结合遗传性质的大规模MIMO系统LAS信号检测方法

    公开(公告)号:CN105978616B

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201610236896.2

    申请日:2016-04-18

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提供了一种结合遗传性质的大规模MIMO系统LAS信号检测方法,在原有LAS算法基础上引入全局最优化遗传算法,采用解向量的标准代价函数作为迭代停止准则,并将迭代次数设置为自适应,用解向量质量更新需要的迭代次数,提高了执行效率,同时继承上一次得到的优质解向量的元素,加入变异因子改变向量当中某些位置的元素的值,跳出同一搜索区域,让搜索在不同优质解区域中执行,减少了算法所需要的浮点运算次数,降低了系统复杂度,同时提高了搜索能力,降低了系统的误码概率,进而提高了系统的可靠性。

    一种蜂窝网络中D2D通信的资源分配算法

    公开(公告)号:CN108924799B

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN201810869724.8

    申请日:2018-08-02

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种蜂窝网络中D2D通信的资源分配算法,解决的是提升能效差的技术问题,通过采用包括建立蜂窝网络D2D通信模型,定义约束条件;采用基于改进的功率控制算法进行功率控制,并从可复用集合中剔除不符合条件的用户;包括计算功率分配闭合表达式为满足约束条件的最优发射功率组合;其中,为D2D用户m的最优发射功率,为蜂窝用户n的最优发射功率;采用改进的匹配算法获得最佳信道配对,得出满足约束条件的最优信道分配方案的技术方案,较好的解决了该问题,可用于D2D通信中。

    结合遗传性质的大规模MIMO系统LAS信号检测算法

    公开(公告)号:CN105978616A

    公开(公告)日:2016-09-28

    申请号:CN201610236896.2

    申请日:2016-04-18

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提供了一种结合遗传性质的大规模MIMO系统LAS信号检测算法,在原有LAS算法基础上引入全局最优化遗传算法,采用解向量的标准代价函数作为迭代停止准则,并将迭代次数设置为自适应,用解向量质量更新需要的迭代次数,提高了执行效率,同时继承上一次得到的优质解向量的元素,加入变异因子改变向量当中某些位置的元素的值,跳出同一搜索区域,让搜索在不同优质解区域中执行,减少了算法所需要的浮点运算次数,降低了系统复杂度,同时提高了搜索能力,降低了系统的误码概率,进而提高了系统的可靠性。

    一种蜂窝网络中D2D通信的资源分配算法

    公开(公告)号:CN108924799A

    公开(公告)日:2018-11-30

    申请号:CN201810869724.8

    申请日:2018-08-02

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种蜂窝网络中D2D通信的资源分配算法,解决的是提升能效差的技术问题,通过采用包括建立蜂窝网络D2D通信模型,定义约束条件;采用基于改进的功率控制算法进行功率控制,并从可复用集合中剔除不符合条件的用户;包括计算功率分配闭合表达式为满足约束条件的最优发射功率组合;其中,为D2D用户m的最优发射功率, 为蜂窝用户n的最优发射功率;采用改进的匹配算法获得最佳信道配对,得出满足约束条件的最优信道分配方案的技术方案,较好的解决了该问题,可用于D2D通信中。

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