申请/专利权人：武汉大学

申请日：2022-03-03

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114745693B

主分类号：H04W4/40

分类号：H04W4/40;H04W24/02;H04W24/06;H04W72/0453;H04W72/044

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.07.29#实质审查的生效;2022.07.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于PSO‑GA混合算法的UAV辅助车联网资源分配方法，涉及车联网技术领域。该方法的步骤包括：对无人机辅助车联网系统进行分析建模，确定混合算法的适应值函数；设计资源分配算法用于无人机频谱带宽资源和发射功率的分配；将遗传算法与粒子群算法结合，在产生下一代粒子时先执行粒子群算法并将结果按适应值降序排列后，在粒子的适应值变化幅度较大的位置将适应值大的粒子直接选入下一代，适应值较小的部分执行遗传算法后再进入下一代。与现有的算法相比，本发明所提出的混合算法的收敛速度以及寻优能力均优于单一的粒子群算法以及单一的遗传算法，经过混合算法优化后的分配方案使得系统拥有更大的总发射速率。

主权项：1.一种基于PSO-GA混合算法的UAV辅助车联网资源分配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：建立无人机辅助车联网通信系统模型，确定适应值函数，转到S2；S1的具体流程包括：根据服务车辆k和信道数量n，计算无人机在信道n上服务车辆k的发射速率，计算公式为： 其中，，表示将子信道n分配用于服务车辆k的服务则取值为1，否则取值为0；表示无人机在子信道n上向车辆k发送数据的发送功率；表示在子信道n上无人机的发射器到车辆k接收器的信道增益；N0表示高斯白噪声功率谱密度；定义车辆间的公平性为： 其中，代表无人机服务车辆k的总发射速率；资源分配算法的适应值函数为： 其中，表示中的最大值，用来将归一化；S2：根据无人机信道数量N和无人机用于服务车辆通信的总发射功率Pt，初始化单一资源分配算法，该算法的输入值是作为发射功率分配算法输入的频谱带宽分配方案，或者是作为频谱带宽分配算法输入的发射功率分配方案，转到S3；S3：对粒子执行粒子群算法，由第代粒子得到中间代，转到S4；S4：将中间代按适应值降序排列，根据适应值差的变化幅度确定位置将分为,；的粒子直接进入第代，转到S5；S5：对执行遗传算法，得到中间代，中的个体进入第代，转到S6；S6：判断本次单一资源分配算法是否结束，本次单一资源分配算法为发射功率分配算法或频谱带宽分配算法，若是，转到S7，否则转到S3；S7：判断整个分配算法是否结束，若是，结束，否则改变输出结果后转到S2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 基于PSO-GA混合算法的UAV辅助车联网资源分配方法

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