m基于GA遗传优化的多因素加权竞价博弈频谱分配算法matlab仿真

1.算法描述

假设有M个用户均为MIMO Full Duplex，N个频率，1<N<M，设计算法实现M个用户与N个频率的匹配。

由于在一个MIMO系统中，用户数量M大于可用的频谱个数N，因此，必有一部分用户存在频谱共享的问题。目前，现有的关于频谱分配的方法主要有基于竞价的分配方法，基于博弈论的分配方法，现有资料，主要都是这两种方法。下面针对这个问题，提出如下的改进方案：

这个改进方案，命名为基于改进遗传优化算法的多因素加权竞价博弈频谱分配算法。

这里，有别于传统的频谱分配方法，这里的分配方法，考虑了多种因素，我们分别假设为y1，y2，y3,。。。。。yn，并通过遗传优化算法，计算一种分配方案，即M个用户分配到N个频谱上， 分别计算以不同因素进行划分所得到的效益值V1，V2，V3,。。。。。Vn，，最后将这将这n个因素进行加权，得到其综合效益值：

根据遗传优化算法流程可知，其详细步骤如下所示：

步骤一：选择问题解的一个编码，给出一个有N个染色体的初始群体。编码的主要功能为确定用何种码制，然后将问题参数编码形成基因码链，每一个码链代表一个个体，表示优化问题的一个解。 根据编码方式不同可以分为二进制编码和实数编码两种类型，其中二进制编码的优势在于编码方式简单，便于遗传算法的交叉和编码操作。

步骤二：对群体中的每一个染色体，计算它的适应函数值。适应函数值为群体进化时的选择提供了依据，一般来说适应度越高，解的素质越好。适应度函数可以根据目标函数而定。

步骤三：若停止规则满足，则算法停止，否则计算概率P，并以此概率分布，从旧的种群pop(t)中随机选取N个染色体构成一个新的种群。选择操作常见的操作方式有比例 选择和排序选择方式。

步骤四：通过交叉，得到N个染色体的交叉集合。交叉的主要功能从种群中随机选择两个染色体，按一定的概率进行基因交换，交换位置的选取是随机的。

竞价和博弈相结合的联合分配方法；

值最大的用户，有先分配频谱资源，值最小的，则根据实际频谱资源情况，进行共用某一相同的频谱资源。

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下：

3.MATLAB核心程序

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
K=20;           %用户对数
N=2;           %收发天线数
INR_dB=5;INR=db2pow(5);
eta=INR/N;     %用户对间的干扰
SI=db2pow(20); %自干扰
u=1;           %weighted
k = db2pow(-40);
beta = db2pow(-40);

times=5;
SNR_dB= -10:10:50;
rho_real=db2pow(SNR_dB)/N;
sum_rate_HD=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_FD=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_HD_TDMA=zeros(1,length(rho_real));
sum_rate_FD_TDD=zeros(1,length(rho_real));

for tt=1:times
    tt
    %通信信道
    H_cha= rayleigh( N,N,2*K);
    %自干扰信道
    H_sel= rayleigh( N,N,2*K);
    %用户间干扰信道
    H_int= rayleigh( N,N,8*K);

    Rate_HD=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_HD_TDMA=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_FD=zeros(1,length(rho_real));
    Rate_FD_TDD=zeros(1,length(rho_real));

    i=1;
    for rho=rho_real
%               rho
        V=right_singular(H_cha,2*K);
        [ Rate_HD_get ] = HD_MIMO_interference(N,H_int,H_cha,H_sel,V,rho,eta,beta,k,u ,K);
        Rate_HD(i)=Rate_HD_get;
        [ Rate_FD_get ] = FD_MIMO_interference(N,H_int,H_cha,H_sel,V,rho,eta,SI,beta,k,u ,K);
        Rate_FD(i)=Rate_FD_get;
        i=i+1;
    end
   sum_rate_HD=sum_rate_HD+Rate_HD;
   sum_rate_FD=sum_rate_FD+Rate_FD;
end

sum_rate_HD=real(sum_rate_HD/times/2);
sum_rate_FD=real(sum_rate_FD/times);
figure;
semilogy(SNR_dB,sum_rate_FD,'b-^','linewidth',2);
hold on
semilogy(SNR_dB,sum_rate_HD,'b-s','linewidth',2);
grid on;
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('sum Rate (b/s/HZ)')
legend('FD','HD')
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