【摘 要】
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在认知无线电网络中,为了有效使用空闲频谱资源,提升频谱利用率,提出了一种基于图论模型的改进蚁群算法。该方法在信息素更新时引入了混沌初始化和混沌扰动,改变了传统蚁群算
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于能量采集的认知无线电频谱感知及接入方法的研究”(No.61871133)
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在认知无线电网络中,为了有效使用空闲频谱资源,提升频谱利用率,提出了一种基于图论模型的改进蚁群算法。该方法在信息素更新时引入了混沌初始化和混沌扰动,改变了传统蚁群算法信息素更新单一的规则,提升了算法的寻优能力,进而加快了收敛速度,同时在传统模型基础上考虑了认知用户选择信道的优先级,重新设定了干扰约束条件,增加了认知用户对信道的需求大小问题,进而改善了认知用户的公平性。将改进的蚁群算法(Improved Ant Cology Algorithm,IACA)应用于认知无线电频谱分配问题,结果表明,基于IACA
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