应用案例推理技术的快速认知引擎

认知引擎必须根据外界无线环境的变化和用户需求,快速自适应调整无线电参数。本文选取一定比例粒子群个体按选定匹配案例的参数配置进行初始化,其余个体随机初始化,这样使粒子群优化算法的粒子在搜索初期就处于靠近最优解的解空间里,同时保持一定的种群多样性,得到一种基于案例推理粒子群优化算法;并由此算法以最大化数据速率、最小化发射功率及最小化误比特率为目标来优化无线电传输参数,得到一种比现有算法收敛速率快和寻优能力强的认知引擎。多载波系统的仿真结果表明了本算法的有效性。     

基于QoS需求的认知无线电资源分配算法

在误比特率、总发射功率以及主用户可容忍干扰门限的约束下,提出一种基于正交频分复用的认知无线电系统多目标优化贪婪分配算法。以最小化发射功率、最小化跨频干扰及满足次用户QoS需求为优化目标,线性组合这3个目标函数,把多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用贪婪算法实现多目标优化。仿真结果表明,该算法的系统总容量趋近于最优,在降低对主用户跨频干扰的同时,能够有效地满足次用户的QoS需求。