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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明涉及基于改进的樽海鞘群算法的可见光通信系统功率分配方法，属于通信和人工智能技术领域。建立室内可见光通信系统；根据非正交多址NOMA系统的数据速率模型，计算出每个用户的频带利用率及系统的总频带利用率；将要求解的总频带利用率问题化为单目标优化问题；根据系统的总频带利用率，利用改进的樽海鞘群算法，求解出每个用户的功率分配值。本发明针对现有的基于NOMA的室内VLC系统中功率分配方法复杂度较大、且很难找到最优功率分配因子的现状，将樽海鞘群算法与基于NOMA的室内VLC系统中功率分配方法相结合，并对樽海鞘群算法做进一步改进，得到最优的功率分配值，进而使系统的有效性得到提升。

主权项：1.一种基于改进的樽海鞘群算法的可见光通信系统功率分配方法，其特征在于，包括下列步骤：1建立基于NOMA的ACO-OFDM室内可见光通信系统：在天花板设置白光LED，将白光LED连接到服务器，构成发射机和照明光源，并设置室内可见光通信系统的发射总功率P总；在LED照射范围内放置多个光电探测器PD，即在接收端给每个用户设置1个光电探测器PD，用于从接受的光载波中提取发送信号；2根据非正交多址NOMA系统的数据速率模型，计算出每个用户的频带利用率Rk，根据每个用户的频带利用率Rk，计算系统的总频带利用率Rsum； 其中，K表示系统中有K个用户；3将要求解的总频带利用率问题化为单目标优化问题；功率分配优化问题表述为： 其中pk为第k个用户的功率分配值；4根据系统的总频带利用率Rsum，利用改进的樽海鞘群算法，求解出每个用户的功率分配值，步骤如下：樽海鞘群体在进行觅食时通常分为两个部分：领导者和追随者，领导者位于链的前端，负责寻找食物源进行引导，追随者则跟随先前的个体，群体通过相互协作找到食物源，改进的樽海鞘群算法SSA流程如下：步骤1.初始化种群，根据搜索空间每一维的上下限,初始化樽海鞘的位置即： 其中：N为樽海鞘群的种群规模，D为空间维度；步骤2.确定适应度函数2.1根据非正交多址NOMA系统频带利用率模型，将系统频带利用率最大化问题建模为非线性优化问题，表示如下： 约束条件为： 在满足约束条件下，将樽海鞘群算法的适应度函数表示如下： 2.2根据适应度函数计算每个樽海鞘的适应度值；步骤3.选定食物源的初始位置，对樽海鞘的适应度值进行排序，找到最优樽海鞘的位置g0，即为食物源的位置；步骤4.确定领导者和跟随者，樽海鞘群体根据适应度值由低到高排序以最小化问题为例，适应度值最小个体作为食物源，前一半种群作为领导者，后一半种群作为追随者，分别进行位置更新；步骤5.生成衰落参数a1，t为当前迭代次数，max_iter为最大迭代次数；步骤6.更新樽海鞘领导者的位置： 其中，为当前代樽海鞘领导者i在第j维空间的位置,Fj为当前代食物源在第j维空间的位置，ubj和lbj为第j维搜索空间的上、下限,c2和c3为0,1之间均匀分布的随机数，c1随迭代次数增加而自适应递减，c1的取值如下: 步骤7.更新樽海鞘跟随者的位置； 其中，为当前代樽海鞘跟随者i在第j维空间的位置，和分别为上一代中樽海鞘跟随者i,i-1在第j维的位置；步骤8.对更新后个体的每一维进行边界处理，并根据更新后新的全局最优樽海鞘位置，更新食物源的位置gt；步骤9.判断是否满足迭代次数，若是，则输出当前食物源的位置即得到了系统的功率分配值p1,...,pk,...,pK；否则，转第三步继续迭代进化。

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