【优化求解】求解能谱效率优化问题【含Matlab源码 1836期】

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、求解能谱效率优化问题简介

⛄二、部分源代码

clc
close all;
clear
%----------------------------系统参数-------- ------------%
% 某一段时间内，涉及5个车群，有
% 只是一个活动的 CM 发射器，用于与每个集群中的 CH 接收器进行通信。
%----------------------------系统参数-------- ------------%
V1=[26,20,28,30,20];% 所有集群中活动 CM 发射机的速度矢量。
V2=[20,27,22,26,29];% 所有集群中 CH 接收器的速度向量。
v=zeros(5,5);% 初始化车辆之间的相对速度矩阵。
h=zeros(5,5);% 初始化上一次移动链路的信道快速衰落组件。
G=zeros(5,5);% 初始化车辆之间的平均通道增益矩阵。
I=zeros(5,5);% 初始化车辆之间的干扰信道增益矩阵。
%(所有对角元素都是0元素，因为对角元素是有效通道增益）
for i=1:5
for j=1:5
v(i,j)=abs(V1(i)-V2(j));
h(i,j)=0.4+0.9rand(1);
end
end
% [6,1,4,0,3;0,7,2,6,9;8,1,6,2,1;10,3,8,4,1;0,7,2,6,9];Relative velocity matrix
h=[0.845418353066450,0.995224514302217,0.687960311535798,0.741632431164121,0.706496751675251;0.716599213586070,0.675355816604331,0.609143849450247,0.779761672779394,0.697456077357881;0.947490617895953,0.811444306977048,0.965654067256766,0.989572070823563,0.834170383464932;0.647590153069472,0.970613035572538,0.837424308992463,0.953446121969907,0.769790372435062;0.842902954353616,0.628305432990921,0.969908972473279,0.856831766456680,0.641799867159030];
Delta=1e-6;%背景噪音
T=0.001;%CSI采样周期1ms
c=31e+8;%
fc=5.91e+9;%载频
j1=2pifcT/cv;%零阶贝塞尔函数的参数
epsi=besselj(0,j1);%计算贝塞尔函数的值
a=(epsi.^2).h;%快速衰落模型中的 CSI 反馈部分
d=distance(5);%相对距离矩阵
Shadow=[2.16,0.1,0.1,1.28,1.76;0.1,2.16,0.2,1,2.;1,0.2,2.1,0.1,0.1;1.28,0.1,0.1,2.2,0.21;5.48,2.01,1.06,0.21,2.16];%
%阴影衰减矩阵锛？ element的值设置为0.1-10。
%参数选择原则是保持大尺度衰落部分
%干扰信道增益的百分比尽可能一致，
%以便于进行平衡干扰管理
%在相同的干扰阈值。
theta=3;%路径损耗指数
l=Shadow.d.^(-theta);%大规模衰落矩阵
G1=l.a;
G2=l.(1-epsi.^2);%平均误差信道增益矩阵
G=G1+G2;
MU=0.5;%伯恩斯坦近似中的 Mu 值
SIGMA=0.5;%Bernstein近似中的SIGMA值
alfaj=l.(1-epsi.^2);%阿尔法矩阵
betaj=l.(1-epsi.^2);%贝塔矩阵
X=G1+MUalfaj+betaj;%%xi 的矩阵
E=0.1; % 中断概率阈值；
I=X+SIGMAsqrt(-2log(E))*alfaj;
%构造Bernstein近似的干扰系数矩阵
for i=1:5
I(i,i)=0;
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》包子阳 余继周 杨杉著 电子工业出版社

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
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3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合