基于遗传算法的无线通信频谱分配仿真平台

资 源 简 介

本项目旨在解决现代无线网络中复杂的资源管理难题，通过遗传算法实现动态或静态的频谱资源最优化配置。其核心逻辑是将信道分配问题转化为一个带约束的组合优化问题，以最大化系统总容量或最小化同频干扰为目标。

详 情 说 明

基于遗传算法的无线通信系统信道与频谱分配仿真平台

项目介绍

本项目是一个基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的无线通信资源管理仿真工具。其核心目标是解决在给定地理区域内，多个基站（Base Station, BS）如何高效分配有限信道资源的问题。通过模拟生物进化过程，该平台能够在复杂的组合优化空间中搜索出最优的频谱分配方案，从而最大化系统的网络总容量，并有效抑制同频干扰。

功能特性

• 自抗干扰建模：内置基于距离和路径损耗的干扰演算模型。
• 启发式寻优：利用遗传算法的全局搜索能力，解决非线性频谱分配难题。
• 软硬约束结合：在适应度计算中同时考虑了香农容量（软指标）与同频保护距离（硬约束）。
• 全方位可视化：提供基站布局图、收敛曲线、利用率统计及干扰强度报告。
• 自动化评价：自动生成包含吞吐量、利用率和干扰强度的仿真分析报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：通用办公或科研级计算机。
• 依赖工具箱：无需特殊工具箱，基于标准的矩阵运算和绘图功能实现。

实现逻辑说明

本仿真平台的实现流程严格遵循科学计算与演化优化的标准步骤：

1. 系统参数初始化

系统模拟了一个 2000m x 2000m 的正方形区域，并在其中随机分布 25 个基站。可用的信道频率设定为 6 个。物理层参数设定为：发射功率 43dBm，噪声功率 -104dBm，单个信道带宽 20MHz，路径损耗指数为 3.8。

1. 空间与干扰建模

通过计算基站间的欧几里得距离，生成距离矩阵。同时建立干扰约束矩阵，规定若两个基站之间的距离小于 300m 的最小保护距离，则应尽量避免分配相同的信道，否则将触发惩罚机制。

1. 遗传算法演化流程

• 编码方式：采用整数编码方案，染色体长度等于基站数量，每个基因位的数值代表该基站分配的信道编号（1-6）。
• 种群初始化：随机生成 60 个初始方案。
• 适应度评价：适应度函数以系统总容量为基础。对于每个基站，计算所有使用相同信道的其它基站对其造成的干扰功率，进而计算信噪比（SINR）和香农容量。若违反 300m 保护距离约束，则从总容量中扣除高额惩罚因子。
• 遗传算子：

- 选择：采用锦标赛选择法，通过两两竞争保留优秀个体。 - 交叉：采用单点交叉概率（0.8），交换父代染色体片段以产生新组合。 - 变异：以 0.1 的概率随机改变某个基站的信道分配，保持种群多样性，防止陷入局部最优。

1. 统计与分析

演化结束后，平台对最优个体进行深度评价。计算每个基站的平均吞吐量（单位：Mbps）、频谱资源的覆盖利用率，并将信道分配结果与其地理位置关联。

核心功能模块分析

• 自适应寻优模块

该模块是系统的引擎。在 100 代的进化过程中，它不断调整 25 个基站的信道组合。通过记录每代的最佳适应度，展现从随机分配到协同分配的优化轨迹。

• 信道干扰评估算法

程序内置了精细的信号质量计算逻辑。它不只是简单判断重叠，而是基于路径损耗模型累计来自所有同频基站的干扰功率。为了防止距离为 0 导致的计算异常，程序加入了距离最小值的保护处理。

• 数据可视化体系

仿真结果通过四个维度展示：

1. 空间分布图：以不同颜色区分 6 类信道，直观展示频率复用的地理隔离。
2. 收敛曲线：展示系统总容量随进化代数增加而稳步提升的过程。
3. 统计柱状图：量化每个信道的负载分布，反映频谱利用的均衡性。
4. 干扰分析图：详细列出 25 个链路分别受到的干扰功率强度（dBm），用于辅助网络优化决策。

使用方法

1. 将所有代码脚本保存在同一个 MATLAB 工作目录下。
2. 在 MATLAB 命令行窗口中输入主函数名称并回车运行。
3. 程序将自动进行 100 代进化运算。
4. 运算结束后，屏幕将弹出四联装仿真结果图表。
5. 查看命令行窗口输出的《仿真分析报告》，获取最优系统总容量、平均吞吐量等关键绩效指标（KPI）。