基于萤火虫算法的认知车载网络信道分配的设计和研究开题报告

 2020-02-18 06:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义
随着无线通信技术的飞速发展,人们可以获得的带宽不断的增加。以移动通信为例,传输速率从最早的不足10kbit/s提高到第三代移动通信技术可以提供2Mbit/s的数据速率只用了不到10年的时间;但即使如此,仍然无法满足人们对于带宽的日益增长的需求。一方面,人们不断开发新的无线通信技术,利用新的频段来提供各种业务;另外一方面,各种改进的调制和编码技术也使得现有频谱的利用效率得以提高。然而,频谱资源终究是有限的。将来会得到规模应用的MIMO和OFDM技术,在可以预见的情况下,能够将频谱的利用效率提高3~4倍,而对于人们对带宽的几十倍、上百倍的需求增长,这种提高显然不能完全的满足要求。频谱资源作为一种极具价值的自然资源,其日趋紧张甚至枯竭已成为不争的事实,而真正要解决这种矛盾,必须对频谱管理方法进行改进。而认知无线电技术具有软件定义功能,能够打开更多的频谱频率增加通信机会。
车载通信作为移动通信的一种,美国联邦通信委员会正式在5.9GHz频段上分配了一个合并的75MHz频谱,以实现车辆通信。随着车辆用户的增加,导致分配的75MHz频谱不足,因此产生了认知车载网(Cognitive Vehicular Ad hoc Networks, CR-VANENT)通信体制框架。认知车载网是认知无线电技术与传统VANETs网络结合产生的新型车联网,它通过认知无线电技术不断地对授权频段进行感知,并利用感知到的空闲频段进行数据通信,从而解决车载网络中频谱资源缺乏的问题。然而,认知无线电的频谱分配问题是一个非确定性多项式约束优化问题,寻常方法很难在短时间内得到最优解。
萤火虫算法(Firefly Algorithm, FA)模拟自然界中萤火虫发光的生物特性,将多智能体系统与进化算法的机制相结合,利用进化的方式来实现智能体的行为以达到优化的目的。算法参数少,实现简单,具有本质并行性。文献[4]通过几个典型的函数优化和组合优化问题的仿真测试,表明了萤火虫算法在连续空间和离散空间优化的可行性和有效性,具有良好的应用前景。文献[5]综合考虑收敛速度和种群的平均收益,提出了一种基于萤火虫算法的频谱分配方式,该方法将频谱分配变量映射为萤火虫位置信息,车载网络吞吐量转化为萤火虫的亮度函数,进行寻优求解。
1.2 国内外研究现状
通常,图论模型方法在认知无线电技术中可进行频谱分配,该方法一开始采用图着色算法进行求解,算法求解速度快,但检测结果精度不高。事实上,认知无线电频谱分配问题是一个非确定性多项式约束优化问题,很难在短时间内得到最优解。
近年来,一些智能算法如遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm, PSO)、布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm, CS)被应用于频谱分配问题中。文献[11]首次将GA应用于频谱分配问题中,证明了其在频谱分配问题中的可行性,但是GA算法效率低且易陷入局部最优值。与GA算法相比,PSO拥有较少的参数设置和较快的收敛速度,过程也较易实现,但是PSO算法在处理离散优化问题上存在缺陷。文献[6]采用布谷鸟搜索算法进行频谱分配,它将网络吞吐量转化为布谷鸟的适应度函数,将频谱分配变量映射为布谷鸟鸟巢位置,结果证明,其收敛性优于GA算法,但是种群的平均收益较低。文献[5]提出了一种基于FA算法的频谱分配方式进行寻优求解,获得了较好的收敛速度和种群平均收益。

2. 研究的基本内容与方案

本课题是基于萤火虫算法对认知车载网络信道分配的设计和研究,在此基础上需要构建相应的cr-vanet系统模型,信道分配变量映射为萤火虫的位置信息, 车载网络吞吐量转化为萤火虫的亮度值, 采用萤火虫算法研究信道分配算法。每只萤火虫的位置对应一种信道分配方式, 该萤火虫的亮度函数就是目标函数, 在寻优过程中, 找到最亮的萤火虫, 该位置所对应的解, 即最优的信道分配方式。
设计出基于fa算法对认知车载网络信道分配方式后,为验证其优越性, 利用matlab对设计的车载网络场景进行建模和仿真,比较不同信道分配方法下的fa算法的收敛性能,验证萤火虫算法对车载网络中性能指标(如吞吐量,延时等)的优化,分析仿真结果,得出结论,流程如图1所示。

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3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。

确定方案,完成开题报告。


第4-5周:学习一门仿真语言(如matlab,python等)相关知识。

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4. 参考文献(12篇以上)

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[3] 张士兵,王婷婷,张晓格,邱恭安.智能交通车载网的现状及其发展策略[J].通信技术,2017,07.
[4] 刘长平, 叶春明.一种新颖的仿生群智能优化算法:萤火虫算法[J].计算机应用研究, 2011, 28 (9):95-97.
[5] 朱丹,邱斌,肖海林,倪菊.基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配[J/OL].计算机工程与应用,2009,02:1-6.
[6] 刘彩丽.基于布谷鸟搜索算法的认知车载网络频谱分配方法[J].桂林电子科技大学学报, 2016(3): 173-177.
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