32、通信领域多算法研究与应用

通信领域多算法研究与应用

在通信领域，信道分配、扩频通信以及网络拥塞控制都是至关重要的研究方向。下面将详细介绍相关的算法和系统。

多阶段神经网络信道分配算法

在信道分配问题（CAP）中，传统的局部搜索算法大多使用节点度排序启发式方法来生成初始呼叫列表。而这里提出的方法则通过第一阶段的频率插入策略（FIS），按照呼叫分配的升序频率顺序获得新的呼叫列表。

神经网络分配阶段

在最终阶段，采用神经网络分配来利用第二阶段的分配结果找到更好的解决方案。在释放某些小区的呼叫后，使用神经网络再次将呼叫分配到信道。为了找到在 M 个信道内不违反约束的分配方案，使用了具有滞后特性的 McCulloch - Pitts 神经元模型，第 i 个神经元的输出 $V_i$ 如下：
[
V_i(t + \Delta t) =
\begin{cases}
1 & \text{if } U_i > U_{TP} \text{ (upper trip point)} \
0 & \text{if } U_i < L_{TP} \text{ (lower trip point)} \
V_i(t) & \text{if } L_{TP} \leq U_i \leq U_{TP}
\end{cases}
]
其中 $U_i$ 是第 i 个神经元的输入。为了解决 N 小区 - M 信道的 CAP 问题，总共使用了 $N \times M$ 个二进制神经元。N 小区 - M 信道问题中第 ij 个神经元的运动方程为：
[
\frac{dU_{ij}}{dt