浅析混沌神经网络的无线资源优化

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1、浅析混沌神经网络的无线资源优化-->第一章绪论1.1无线资源优化国家相继启动了与之相关的863计划、973计划、国家科技重大专项和国家自然科学基金等支撑项目。比如本课题组参与的国家科技重大专项“面向IMT-Advanced增强多媒体多播技术”，国家863项目“无线协作广播组播的多级传输与冲突控制”，国家自然科学基金项目“基于协作的自适应无线通信资源分配”等项目。这充分说明了我国对无线资源优化技术的极大重视，体现了该项目对国家科学技术发展和社会进步具有重大的意义。1.2基于混沌神经网络的无线资源优化技术自从将混沌引入神经网络以后，混沌神经网络就被广泛

2、应用于各种组合优化中。而近年来，混沌神经网络不断用于无线资源优化问题中，取得了丰富的研究成果。下面简单介绍一下混纯和人工神经网络的基本原理，及其两者的交叉学科一一混纯神经网络，并详细讨论几种具有代表性的混沌神经网络在无线资源优化中的应用研究。……………………第二章改进的混沌神经网络优化模型2.1引言HNN系列混沌神经网络模型是最具代表性的模型之一，HNN系列模型包括HNN、TN和NN等。其中，1982年Hopfield教授提出HNN网络是ANN发展史上一个重要的里程碑。随后，Chen等人结合模拟退火的思想，提出了TN，提高了系统的整体性能。为了避免

3、陷入局部最小值，提高优化率和收敛速度，A系统的……………283.3.1优化卿………………293.3.2优化准则……………303.3.3优化算法……………323.4基于TN的多……………35第四章基于NN的……………494.1引言……………….494.2单播和多播业务……………………504.3基于NN的…………………51第五章基于NN的MBSFN………………..735.1引言………………735.2MBSFN技术……………755.2.1MBSFN同步技术………………755.2.2MBSFN组网技术…………………765.2.3MBSFN无线资源管理………

4、……765.3基于NN的MBSFN信………………77第五章基于NN的MBSFN区域信道分配与优化5.1引言传统的单小区传输MBMS业务时，边缘小区用户和单播一样，由于远离基站，信号较弱，而且容易受到邻区的干扰。而MBSFN由于将邻区的干扰信号视为有用信号，有效避免了边缘用户的干扰问题，而且通过多个相同信号的合并，获得了较好的分集增益，提高了小区边缘用户的接收信干比，进一步提升了MBMS网络的性能。由于MBSFN区域是多个相邻小区的集合，所以可以在MBSFN区域内进行无缝切换，并通过接收端对信号进行合并处理，获得宏分集增益，使小区的整体SNR性能得到

5、提升，有效地提高了无线资源利用率，也有助于业务接收的稳定性以及盲区覆盖等问题。5.2MBSFN技术由于MJBSFN模式是在MBSFN区域内所有小区同一时间同一频率上传输相同的波形，要做到这一点，同步问题就成为了MBSFN技术的一个核心问题，这就要求各小区之间要做到时间同步和频率同步。首要问题是时间同步，时间同步是指各基站在同一时间发送相同的MBMS业务，由于E-MBMS釆用了扩展CP,这就放松了时间同步对精度的要求，一般精确到微秒级。如果各eNB不能同步传输，则用户接收到的来自不同eNB的MBMS信息中有的就可能会成为同频干扰信息，不但不能获得宏分

6、集增益，反而会影响用户对这些信息的有效合并，严重时会导致信息失真，无法正确接收。…………………第六章总结与展望6.1论文工作总结从以上三种典型场景的无-->线资源优化研究可以看出，每一次将混沌神经网络技术成功应用于每个具体的应用场景时，都需要深入分析具体场景中的优化问题，深度挖掘未来无线移动通信系统具体场景的无线资源优化问题和混沌神经网络优化模型之间的内在联系，建立起物理意义到模型变量之间的一一映射关系，并结合混沌神经网络的特点对问题进行合理的数学建模，为了降低复杂度，一般会简化初始优化问题，精心构建混纯神经网络的能量函数，根据具体的仿真系统模型合

7、理地设置和调试仿真中的各个参数，然后利用富足的混沌神经动力去搜索子优化问题的最优解。从仿真结果可以看出，虽然最终所求得的解仍然是次优解，但是都能很好地满足系统和用户各方面的性能需求，与现有文献比较，提出的各个算法能进一步提高无线资源利用率，达到了优化无线资源的目的。6.2未来工作展望如何延续本文的研究思路去解决更多的信息学科优化问题也是很有价值的。在算法方面，除了深入研究混沌神经网络外，还可以结合或者借鉴一些类似的新兴算法，例如贝叶斯网络和支持向量机等。在应用场景方面，可以结合一些新的应用场景去解决某一个系统甚至某一个节点的资源优化问题，例如协作通

8、信系统、中继通信系统、认知无线电系统、物联网以及云计算等。…………………