通信信息模糊一致算法在計(jì)算機(jī)通信當(dāng)中優(yōu)化使用

何玉輝

【摘要】 計(jì)算機(jī)的通信節(jié)點(diǎn)的部署往往具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，因此在熱點(diǎn)的周邊就會(huì)存在著隨機(jī)的窄帶干擾信號(hào)，這些干擾信號(hào)會(huì)嚴(yán)重的影響到計(jì)算機(jī)的正常的通信方式。為了能夠很好的解決計(jì)算機(jī)通信當(dāng)中的抗干擾問題，本文基于計(jì)算機(jī)通信信息模糊一致的優(yōu)化算法，優(yōu)化通信系統(tǒng)。本文首先設(shè)計(jì)模糊矩陣，然后基于該模糊矩陣在變換域當(dāng)中識(shí)別和濾除干擾信號(hào)，從而無失真的恢復(fù)原始的計(jì)算機(jī)信號(hào)。仿真結(jié)果表明，在該算法下，計(jì)算機(jī)能夠很好的濾除干擾的信號(hào)，降低通信過程當(dāng)中的誤碼率。

【關(guān)鍵詞】 計(jì)算機(jī)通信 一致性 矩陣

Computer Optimization Communication Algorithm Based on the Communication Information Fuzzy Consistent

He Yuhui Shaanxi Polytechnic Institute， Xianyang Shaanxi China， 712000

Abstract： Computer communication nodes deployment tend to have strong randomness， so hot in the surrounding village random narrow-band interference signal and the interference signal will seriously affect the normal communication. In order to solve the Computer Communication Anti-jamming problem， this paper presents an optimization algorithm based on fuzzy consistent computer optimization communication algorithm. Firstly， it designs the fuzzy matrix， by using the fuzzy matrix in the transform domain identification and filtering interference signals， and no distortion of the recovered the original computer signal. Simulation results show that the algorithm can filter out the interference signal and reduce the bit error rate in the communication process.

Key words： computer communication；consistence；matrix

引言

計(jì)算機(jī)通信技術(shù)由于在很多熱門領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，一直以來就是科研工作者的重要的研究課題。計(jì)算機(jī)在通信的過程當(dāng)中受到通信熱點(diǎn)周圍的干擾信號(hào)的干擾，其抗干擾能力的直接決定了通信的質(zhì)量。在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用當(dāng)中，大功率的窄帶信號(hào)往往會(huì)隨機(jī)的部署在其周圍，此時(shí)如果單純的依靠窄帶濾波器等器件則不足以濾除干擾信用，這就很容易造成計(jì)算機(jī)信號(hào)的失真，因此需要對(duì)通信算法進(jìn)行優(yōu)化，從而來確保計(jì)算機(jī)通信的準(zhǔn)確無誤[1]。本文因此提出一種基于通信信息模糊一致的計(jì)算機(jī)通信算法，充分利用了模糊矩陣具有的一致性特點(diǎn)，在變化域當(dāng)中，完成對(duì)干擾信號(hào)的識(shí)別和濾除，從而最終能夠保證原始的信號(hào)無失真的恢復(fù)。

一、通信數(shù)據(jù)模糊一致矩陣的建立

模糊控制就是采用模糊數(shù)學(xué)的基本的思想和理論的控制方法。傳統(tǒng)的控制領(lǐng)域，控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模式的準(zhǔn)確性是影響控制結(jié)果的關(guān)鍵，系統(tǒng)里具有的動(dòng)態(tài)信息詳細(xì)程度也決定了精確控制的成果。然而在復(fù)雜的系統(tǒng)當(dāng)中，變量太多往往難以正確描述系統(tǒng)，因此嘗試采用模糊數(shù)學(xué)優(yōu)化算法來處理這些控制問題。

優(yōu)化算法首先進(jìn)行模糊一致性矩陣的構(gòu)建，步驟具體如下：模糊矩陣S=（Sij）n×n滿足下列公式：

那么，我們可以將該矩陣稱為模糊一致性矩陣[2]。在采用該模糊一致矩陣對(duì)計(jì)算機(jī)的通信干擾信號(hào)進(jìn)行劃分的過程當(dāng)中，矩陣當(dāng)中的元素Sij可以用來對(duì)第i個(gè)評(píng)判指標(biāo)Si對(duì)于第j個(gè)評(píng)判指標(biāo)Sj的重要的程度[3]：

（1）當(dāng)Sij=0.5的時(shí)候，說明Si和Sj具有一致的重要度。

（2）當(dāng)0≤Sij<0.5的時(shí)候，則說明Sj的重要性強(qiáng)于Si。

（3）當(dāng)0.5≤Sij<1的時(shí)候，說明Si的重要性要大于Sj。

我們通過分析模糊一致矩陣的可以得出：

（a）通信模糊一致矩陣的每個(gè)指標(biāo)對(duì)于自身而言，其重要性是一致的，因此能夠得出該對(duì)角線的數(shù)值為0.5[4]。

（b）處于模糊一致矩陣當(dāng)中不同兩行的相互對(duì)應(yīng)的位置的數(shù)值差值是一個(gè)常數(shù)。

2 信息熵值和模糊一致性的判斷

2.1 計(jì)算干擾信號(hào)的信息熵值

信息熵值被用來描述通信系統(tǒng)當(dāng)中某個(gè)指標(biāo)對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的重要的程度。首先量化指標(biāo)數(shù)據(jù)，從而得到每個(gè)指標(biāo)在整個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中的重要性，然后再利用這些數(shù)據(jù)指標(biāo)構(gòu)建出模糊一致性矩陣[5]。大量的數(shù)據(jù)在完成重要程度分析后形成訓(xùn)練集，然后用來構(gòu)建模糊一致矩陣。如果訓(xùn)練集用字母W來表示，用{E1，E2，E3...}來表示類別集用，此時(shí)選擇合理的屬性P完成不同子集的劃分。如果P集有相互獨(dú)立的值{P1，P2......Pn}，那么就能夠?qū)⒂?xùn)練集W劃分成為E1，E2.....Ei這i個(gè)子集[6]。我們有：

三、系統(tǒng)結(jié)果分析

信號(hào)一般分為單音信號(hào)和雙音信號(hào)，因此干擾也可分為單音干擾和多音干擾兩種。單音干擾指的是接收機(jī)在一定的信道頻率上，存在著單音頻率偏移中心頻率的的現(xiàn)象。一般而言單音干擾通常是從附近的模擬蜂窩基站傳送的窄帶信號(hào)。由于在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用當(dāng)中，大功率的窄帶的干擾信號(hào)往往會(huì)干擾著隨機(jī)熱點(diǎn)發(fā)出的信號(hào)，本文的測(cè)試主要選取了單音干擾和窄帶信號(hào)干擾進(jìn)行模糊一致算法和傳統(tǒng)算法的對(duì)比。信號(hào)源由Matlab仿真軟件產(chǎn)生。系統(tǒng)通過Matlab軟件模擬了信號(hào)產(chǎn)生、調(diào)制、信道等系統(tǒng)。Matlab軟件在數(shù)學(xué)類科技計(jì)算方面首屈一指，被用來廣泛的進(jìn)行矩陣的計(jì)算、繪制數(shù)據(jù)和函數(shù)，完成算法的實(shí)現(xiàn)，創(chuàng)建用戶界面，同時(shí)也能夠和其他的編程語言很好的對(duì)接。目前被廣泛的用在圖像處理、信號(hào)檢測(cè)、金融分析等領(lǐng)域。其運(yùn)行界面如圖1所示。

通過Matlab仿真能夠測(cè)試本文設(shè)計(jì)的通信信息模糊一致算法優(yōu)化性能，通過和傳統(tǒng)算法誤碼率的對(duì)比[10]，得到下圖：

通過上圖可以看到，當(dāng)Eb/N0=3dB的時(shí)候，信噪比如果小于-30dB，那么本文設(shè)計(jì)的算法和傳統(tǒng)的算法都能夠較強(qiáng)的一致干擾信號(hào)，但是隨著信噪比的增大，當(dāng)信噪比超過-30dB的時(shí)候，能夠看到傳統(tǒng)算法和本文設(shè)計(jì)的算法對(duì)于信號(hào)的抗干擾一致能力均開始增加，誤碼率下降，并且能夠看出傳統(tǒng)算法的誤碼率下降的幅度要小于本文設(shè)計(jì)的模糊一致算法[11]。

本文的算法的誤碼率要優(yōu)于傳統(tǒng)的算法。因此可以看出，在干擾信號(hào)較強(qiáng)的時(shí)候，本文設(shè)計(jì)的模糊一致算法相比于傳統(tǒng)的算法而言對(duì)于干擾信號(hào)具有更好的一致作用，誤碼率會(huì)更低[12]。并且傳統(tǒng)的算法會(huì)將干擾信號(hào)傳遞到旁瓣信號(hào)當(dāng)中，降低算法的抗干擾能力[13]。

從上圖當(dāng)中能夠看到，當(dāng)窄帶的干擾信號(hào)能量較小的時(shí)候，兩種算法的性能差距不大，甚至傳統(tǒng)觀的算法抗干擾能力優(yōu)于本文的算法。但是隨著窄帶干擾信號(hào)強(qiáng)度的增大，本文提出的算法優(yōu)異性逐步的體現(xiàn)出來。因此，在強(qiáng)干擾的環(huán)境當(dāng)中，本文提出的算法具有很好的看干擾能力，能夠有效的抑制干擾信號(hào)，從而保證計(jì)算機(jī)通信的正常的進(jìn)行。

實(shí)際上，在通信系統(tǒng)當(dāng)中不僅僅會(huì)存在著頻率較為集中的單音窄帶信號(hào)的干擾，同時(shí)也會(huì)存在著多音干擾和頻率分散的窄帶信號(hào)干擾。因此，在通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)當(dāng)中，還應(yīng)該通過最優(yōu)的信號(hào)變換方法，獲得良好的旁瓣抑制比，最終徹底的消除窄帶信號(hào)的干擾，保證通信系統(tǒng)的安全正常的工作。

四、結(jié)論

本文提出的基于通信信息模糊一致的計(jì)算機(jī)優(yōu)化通信算法，利用了模糊矩陣的一致性算法，能夠識(shí)別和濾除變換域當(dāng)中的感染信號(hào)，從而無失真的恢復(fù)原始的信號(hào)[14]。通過對(duì)仿真結(jié)果的分析可以看到這種算法能夠消除窄帶的干擾，特別是在干擾信號(hào)較強(qiáng)的時(shí)候，從而降低計(jì)算機(jī)通信當(dāng)中的誤碼率[15]。

參 考 文 獻(xiàn)

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