基于量子遺傳算法的認知無線電功率控制研究.pdf

1、當(dāng)前，隨著各種無線通信技術(shù)的廣泛運用，有限的頻譜資源越來越緊張；而另一方面，大量的頻譜資源沒有被充分利用。為了緩解頻譜資源缺乏和頻譜資源利用率低的矛盾，各種動態(tài)頻譜共享的技術(shù)應(yīng)運而生，其中認知無線電技術(shù)的發(fā)展最引人注目。認知無線電是實現(xiàn)無線頻譜資源復(fù)用的關(guān)鍵技術(shù)，它可顯著的提高無線頻譜利用率、實現(xiàn)動態(tài)頻譜接入。
　　 本文主要圍繞認知無線電技術(shù)中的功率控制這一關(guān)鍵技術(shù)進行研究，主要工作如下：
　　 首先，介紹了認知無線電

2、技術(shù)的發(fā)展概況及其關(guān)鍵技術(shù)，并介紹和分析了博弈論的基本原理和功率控制博弈模型，重點分析了基于非合作博弈論模型下的認知無線電功率控制算法，并在基于代價函數(shù)的非合作博弈功率控制的基礎(chǔ)上設(shè)計了一個新的有效函數(shù)，通過仿真分析可以看出，新的博弈模型在效用函數(shù)和發(fā)射功率方面比原有的博弈模型都有了明顯的改善。
　　 其次，本文將遺傳算法運用到認知無線電功率控制中，遺傳算法是一種隨機全局搜索算法, 它對目標(biāo)空間進行隨機搜索，同時以全局并行搜索方

3、式來搜索優(yōu)化群體中的最優(yōu)個體。借助遺傳算法較強的搜索能力，搜索出認知用戶最適合的發(fā)射功率，并同NPGP(Non-cooperative Power Control Game with Pricing，基于代價函數(shù)的非合作博弈論功率控制)算法在發(fā)射功率、效用函數(shù)等方面進行仿真比較。
　　 最后，本文將量子遺傳算法運用到認知無線電功率控制中，獲取各認知用戶的發(fā)射功率。仿真結(jié)果表明，同NPGP算法相比，遺傳算法與量子遺傳算法在認知用戶