CN111490821A - 一种可见光通信系统功率优化的方法 - Google Patents
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Abstract
一种可见光通信系统功率优化的方法，是利用改进的蚁群算法，对可见光通信系统进行功率优化，包括：完成可见光通信功率模型转化：通过寻找一组功率调节因子，实现接收机光功率平均化；进行目标函数设计：将接收机阵列整体的光功率作为优化目标进行目标函数设计；利用蚁群算法对功率调节因子进行寻优；若当前目标函数值Fa满足Fa≤0.36，则判定当前功率调节因子已达到最优，结束寻优过程。本发明减小了算法的复杂程度与人力资源的耗费，并解决了目标函数造成的偏移量过大的问题。本发明的方法在降低了算法的时间复杂度的同时，减小了优化后的功率与光照度偏移量。并且能够减轻由于优化所造成的光功率损失对信号的正常传输的影响。
Description
技术领域
本发明涉及一种通信系统功率优化的方法。特别是涉及一种可见光通信系统功率优化的方法。
背景技术
室内可见光通信(visible-light communication，VLC)是一种基于白光发光二极管(light emitting diode，LED)的安全高速的无线通信技术。具有绿色环保、应用领域多样以及通信容量大等优点。得到了世界范围内的广泛关注。
传统室内可见光通信系统中，由于用户与LED发射机的相对位置不同，通信质量也有较大的不同。如何保证同一接收平面上得到相同的通信质量，即对可见光通信过程进行功率优化，一直是可见光通信领域的研究热点。现有研究使用传统蚁群算法生成一组功率调节因子，并通过反复试验的方式找到当前室内通信环境的最佳因子。通过最佳因子来确定当前室内环境最优的可见光通信信道模型，从而达到对可见光通信系统进行功率优化的目的。但是传统的蚁群算法采用方差作为待优化的目标函数，在降低了接收光功率偏移量的同时，也降低了平均光功率，从而造成了通信环境的劣化，并且人工筛选功率调节因子的方式造成了可靠性的降低以及人力与时间上的大量耗费。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种可见光通信系统功率优化的方法，以接收平面最大最小功率差作为目标函数，并引入约束条件，减小了算法的复杂程度与人力资源的耗费，并解决了目标函数造成的偏移量过大的问题。
本发明所采用的技术方案是：一种可见光通信系统功率优化的方法，是利用改进的蚁群算法，对可见光通信系统进行功率优化，包括如下步骤：
1)完成可见光通信功率模型转化：通过寻找一组功率调节因子，实现接收机光功率平均化；
2)进行目标函数设计：将接收机阵列整体的光功率作为优化目标进行目标函数设计，得到：
其中，Fa为目标函数；maxPr(Rmn)和minPr(Rmn)分别为接收机阵列中接收机接收到的光信号光功率的最大值与最小值；
3)利用蚁群算法对功率调节因子进行寻优：以一个5×5×10的长方体外表面作为蚂蚁寻优模型，将传统一维路径寻优问题转化为三维，将16个节点均匀分布于长方体的四个侧面上，将蚂蚁分为两组，从坐标原点(0)出发，从两个方向进行路径寻优，并最终收敛至同一个终点(c)处；初始各节点上信息量相等，任一蚂蚁从当前线段(Lm)上的任一节点爬行至下一线段(Lm+1)上任一节点的时间相等，与节点间距离无关；因此蚂蚁同时从坐标原点(0)出发，同时到达终点(c)处，完成一次对功率调节因子的寻优；
4)若当前目标函数值Fa满足Fa≤0.36，则判定当前功率调节因子已达到最优，结束寻优过程。
步骤1)包括：
(1)根据可见光通信功率模型，依据如下公式对室内可见光通信系统进行搭建：
其中，Mlamp是LED阵列的数量，Am为每个LED阵列所对应的功率调节因子，Pm是LED阵列的发射功率；p's(Rn)是单一接收机接收到的光功率；Hlos(0；Sm,R)为视距链路的信道直流增益，Sm代表发射机，R代表接收机；
而每个LED阵列是由NLED个LED灯珠组成的，所以公式(1)由公式(2)表示：
其中，NLED代表LED灯珠的数量；
设每组LED阵列对单一接收机的光照度为Em，功率调节因子调节光照度的公式如下：
其中，E′s(Rn)为发射机对其作用产生的光照度之和，Em为每组LED阵列对单一接收机的光照度，Sl代表发射机，R代表接收机。
本发明的一种可见光通信系统功率优化的方法，以接收平面最大最小功率差作为目标函数，并引入约束条件，减小了算法的复杂程度与人力资源的耗费，并解决了目标函数造成的偏移量过大的问题。即，本发明的方法在降低了算法的时间复杂度的同时，减小了优化后的功率与光照度偏移量。并且能够减轻由于优化所造成的光功率损失对信号的正常传输的影响。
附图说明
图1a是蚂蚁移动路径示意图；
图1b是图1a侧壁展开示意图；
图2是传统蚁群算法光功率分布图；
图3是传统蚁群算法光照度分布图；
图4是本发明提出的蚁群算法光功率分布图；
图5是本发明提出的蚁群算法光照度分布图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的一种可见光通信系统功率优化的方法做出详细说明。
在室内可见光通信系统中，接收机能够接收到来自不同位置LED阵列的光信号。由于接收机与LED阵列的相对位置不同，它们之间的距离、LED阵列出射角及接收机入射角也有较大区别。在接收平面上，中央区域的接收功率与光照度较高，而边缘区域的接收功率与光照度远低于中央区域。为了解决这一问题，本发明采用对每个LED阵列添加功率调节因子的方式，对处于不同位置的LED阵列发射功率进行调节。
本发明的一种可见光通信系统功率优化的方法，是利用改进的蚁群算法，对可见光通信系统进行功率优化，包括如下步骤：
1)完成可见光通信功率模型转化：通过寻找一组功率调节因子，实现接收机光功率平均化；包括：
(1)根据可见光通信功率模型，依据如下公式对室内可见光通信系统进行搭建：
其中，Mlamp是LED阵列的数量，Am为每个LED阵列所对应的功率调节因子，Pm是LED阵列的发射功率；p's(Rn)是单一接收机接收到的光功率；Hlos(0；Sm,R)为视距链路的信道直流增益，Sm代表发射机，R代表接收机。
而每个LED阵列是由NLED个LED灯珠组成的，所以公式(1)由公式(2)表示：
其中，NLED代表LED灯珠的数量；
设每组LED阵列对单一接收机的光照度为Em，功率调节因子调节光照度的公式如下：
其中，E′s(Rn)为发射机对其作用产生的光照度之和，Em为每组LED阵列对单一接收机的光照度，Sl代表发射机，R代表接收机。
2)进行目标函数设计：将接收机阵列整体的光功率作为优化目标进行目标函数设计，得到：
其中，Fa为目标函数；maxPr(Rmn)和minPr(Rmn)分别为接收机阵列中接收机接收到的光信号光功率的最大值与最小值。
3)利用蚁群算法对功率调节因子进行寻优：以一个5×5×10的长方体外表面作为蚂蚁寻优模型，将传统一维路径寻优问题转化为三维，如附图1a、图1b所示，将16个节点均匀分布于长方体的四个侧面上，将蚂蚁分为两组，从坐标原点0出发，从两个方向进行路径寻优，并最终收敛至同一个终点c处；初始各节点上信息量相等，任一蚂蚁从当前线段Lm上的任一节点爬行至下一线段(Lm+1)上任一节点的时间相等，与节点间距离无关；因此蚂蚁同时从坐标原点0出发，同时到达终点c处，完成一次对功率调节因子的寻优；具体过程如下：
(1)初始化蚂蚁数目M，信息素矩阵τau，以及α、β、ρ、Q等参数，将蚂蚁置于初始节点，对每只蚂蚁定义一个具有16个元素的一维数组，用于存放一次迭代中的纵坐标值。令迭代次数NC＝0，设置各节点(xi,yij)上初始信息量τij＝C(C为常数)，最大迭代次数为NCmax，将全部蚂蚁置于起始点；
(2)当迭代次数NC<NCmax时，开始迭代；
(3)置变量i＝1，依据公式(5)计算各节点取值的状态转移概率p，采用轮盘赌选择法选择每只蚂蚁k下一个爬行的节点；
其中，
为各节点取值的状态转移概率，
为t时刻在节点上遗留的信息量，
为节点所对应的能见度，α为信息素权重系数；β为启发函数权重系数，yij为本次循环中的节点纵坐标，
为上一次循环中得到的对应路径的纵坐标；Ak为t时刻蚂蚁k从节点i到另一个节点能够选择的节点的组合；
(4)将蚂蚁k移到下一节点(Xi,Yi+1j)，记录该节点的纵坐标值；
(5)置i＝i+1，若i>16，则进入第(6)步，否则返回第(3)步；
(6)依据公式(6)更新信息量矩阵；
τ(t+1)＝(1-α)τij(t)/Lij+αΔτij(t) (6)
其中，τ(t+1)为t+1时刻在节点上遗留的信息量，τij(t)为t时刻在节点上遗留的信息量，Lij为爬行线段，α为信息素权重系数，Δτij(t)表示本次迭代中节点(xi,yij)上的信息量增量；
(7)计算步骤2)中所述目标函数值，将目标函数值最小的路径作为本次迭代的最优路径，并记录该最优路径；
(8)令迭代次数NC＝NC+1，若满足NC>NCmax，则迭代结束，输出最路径，即功率调节因子；若不满足NC>NCmax，则再次将全部蚂蚁置于起始点并返回第(2)步。
4)若当前目标函数值Fa满足Fa≤0.36，则判定当前功率调节因子已达到最优，结束寻优过程。
使用matlab对传统的蚁群算法优化可见光通信过程中的传输功率进行仿真，得到的结果如附图2与附图3所示。
使用matlab对本发明的蚁群算法优化可见光通信过程中的传输功率进行仿真，得到的结果如附图4与附图5所示。
可以发现本发明的一种可见光通信系统功率优化的方法在降低了算法的时间复杂度的同时，减小了优化后的功率与光照度偏移量。并且能够减轻由于优化所造成的光功率损失对信号的正常传输的影响。
Claims (2)
1.一种可见光通信系统功率优化的方法，其特征在于，是利用改进的蚁群算法，对可见光通信系统进行功率优化，包括如下步骤：
1)完成可见光通信功率模型转化：通过寻找一组功率调节因子，实现接收机光功率平均化；
2)进行目标函数设计：将接收机阵列整体的光功率作为优化目标进行目标函数设计，得到：
其中，Fa为目标函数；maxPr(Rmn)和minPr(Rmn)分别为接收机阵列中接收机接收到的光信号光功率的最大值与最小值；
3)利用蚁群算法对功率调节因子进行寻优：以一个5×5×10的长方体外表面作为蚂蚁寻优模型，将传统一维路径寻优问题转化为三维，将16个节点均匀分布于长方体的四个侧面上，将蚂蚁分为两组，从坐标原点(0)出发，从两个方向进行路径寻优，并最终收敛至同一个终点(c)处；初始各节点上信息量相等，任一蚂蚁从当前线段(Lm)上的任一节点爬行至下一线段(Lm+1)上任一节点的时间相等，与节点间距离无关；因此蚂蚁同时从坐标原点(0)出发，同时到达终点(c)处，完成一次对功率调节因子的寻优；
4)若当前目标函数值Fa满足Fa≤0.36，则判定当前功率调节因子已达到最优，结束寻优过程。
2.根据权利要求1所述的一种可见光通信系统功率优化的方法，其特征在于，步骤1)包括：
(1)根据可见光通信功率模型，依据如下公式对室内可见光通信系统进行搭建：
其中，Mlamp是LED阵列的数量，Am为每个LED阵列所对应的功率调节因子，Pm是LED阵列的发射功率；p's(Rn)是单一接收机接收到的光功率；Hlos(0；Sm,R)为视距链路的信道直流增益，Sm代表发射机，R代表接收机；
而每个LED阵列是由NLED个LED灯珠组成的，所以公式(1)由公式(2)表示：
其中，NLED代表LED灯珠的数量；
设每组LED阵列对单一接收机的光照度为Em，功率调节因子调节光照度的公式如下：
其中，E′s(Rn)为发射机对其作用产生的光照度之和，Em为每组LED阵列对单一接收机的光照度，Sl代表发射机，R代表接收机。
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| CN107786266A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-03-09 | 华南理工大学 | 基于蚁群算法的可见光通信室内三维定位的方法及系统 |
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| YAPING LIU ET AL: ""Quasi-single-mode transmission with reduced multipath interference by distributed Raman amplification"", 《IEEE》 * |
| 杨智群 等: "蚁群算法优化室内可见光通信功率均匀性的研究", 《激光与光电子学进展 》 * |
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