1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印):
2.算法涉及理论知识概要
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然界生物进化过程的全局优化搜索算法,由John Holland于1975年提出。它利用达尔文的自然选择和遗传学原理,通过选择、交叉、变异等操作对一组解(称为种群)进行迭代优化,以求解复杂优化问题。在无线通信领域,GA常被用来估计信道模型中的未知参数,比如Okumura-Hata模型中的传播损耗参数,以提高模型预测的准确性。
Okumura-Hata模型是评估城市环境中移动通信系统中传播损耗的经典模型,主要用于预测频率范围为150 MHz至1500 MHz的开阔地带和市区环境下的路径损耗。其基本形式为:
使用遗传算法来估计Okumura-Hata模型中的未知参数(如χ或其他可能的环境修正因子),主要流程包括以下几个步骤:
3.MATLAB核心程序
%% while gen < MAXGEN; genPe0 = 0.9995;pe1 = 0.0005; FitnV=ranking(Objv); Selch=select('sus',Chrom,FitnV); Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0); Selch=mut( Selch,pe1); phen1=bs2rv(Selch,FieldD); for a=1:1:NIND X = phen1(a,:);%计算对应的目标值[epls] = func_obj(X);E = epls;JJ(a,1) = E;end IDX = find(JJ > 100000000);JJ(IDX)=[];Objvsel=(JJ); [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel); gen=gen+1; Error(gen) = mean(JJ);[VV,II] = min(JJ); end figure; plot(Error,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness');[V,I] = min(JJ); X = phen1(I,:); rng('default'); y = wireless_hata_attenuation(floor(X(1))+1,X(2),X(3),X(4),d);RMSE2 = sqrt(mean((T2-y).^2));figure; plot(T2) hold on plot(1:5:length(y),y(1:5:end),'rx') legend('Okumura-Hata信道数据','优化后Okumura-Hata信道数据'); xlim([0,100]);disp('优化前后拟合值的RMSE对比');RMSE1 RMSE2disp('SNR估计值'); X 0X_063m