Сучасні інформаційні системи (Aug 2018)
Метод множинного виявлення мобільних користувачів на основі оптимізації рою частинок в когнітивній радіомережі
Abstract
Об’єктом вивчення в статті є процеси множинного виявлення мобільних користувачів на основі оптимізації рою частинок в когнітивній радіосистемі. Мета досліджень лежить в області алгоритмів виявлення мобільних користувачів когнітивної радіосистеми, в розробці узагальненого алгоритму PSO-NN і поліпшенні методу множинного виявлення шляхом використання методу рою частинок і згорткової нейронної мережі, а також його реалізації. Завдання: розробка архітектури множинного виявлення; розробка узагальненого алгоритму PSO-NN; виконання подальшої реалізації алгоритму множинного виявлення; реалізація моделювання PSO-NN, як алгоритму ефективності множинного виявлення для 50 мобільних користувачів. Використовуваними методами є: математичні моделі, побудовані за принципом організації та функціонування біологічних нейронних мереж, математичні моделі навчання, методи теорії алгоритмів NP-hard. Отримані наступні результати. В ході досліджень було розроблено архітектуру множинного виявлення, яка відрізняється від відомих тим, що кожна локація розділена на підзони. В результаті, мобільні користувачі можуть в різних підзонах отримувати різні результати вимірювань в одному і тому ж каналі. Такий розподіл може використовуватися для більш гнучкого використання даних. Розроблений узагальнений алгоритм PSO-NN відрізняється від відомих тим, що він більш коректно налаштовується на реальні умови, властиві архітектурі когнітивних систем. Цей алгоритм використовує оптимізацію рою частинок під керуванням згорткової нейронної мережі. Завдяки цьому забезпечується суворий доступ до аналізу спектру на основі енергетичної складової мобільних користувачів. За рахунок використання мікрочасткової архітектури та згорткових нейронних шарів, функція ефективності виявлення і глобальне розташування частинок визначаються більш точно. Подальша реалізація алгоритму множинного виявлення відрізняється від відомих тим, що після об'єднання матриць користувачів виявлених каналів, тільки один користувач закріплюється за певним каналом. Також, така реалізація передбачає більш реалістичний простір пошуку і швидкість виявлення користувачів зі знайденими каналами. Моделювання PSO-NN, як алгоритм ефективності множинного виявлення для 50 мобільних користувачів, має кілька згорткових шарів, які узагальнено один з одним. Така архітектура може бути підтвердженням того, що обрана практичним шляхом нейронна мережа більшою мірою задовольняє поставленим завданням. Результати моделювання показали, що при 20 локаціях, ефективність виявлення з використанням алгоритму PSO-NN зросла на 10 %, при 25 локаціях - на 20%, при 30 локаціях - на 20%, при 35 - на 20%, при 40 не змінилась.
Keywords
