离散二进制粒子群优化的频谱分配算法研究

随着无线通信技术在各领域的广泛应用,通信设备对频谱资源的需求程度不断提高。频谱资源的稀缺问题已经成为制约无线通信技术进一步发展的关键因素。利用图论模型,得到可用频谱矩阵、网络效益矩阵、频谱干扰矩阵以及分配矩阵,并将频谱分配问题转换为网络效益与分配矩阵寻优问题。借助离散二进制粒子算法,以网络效益、最大比例公平网络效益为目标函数,寻找最优分配矩阵。寻优过程中,为解决传统离散二进制粒子算法易陷入局部最优的问题,采用线性减少惯性权重因子,平衡局部和全局关系,提高寻优精度。试验表明:与遗传算法、敏感图着色法相比,基于离散二进制粒子群算法可取得更高的网络效益和最大比例公平网络效益。     

基于粒子群优化算法的无线电 频谱分配方法研究

粒子群(PSO)算法在认知无线电频谱分配问题上发挥着重要的作用,但是在连续无约束条件下基本的PSO 算 法才能得以运用,并且在此条件下,早熟收敛和收敛速度不够快等问题仍然无法得到效解决。为了优化这些问题,本文将对粒 子群算法的早熟收敛问题进行分析并加以改进,成功地将统一的粒子群算法应用于解决频谱分配问题。在综合考虑系统的总 宽带收益及用户接入公平性的基础上,建立了相应的目标函数,并验证了该算法的可行性和优越性。     

改进鲸鱼算法在认知无线电频谱分配中的应用

在当前无线通信系统中,频谱分配的不合理降低了无线频谱资源的利用率,而认知无线电技术被认为是解决当前频谱资源和无线业务请求矛盾的有效途径.针对传统算法易陷入局部最优解,收敛速度慢等问题,提出一种改进鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),首先提出了一种混合反向学习...     

改进的细菌觅食算法求解认知无线网络频谱分配问题

认知无线网络中如何进行频谱合理的分配是实现动态频谱接入的关键技术之一。基于图论着色频谱分配模型,以最大化网络效益为目标函数,提出一种具有量子变异操作的改进的二进制细菌觅食优化算法,用以求解认知无线网络中空闲频谱在认知用户间的动态分配问题。通过仿真实验比较了本算法与颜色敏感图论着色算法、传统二进制细菌觅食算法的性能。结果表明:本算法性能明显优于颜色敏感图论着色算法,能更好地实现网络效益最大化,提高用户的平均效益;与传统二进制细菌觅食算法相比,改进后的细菌觅食算法寻优能力更强,收敛速度更快。     

认知无线电网络中频谱分配算法

随着科学技术的发展,无线通信技术逐渐趋于成熟,虽然频谱资源日益增多,但是认知无线电的频谱仍是处于紧缺状态,在一定程度上对无线通信的发展有着阻碍和抑制的作用。比如一些用户的需求在认知无线电网络中并没有得到满足,这一问题具体表现在频谱分配算法的不够严谨,存在很大的欠缺。     

渔夫捕鱼优化算法的认知无线电频谱分配

针对认知无线电系统中认知用户频谱分配问题,提出一种基于渔夫捕鱼优化算法（SFOA）的频谱分配算法。以系统效益最大化为优化目标,建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,采用设置参数少、易于编码实现、寻优能力强的渔夫捕鱼优化算法对模型进行求解,得到空闲频谱最优分配方案,在Matlab 2012平台上进行仿真实验。结果表明,SFOA不仅提高了用户平均系统效益,而且提高了频谱分配效率。     

改进型萤火虫算法求解CRN频谱分配问题

在认知无线电网络CRN(Cognitive Radio Network)中,寻找频谱分配更优化方案。在基本萤火虫算法基础上,提出改进型萤火虫算法。该算法将固定步长改为自适应可变步长,有效改善搜索精度低和收敛速度慢的问题。并且结合混沌优化,增加萤火虫种群的多样性以及提高全局搜索性。基于频谱分配模型仿真和4个标准函数测试可得,改进后萤火虫算法在收敛速度、求解精度、迭代过程稳定性以及网络总效益等方面均优于基本萤火虫优化算法。     

基于改进海鸥算法的认知无人机网络频谱分配

针对无人机网络资源短缺的问题,提出一种基于改进海鸥优化算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的认知无人机网络频谱分配方案.对海鸥优化算法的解进行克隆操作,实现个体空间的扩张,增强对解空间的搜索力度.对克隆的个体进行变异操作,并将变异个体与原个体比较,保留较优的个...     

基于粒子群算法的认知无线电频谱分配算法

针对认知无线电空闲频谱分配过程中整体性能优化问题,建立了频谱资源受限情况下实现系统总带宽收益最大化、认知用户接入公平性最优的多目标模型,并结合问题特点设计了基于粒子群优化算法的智能求解算法,给出了具体的实施步骤。从系统总带宽收益、用户接入公平性和系统整体性能3个方面,仿真比较分析了所提算法同协作最大化带宽总收益和协作最大化比例公平性准则下的敏感图着色算法的性能,结果表明该方法实现了系统总带宽收益和用户公平性的折中,整体性能优于敏感图着色算法。     

基于改进二进制灰狼算法的频谱分配

为解决当前频谱资源紧缺和利用率低的问题,提出一种基于改进二进制灰狼算法(IBGWO)的频谱分配方案.在算法中加入一个非线性收敛因子、柯西扰动策略和自适应权重,提高算法的寻优性能;在连续空间到离散空间的转换中,引入一个新的转换函数实现离散化操作;将改进后的二进制灰狼算法和频谱分配模型结合,以最大化系统效益和认知用户接入公...     

改进二进制粒子群算法及在频谱分配中的应用

收敛速度是衡量算法有效性的重要标准,当前频谱分配算法普遍存在收敛过慢的缺陷。为更高效地完成频谱分配,对二进制粒子群算法的速度和位置更新策略在离散域作了全新诠释,提出了二进制离散速度的概念,并以其作为决定位置参数变或不变的异或因子,更好地平衡了算法的开发性能与探索性能。实验表明,改进二进制粒子群算法能够更高效、快速地完成频谱分配。     

基于二进制烟花优化算法的认知无线网络频谱分配

针对当前无线频谱资源稀缺和利用率低的问题,提出一种基于二进制烟花优化算法的频谱分配方法。每个烟花个体进行分布式爆炸搜索,并对最优烟花的爆炸半径采用改进公式动态更新;在变异环节中,针对粒子间信息交流不足的缺点,引入遗传算法的交叉变异算子,进一步增强种群多样性;对选出的最优个体使用Metropolis准则进行模拟退火扰动,避免陷入局部最优。仿真实验表明,二进制烟花优化算法在认知无线网络的频谱分配中具有寻优精度高、收敛速度快的特点,较好地实现了网络效益和用户比例公平性的最大化。     

基于VCG机制的动态频谱分配算法

针对在Underlay频谱共享方式下的认知无线网络动态频谱分配问题,在满足主用户服务质量（QoS）的前提下,建立一种非合作博弈模型,并设计其效用函数。在借鉴VCG机制的基础上,设计相应的收益函数,提出一种可以最大化认知无线网络系统吞吐量且保证公平性的分布式动态频谱分配算法。仿真结果表明,该算法收敛速度快、公平性强。     

基于智能跳频的短波无线接入网动态频谱分配算法

针对现有短波无线接入网的固定式频谱分配方法难以满足使用智能跳频技术新要求的问题,分析智能跳频短波无线接入网的通信需求,提出智能跳频短波无线接入网的动态频谱分配策略及算法。首先将各机动用户和接入基站看作一子网;然后将对各子网的频谱分配建模为基于图着色理论的智能跳频短波无线接入网频谱分配模型;最后结合通信需求提出分配策略和算法,完成频谱分配并进行了仿真分析。结果表明,这些频谱分配策略及算法以不同的目标进行频谱分配,能够有效支撑智能跳频技术在短波无线接入网中的应用,与固定式频谱分配方法的定频通信相比,在网络效益、子网满意度、网络公平性、网络支持用户数和频谱利用率等方面均有明显提升,同时能有效降低互扰率。     

一种细菌觅食算法的改进及其应用

针对原有细菌觅食算法收敛速度慢、计算量大的问题,首先通过改进细菌种群大小、细菌运动步长、引进迭代终止条件改进原有细菌觅食算法,然后将其应用到支持向量机的参数优化上。实验以Iris标准测试数据集为依托,以高斯核支持向量机中核参数γ和惩罚因子C为优化对象,分析了遗传算法、粒子群算法、原有的和改进后的细菌觅食算法的寻优性能,验证了将改进后的细菌觅食算法应用到支持向量机参数选择上具有优越性。     

混沌拟态物理优化的认知频谱差异分配

针对认知无线电网络的频谱分配问题,提出了一种考虑频谱可用率的分配模型,并在约束处理时,将可用率更高的频谱分配给认知用户;基于频谱分配问题的NP(非确定性多项式)特性,进而提出了一种基于混沌拟态物理优化的智能算法。使用混沌的遍历性初始化种群,改进了微粒的作用力方程,避免算法陷入局部最优。仿真实验结果表明:该算法能获得更高的网络收益,提高了频谱使用效率。     

基于差分进化算法的认知无线电频谱分配

针对认知无线电系统中认知用户分配可用频谱问题,提出基于差分进化算法的认知无线电频谱分配算法。利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点,得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。仿真结果表明,提出的算法不仅提高了用户平均系统效益,而且缩短了运行时间,提高了频谱分配效率。     

认知无线电网络中基于需求的多小区频谱分配算法

提出一种认知无线电网络中基于需求的多小区频谱分配算法。使用图论着色模型,结合频谱质量分级概念,根据小区内需求情况,该算法将网络中周期检测到的可用频谱分配给各个认知小区,最大化满足需求的同时,为业务提供服务质量保障。仿真结果表明：与原有算法相比,该算法能更好地满足网络需求。     

均衡满意度的并行单色连通分支频谱分配算法

针对各类图论着色频谱分配算法的时间开销过大的问题,提出了一种并行单色连通分支处理拓扑图的方法。该方法结合连通分量理论和单色子图分解法,可应用于目前所有的图论着色模型的拓扑图分解中。并且根据认知用户的需求来调整分配使满意的用户比例增大,从而解决了分配结果存在的用户满意度不均衡情况。仿真结果表明,提出的算法是一种快速且能够使更多用户满足需求的有效方法。     

混合共享认知无线网络信道分配算法

混合频谱共享是适应认知用户不同地理分布的有效频谱共享模式。信道分配是无线通信网络中关键的问题之一,近年来得到了广泛研究。集中式信道分配算法是最常用的算法形式,但在认知无线电网络这种分布式系统中,集中式算法不易实现。将混合共享认知无线网络的信道分配问题构建为一对一的匹配博弈,提出了分布式用户-信道匹配算法。该算法数学复杂度低,且能够达到稳定匹配。仿真结果表明,算法收敛时间短,稳定匹配状态下的平均传输速率与使用匈牙利算法的最优分配算法所获得传输速率相接近,远优于随机分配算法的传输速率。