基于智能算法的认知无线网络关键技术研究

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随着无线通信技术的快速发展,无线网络在国家社会经济发展中发挥着越来越重要的战略作用,并已渗透到社会各个应用领域。人们对无线业务需求的不断增长,使得无线频谱资源日益紧缺。认知无线网络为缓解无线资源的供需矛盾提供了一种新的解决途径。在认知无线网络中,非授权用户可以在不影响授权用户正常通信前提下,采用伺机接入方式寻求空闲频谱,实现与授权用户共享频谱资源。要实现动态频谱资源共享,一方面应避免非授权用户对授权用户产生有害干扰,另一方面应对频谱资源进行有效管理。因此,可靠的频谱感知和合理的频谱分配是认知无线网络中提高频谱资源利用率的两项关键技术。认知无线网络的智能性和频谱的“二次利用”,使得频谱资源共享问题涉及的参数众多,通过数学建模后多数为非凸优化问题。智能优化算法因具有很强的全局优化能力而可以有效求解此类问题。和声搜索算法和细菌觅食算法作为近年来提出的两种新的智能算法,已在函数优化、数据处理等工程应用领域显示出了较强的优化能力。本文以和声搜索和细菌觅食两种智能算法为研究方法,以认知无线网络频谱感知和频谱分配为研究对象,提出一种新的混沌和声搜索算法,并将其应用于求解认知无线网络最优线性协作频谱感知问题;提出一种基于量子变异的改进二进制细菌觅食算法,并将其应用于解认知无线网络频谱优化分配问题。本文研究对智能算法在认知无线网络领域的应用进行了有益探索。本文的主要内容包括以下几点:1.介绍认知无线网络中频谱感知与频谱分配两项关键技术。重点介绍基于能量检测模型的协作频谱感知算法和基于图论着色模型的频谱分配算法。2.和声搜索算法的改进及其在最优线性协作频谱感知中的应用研究。1)混沌和声搜索算法针对和声搜索算法每次进化只更新一个可行解以及易陷入局部最优问题,采用分组协同进化思想,并利用混沌系统Logistic方程迭代产生初始种群以及对较优的可行解进行混沌扰动,最后对改进算法性能进行仿真测试。2)基于混沌和声搜索的最优线性协作频谱感知研究研究最优线性协作频谱感知数学模型,利用混沌和声搜索算法求解最优权值向量,并通过MATLAB仿真验证算法的有效性。3.细菌觅食算法的改进及其在认知无线网络频谱分配中的应用研究。1)改进二进制细菌觅食算法针对0-1组合优化问题,在基本细菌觅食算法更新策略中引入Sigmoid函数,将连续空间内可行解转化为离散空间内可行解,并在算法中加入一种简单概率型的量子变异策略,以提高算法的优化性能。2)基于改进细菌觅食算法的频谱分配研究基于图论着色频谱分配模型,利用改进二进制细菌觅食算法求解频谱分配问题,并通过MATLAB仿真验证该方法的有效性。
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