基于量子果蝇优化的认知无线网络频谱分配

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 3次 | 上传用户:mwj
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
将频谱分配的二进制编码转换为量子序列编码,提出一种基于量子果蝇优化的认知无线网络频谱分配方法。首先,将果蝇优化算法(FOA)转换为量子果蝇优化算法(QFOA),拓展FOA的应用范围;然后,采用选择、交叉、变异操作改进QFOA,提高算法收敛速度,增加样本种群多样性,避免算法陷入局部最优;最后,利用改进QFOA对频谱分配的量子序列进行寻优,寻求最优的网络效益或者用户公平性,得到网络整体性能最优的频谱分配策略。仿真结果表明,改进的QFOA收敛速度快且跳出局部最优能力强,应用到认知无线网络频谱分配中,增加了
其他文献
针对标准相关性能量分析(CPA)在旁路攻击中存在的运算时间长、搜索空间大等问题,在分析了功耗泄露信息与数据相关性的基础上,结合标准相关性分析方法,提出一种基于密钥差异位的改