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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明涉及LEO卫星应用技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的LEO卫星功率控制方法，通过构建一个兼顾系统容量和用户能效的联合优化模型，在保证用户速率情况下，抑制用户间功率竞争，同时通过BP神经网络对优化目标非线性映射，简化双目标优化的求解过程，再利用NSGA2算法改进BP神经网络，加强BP神经网络全局搜索能力，解决用户提高速率时引发的功率竞争问题。
主权项：1.一种基于BP神经网络的LEO卫星功率控制方法，其特征在于，包括下列步骤：建立多波束LEO卫星上行链路系统模型，定义联合优化模型；在建立多波束LEO卫星上行链路系统模型，定义联合优化模型的过程中，利用距离信息计算接收增益，利用用户发射功率计算用户链路的信干比，具体表达式如下： 所述联合优化模型兼顾系统容量和用户终端能效，具体表达式如下： 其中，pi为当前用户终端的发射功率，pj为干扰用户终端的发射功率；选用BP神经网络对所述联合优化模型进行非线性映射，再通过NSGA2算法对所述BP神经网络进行优化；使用优化后的BP神经网络求解，获得功率控制的最优解；NSGA2算法对所述BP神经网络进行优化，包括下列步骤：将所述BP神经网络的权值和阈值按输入层与隐含层权的权值和阈值、隐含层与输出层的权值与阈值顺序级联起来，编码生成k个染色体Wis,bs,Wst,bt，形成初始化种群P；将BP神经网络的评价函数作为染色体的适应度函数，计算每一个染色体的适应度；使用种群P作为父代种群，经过交叉、变异后产生子代种群Q，并将两个种群联合在一起形成大小为2n的种群R；对种群进行非劣分类操作，计算每个染色体的拥挤度；选择拥挤度大的个体遗传到下一代种群P*，再利用BP神经网络对种群P*的染色体进行训练；重复迭代计算获得适应度最大的染色体；使用优化后的BP神经网络求解，获得功率控制的最优解，包括下列步骤：选择适应度大的染色体解码为权值和阈值并赋予优化后的BP神经网络；BP神经网络根据获得的权值和阈值定位到一个解空间，并在所述解空间寻找最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于BP神经网络的LEO卫星功率控制方法
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