【摘 要】
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由于对频谱资源的需求飞速增长,传统分配策略已不再适用现有的频谱环境。尽管一些基于静态分配机制的动态频谱分配技术能够缓解一定频谱资源稀缺的问题,但无法从根原上解决问题。认知无线电(Cognitive Radio,CR)被认为是一种能够从根本上改善频谱稀缺的技术。它允许次用户根据感知获取环境信息,在不影响主用户的前提下,实现对授权频谱的二次利用。而其中填充式接入模型下,认知用户间通过择机的方式利用授权
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由于对频谱资源的需求飞速增长,传统分配策略已不再适用现有的频谱环境。尽管一些基于静态分配机制的动态频谱分配技术能够缓解一定频谱资源稀缺的问题,但无法从根原上解决问题。认知无线电(Cognitive Radio,CR)被认为是一种能够从根本上改善频谱稀缺的技术。它允许次用户根据感知获取环境信息,在不影响主用户的前提下,实现对授权频谱的二次利用。而其中填充式接入模型下,认知用户间通过择机的方式利用授权频谱进行分配,更是一个重要的研究热点。文章主要工作:1.基于图论作色模型下,通过智能算法求解CR以最大化网络效益与用户公平性为适应度函数的频谱分配优化问题。2.文章提出了自适应学习布谷鸟搜索算法(Adaptive Learning Cuckoo Search,ALCS),它是一种融合了差分进化算法(Differential Evolution)等优良特性的自适应的算法。3.文章还提出了共享型乌鸦搜索算法(Multi-segment Interference Sharing Crow Search Algorithm,MISCSA),它一种新的混合乌鸦搜索算法,在算法中加入了共享机制,以及不同阶段的扰动以加快收敛速度和精度。4.将ALCS、MISCSA两个算法的求解域进行离散化并应用在频谱分配中,通过对系统总效益、用户公平的最大化的问题进行多维度的仿真分析。仿真结果表明,ALCS与MISCSA具有更好的全局收敛性,说明两种算法有较好的通用性,可以有效求解频谱分配这个离散优化问题,可以得到具有更高的网络效益和公平性的频谱分配方案。
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