55、基于遗传算法的多用户调度与神经网络训练优化

基于遗传算法的多用户调度与神经网络训练优化

在通信系统和人工智能领域，多用户调度和神经网络训练是两个重要的研究方向。多用户调度旨在选择合适的用户子集进行数据传输，同时兼顾系统容量和用户公平性；而神经网络训练则致力于找到最优的网络参数，以提高分类和预测的准确性。本文将介绍基于遗传算法的多用户比例调度器，以及结合混沌理论的神经网络训练方法。

基于遗传算法的多用户比例调度

在多用户多输入多输出（MU - MIMO）系统中，基站需要从众多用户中选择一个子集进行数据传输，以最大化系统的总吞吐量。传统的基于最大和容量的调度算法只考虑用户的信道状态信息（CSI），而忽略了公平性，可能导致信道质量差的用户长期得不到服务。为了解决这个问题，引入了比例公平（PF）准则。

系统模型与吞吐量计算

假设系统中有 $A$ 个用户，$S$ 是 $A$ 的一个子集，用于传输数据，且 $S$ 的基数小于或等于最大同时用户数 $\hat{K}$。在总功率约束 $P$ 下，对用户子集 $S$ 应用块对角化（BD）技术的系统总吞吐量可以表示为：
[
C_{BD}(S)=\max_{ {\mathbf{Q} k:\mathbf{Q}_k\geq0,\text{Tr}(\mathbf{Q}_k)\leq P,k\in S}}\sum {k\in S}\log\left(1+\frac{\text{Tr}(\mathbf{H} k\mathbf{Q}_k\mathbf{H}_k^H)}{\sigma^2}\right)
]
其中，$\mathbf{Q}_k = E[\mathbf{x}_k\mathbf{x}_k