38、智能优化算法在功率控制与神经网络集成中的应用

智能优化算法在功率控制与神经网络集成中的应用

一、A - BFA 算法降低 OFDM 信号 PAPR

1.1 A - BFA 算法原理

A - BFA 算法用于在 PTS 算法中搜索最优的相位因子组合。具体步骤如下：
1. 输入 BF 参数 ：选择参数 (c)、(s)、(re)、(p)、(S)、(N)、(N)、(N)、(C(i)) （(i = 1,2,\cdots,S)）。
2. 随机生成相位因子位置 ：为细菌种群随机生成相位因子的位置，并指定相位因子 ({e^{j\theta_m}}_{m = 1}^{M})，其中 (\theta_m \in { \frac{2k\pi}{W} | k = 0,1,\cdots,W - 1})。
3. 评估目标值 ：使用公式 (Eq(6)) 评估种群中每个细菌的目标值。
4. 修改相位因子位置 ：通过翻滚/游动过程修改所有细菌的相位因子位置。
5. 执行繁殖和消除 - 扩散操作 ：执行繁殖和消除 - 扩散操作，并使用公式 ((8)) 自适应修改步长。
6. 判断终止条件 ：如果达到最大的趋化、繁殖和消除 - 扩散步数，则转到步骤 7；否则，转到步骤 4。
7. 输出等效相位因子 ：输出对应于总体最佳细菌的等效相位因子。

1.2 仿真结果

假设生成了 (10^4) 个随机 QAM 调制的