买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：杭州昌泽信息技术有限公司

摘要：一种优化5G混合随机接入方案吞吐量的方法，在满足功率退避因子与每个非正交组设备数的约束条件下，构建以最大化混合随机接入方案的吞吐量为目标的优化问题，并使用基于混合量子理论的鸽群优化算法有效解决该问题。利用基于混合量子理论的鸽群优化算法解决所定义的以最大化吞吐量的优化问题，从而获得主设备最优的分组数，混合接入方案的最大吞吐量以及最优的功率退避参数，进而提高混合随机接入方案的性能。本发明可以用最少的个体，表达最多的种群特性；用最小的种群数量获得接入方案的最大的吞吐量，大大地减少了算法的时间复杂度，同时缓解了海量连接的造成接入冲突。

主权项：1.一种优化5G混合随机接入方案吞吐量的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1:在5G混合随机接入方案中，将通过与未通过接入等级限制的设备分别定义为主设备与次级设备，基站首先基于设备的TA信息识别传输相同前导码的多个主设备，随后，对成功传输前导码的主设备分组，同一组的主设备通过非正交随机接入方式发送其连接请求信息，并允许次级设备以正交的方式竞争剩余的上行资源，吞吐量表示为 其中，为主设备的接入吞吐量，当接入限制参数为b，可用前导码数为R时，其计算为 其中，ζ为划分小区的环数，Mi为每个环中平均的设备数，I为每个非正交组中的设备数，TPAI,q表示每个非正交组中能够成功接入的吞吐量，次级设备的接入吞吐量计算为 步骤2:在每个非正交组中，根据设备数与功率退避因子q构建以最大化混合随机接入方案的吞吐量为目标的优化问题，表示为maxEsI,qs.t.0q＜1,0I＜R-1 其中，J为前导码最大传输次数，ps为预定义成功接入概率门限；步骤3:设计了一种基于混合量子理论的鸽群优化算法，在该算法中，首先随机初始化每一只鸽子位置即优化的功率退避因子与速度vj，其中j＝1,2,...,N，N为鸽子总数；初始迭代次数t＝0，每个非正交组的设备数I＝1，地图与指南针算子的迭代上限为Tm，地标算子的迭代上限为Tn；步骤4:计算并比较每只鸽子的初始适应度获得初始最优解并进行初始化量子表示，由于一个量子能够通过“0”态和“1”态表示，其量子位状态表示为 其中，α与β分别表示两种状态的线性概率，满足i＝1,…,n，其初始值为最优解是“0”态和“1”态概率的线性叠加，因此最优解的实数编码的量子表示更新为 步骤5：此时每个鸽子的收敛方向由下式表示为其中，为最优解的观测值，引入复函数wxi，此时最优解的观测值计算为 其中，|wxi2为复函数的概率密度，由下式表示为 其中，ui为期望值，由最优解表示，σi为方差，计算为 步骤6：当迭代次数t≤Tm操作地图和指南针算子，按照如下准则更新鸽子速度信息和位置信息分别为vjt+1＝vj,s+rand·vj,ct＝e-rtvjt+dj,c 其中，vj和分别是为j代鸽子的速度和位置，rand函数为0～1的随机数，r为罗盘算子，vj,c和dj,c分别是当前的最优速度和位置；步骤7：更新适应度值，同时获取更新后的最优适应值与最优功率退避若则使用量子旋转门对最优解的概率幅值进行更新，通过增加旋转角度，提高αi的概率幅值，从而提高个体向全局最佳解的收敛速度，其概率幅度值更新为 同时，为了防止量子位状态被捕获在1或0处，引入了约束常数ε1，限制更新αit+1的策略为 在获得更新后的概率幅值αit+1后，如步骤4所述，利用概率幅值αit+1更新最优解的实数编码的量子表示，同时迭代次数t＝t+1；步骤8：如果迭代次数t＜Tm，返回执行步骤6与步骤7，否则操作地标算子；在此过程中，首先排序鸽子适应度值，然后每次迭代，其种群数量减半即Nt＝Nt-12，假设中心鸽子熟悉地形，能够直接飞向目的地，其位置表示为 其中，Wj为第j个鸽子的权重表示为 其中，ε2表示一常数，此时每个鸽子位置信息更新策略由下式表示为 步骤9：若t≤Tn，返回执行步骤7与步骤8；否则，存储当前混合随机接入方案的最大吞吐量与最优解即最优功率退避因子为qbest，同时I＝I+1，返回步骤3，直至不满足的步骤2所定义的约束条件，最后，比较存储的在不同非正交组设备数下所对应的最大吞吐量，即获得该方案最优的分组数，最大吞吐量以及最优参数值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州昌泽信息技术有限公司 一种优化5G混合随机接入方案吞吐量的方法