基于遗传算法的天线选择方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及移动通信技术领域，具体设及一种基于遗传算法的天线选择方法。
【背景技术】
[0002] 目前在多天线无线通信系统中，在收发节点上部署了多根天线用来提高传输速率 和抵抗多径等信道影响。但由于射频电路比较昂贵，为每个天线装配一个射频链路不切实 际也没有必要，通常利用制定的天线选择准则选出部分优选天线来做传输，达到降低系统 成本和保证较高传输速率的目的。
[0003] 目前天线选择的准则有基于最大容量和最大信噪比等算法。基于最大容量的算法 能选出最优发射接收天线组合，但需要计算出所有天线组合的容量，复杂度呈指数增长，计 算量大，计算时间长。
【发明内容】
[0004] 本发明针对现有基于最大容量算法的不足之处，提供一种基于遗传算法的天线选 择方法。本发明采用遗传捜索，可W快速地捜索到次优甚至最有的最大容量的发射和接收 天线组合来参与多天线传输，降低了天线选择的复杂度和计算量，使复杂度随着天线数目 的增长仅仅是呈线性增长，大幅降低计算量和计算时长。
[0005] 下面阐述本发明的技术方案。
[0006] 一种基于遗传算法的天线选择方法，所述方法包括如下步骤：
[0007] (1)获取发送节点到接收节点的链路的信号信噪比和信道增益。
[000引 （2)为每一种发射和接收天线组合编码，成为基因，其中：
[0009]
【主权项】
1. 一种基于遗传算法的天线选择方法，所述方法包括如下步骤： (1) 获取发送节点到接收节点的链路的信号信噪比和信道增益； (2) 为每一种发射和接收天线组合编码，成为基因，其中：
化表示发射和接收天线组合中的发射天线数； NKS表示从NK中选取的发射天线数；NT表示发射和接收天线组合中的接收天线数；NTS表 示从乂中选取的接收天线数；ChromeLen表示每条基因长度； (3) 产生初始种群，每个种群有GroupNum条基因，GroupNum= 1，2, 3,. . .，i,...; (4) 利用公式：
，计算每条基因的目标 函数值，其中：〇bjectVC(i)表示第i条基因的目标函数值，i= 1，2,3，... ；NKs、NTs分别表 示第i条基因所对应的发射和接收天线组合中的发射天线数、接收天线数；P^氏分别表示 用第i条基因所对应的发射和接收天线组合传输的信噪比、信道矩阵；表示信道矩阵Hi 的共轭转置矩阵；是维数为NKs的单位矩阵； (5) 利用公式^计算每条基因的适应度值，其中：
t = i FitnVC(i)表示第i条基因的适应度值； (6) 对适应度值进行排序，复制适应度值最大的前SelectNum个基因，删除适应度值最 小的SelectNum个基因，SelectNum表示种群中被选择的基因数目； ⑵利用公式：CrossoverNum=GroupNumXpx/2,计算出需要交叉的基因对的数目，其 中px表示交叉概率；随机产生介于1到GroupNum之间CrossoverNum对不重复的整数，随 机产生介于2到ChromeLen-l之间的整数分别作为整数对的交叉位；其中：CrossoverNum 表示需要交叉的基因对数目，px表示交叉概率； (8) 利用公式：MutateNum=pmXChromeLenXGroupNum，计算变异的基因的数目； 随机产生介于1到GroupNum之间MutateNum个不重复的随机整数；随机产生介于2到 ChromeLen-l之间MutateNum个不重复的随机整数作为这些会变异的基因的变异位；其中： MutateNum是种群中变异的基因的数目，pm表示变异概率； (9) 重复步骤（4)至步骤（8)，直到遗传次数达到MaxGen，MaxGen表示最大遗传次数； (10) 计算出遗传操作的最后一代的适应度值最大的基因，解码基因得到适合下一次传 输的发射天线和接收天线的组合。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中步骤（7)中的交叉方法为：对换需要交叉的基因 的交叉位后的基因位。
3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中步骤（8)中的变异方法为：对需要变异的基 因的变异基因位取反。
【专利摘要】本发明公开了一种基于遗传算法的天线选择方法，针对现有基于最大容量算法其计算所有天线组合容量的复杂度呈指数增长的不足之处，采用遗传搜索，可以快速地搜索到次优甚至最有的最大容量的发射和接收天线组合来参与多天线传输，降低了天线选择的复杂度和计算量，使复杂度随着天线数目的增长仅仅是呈线性增长，大幅降低计算量和计算时长。
【IPC分类】H04B7-04
【公开号】CN104702323
【申请号】CN201510087263
【发明人】陆显松, 肖琨
【申请人】广西师范大学
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年2月25日