基于隨機漂移粒子群優(yōu)化算法的頻譜分配研究與分析.pdf

1、近些年來隨著無線通信技術的迅猛發(fā)展及其需求的增加，各個領域對頻譜資源的需求也日益增長。認知無線電（Cognitive radio）作為一種智能系統(tǒng)，能夠根據環(huán)境的變化而對系統(tǒng)的參數進行相應的調整，因此能夠有效的提高頻譜資源的利用率。在認知無線網絡中，認知用戶（Secondary Users, SUs）在不影響授權用戶（Primary Users, PUs）正常通信的前提下，采用機會式的方式接入已被授權的頻譜，這樣可以實現認知用戶和授權用

2、戶共享頻譜資源。要實現頻譜資源的共享，一方面應該避免認知用戶對授權用戶的干擾，另一方面是對感知到的空閑頻譜進行合理的管理。其中如何對空閑頻譜進行合理高效的分配是一項關鍵技術，本文將圍繞認知無線網絡中頻譜資源的分配展開研究。
　　認知無線電技術具有智能性以及其機會式的接入到頻譜資源，因此在頻譜共享過程中涉及的參數眾多，通過建立數學模型得到目標函數，其大多為優(yōu)化問題。智能優(yōu)化算法大都具有比較好的全局優(yōu)化能力，因此可以有效的解決此類問題

3、。粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法作為近些年發(fā)展比較成熟的兩種智能算法，在函數優(yōu)化以及數據處理上已經顯示出較強的優(yōu)化能力。
　　本文基于粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法的研究，以認知無線電中頻譜分配為研究對象，引用了隨機漂移的粒子群優(yōu)化算法并將該算法應用在認知無線電中的頻譜分配問題中。在隨機漂移粒子群優(yōu)化算法的前提下，本文做了進一步的改進，并且提出一種新的算法并應用于頻譜分配問題中。本文的研究對智能算法在認知無線電中頻譜分配的應用做了有益的探索。

4、
　　本文的主要內容包括以下幾點：
　　1.介紹認知無線電中的頻譜分配技術。重點介紹了基于圖論著色模型的頻譜分配算法。
　　2.討論并分析粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法在頻譜分配中的應用，首先分別介紹兩種算法的基本原理以及實現流程，然后將兩種算法應用在基于圖論模型的頻譜分配問題中，并進行實驗仿真對比。然后對兩種算法進行比較分析其優(yōu)缺點。
　　3.引用隨機漂移的粒子群優(yōu)化算法，該算法是對粒子群優(yōu)化算法的改進，在粒子群優(yōu)化