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提出了基于量子遗传算法的认知无线电决策引擎,设计了待优化的多目标函数,利用量子遗传算法调整优化无线电参数,运用多载波系统对算法性能进行了仿真分析.实验结果表明该方法在收敛速度、收敛精度和算法稳定性上都明显优于经典遗传算法,在种群规模较小时仍然能获得很好性能,适合于实际实现.不同权重设置模式下仿真结果表明该方法能够在多个目标函数间进行权衡,参数调整结果与当前对目标函数的偏好一致.