd′对第二原始蜜源集中的蜜源pd进行替换，若蜜源pd被选择limit次后，仍然不能被蜜源pd′进行替换，则随机生成一个新的蜜源对第二原始蜜源集中的蜜源pd进行替换；

33、s310：令d＝d+1，重复步骤s39～s310，直至d＝d+1为止，得到用户的第三原始蜜源集，根据第三原始蜜源集中适应度值最大的蜜源，得到用户的最优ap组合方案。

34、优选地，所述根据各个ap的预编码信号构建人工蜂群算法的目标函数包括：

35、s311：定义第k个用户选的ap组合为γ(k)：

36、

37、其中，表示用户k选择的第b个ap，b表示集合γ(k)中元素的数量；

38、s312：根据第k个用户选的ap组合和各个ap的预编码信号计算第k个用户接收到的信号表达式：

39、yk＝gktx+n

40、

41、其中，yk表示第k个用户接收到的信号表达式；x表示各个ap的预编码信号，n表示噪声，gkt(：，p)表示gkt中的第p列元素；ht(：，p)表示矩阵ht中的第p列元素；ip表示第p个ap；

42、s313：根据第k个用户接收到的信号表达式计算第k个用户在ap组合为γ(k)下的信道容量，将第k个用户在ap组合为γ(k)下的信道容量作为人工蜂群算法的目标函数。

43、优选地，所述第k个用户在ap组合为γ(k)下的信道容量为：

44、

45、其中，表示第k个用户在ap组合为γ(k)下的信道容量，e表示数学期望函数；表示gk的共轭转置，即gkt中的第k列元素；表示矩阵h*中的第k列元素；表示矩阵h*中的第k列元素。

46、优选地，所述用户的第二原始蜜源集中每个蜜源被选择的概率包括：

47、

48、其中，prl表示用户的第二原始蜜源集中第l个蜜源被选择的概率；fitl表示用户的第二原始蜜源集中第l个蜜源的适应度值；fitj表示用户的第二原始蜜源集中第j个蜜源的适应度值。

49、本发明的另一方面还提供一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口、存储器通过通信总线完成相互间的通信；

50、所述存储器，用于存放计算机程序；

51、所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现权利要求1～6任一所述的一种基于mf预编码算法和人工蜂群算法的ap选择方法。

52、本发明至少具有以下有益效果

53、当前的ap选择技术难以在有效提高用户的sinr与减小系统的实现复杂度之间达成平衡，基于此，本发明提出基于匹配滤波预编码和人工蜂群算法相结合的ap选择算法，该算法首先根据所有用户需要的接收信号，使用mf预编码算法，在ap端对用户的信号进行预编码处理，然后对每一个用户，基于人工蜂群算法，以用户的信道容量最大为优化目标，得到用户的最优ap组合。本发明所提优化算法可以在ap数目和用户规模都较大的场景下，实现用户信道容量的最大化，这将有效节省ap的资源，有效提高用户的sinr与减小系统的实现复杂度之间达成平衡。