認(rèn)知傳感網(wǎng)中信道容量優(yōu)化方法研究.pdf

1、近幾年來，隨著認(rèn)知傳感網(wǎng)中接入設(shè)備數(shù)量的快速增長，傳統(tǒng)的無線通信技術(shù)已經(jīng)難以滿足人們對(duì)高帶寬、高速率通信服務(wù)的需求，認(rèn)知傳感網(wǎng)中的信道容量優(yōu)化方法成為研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)優(yōu)化方法對(duì)目標(biāo)函數(shù)限制多、復(fù)雜度高、收斂性難以確定，為了進(jìn)一步提高優(yōu)化的速度，可以利用粒子群算法等優(yōu)化算法對(duì)信道容量優(yōu)化問題進(jìn)行求解。粒子群算法具有分布式并行計(jì)算的特點(diǎn)，能夠極大的提高優(yōu)化速度，但是在優(yōu)化過程中，容易陷入局部最優(yōu)區(qū)域。因此，論文主要針對(duì)如何解決基于粒子群算法

2、的信道容量優(yōu)化方法的早熟收斂問題方面展開研究，從算法參數(shù)和算法融合的角度，對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)，重點(diǎn)研究了兩種基于改進(jìn)粒子群算法的信道容量優(yōu)化方法。
　　首先，論文對(duì)認(rèn)知傳感網(wǎng)系統(tǒng)模型、信號(hào)模型、接收權(quán)重向量的選取以及一些相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行了研究。對(duì)信道容量優(yōu)化問題進(jìn)行了分析，并介紹了一些常用的信道容量優(yōu)化方法，分別討論了基于梯度搜索和粒子群算法的信道容量優(yōu)化方法的基本原理，對(duì)這兩種優(yōu)化方法進(jìn)行仿真對(duì)比分析。
　　其次，論文從平

3、衡全局搜索與局部搜索的角度，將標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法參數(shù)固定的方式改進(jìn)為動(dòng)態(tài)調(diào)整的方式。具體討論了幾種種群收斂程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，分析了算法中每個(gè)參數(shù)對(duì)搜索過程的影響，并結(jié)合粒子群當(dāng)前的多樣性指標(biāo)，分別給出慣性權(quán)重和加速度因子的調(diào)整策略，基于此，論文提出了一種基于動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重加速度因子的信道容量優(yōu)化方法。仿真結(jié)果表明基于動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重加速度因子的信道容量優(yōu)化方法可以加快優(yōu)化速度，提升系統(tǒng)容量，獲得更好的誤碼性能，同時(shí)具備一定的擺脫局部最優(yōu)的能

4、力。
　　最后，為了進(jìn)一步增強(qiáng)信道容量優(yōu)化后期擺脫局部最優(yōu)的能力，提高搜索的精度，論文研究了遺傳算法和混沌搜索方法，給出了在粒子群算法的搜索過程中引入交叉、變異、混沌操作的改進(jìn)策略，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于混沌遺傳算法的信道容量優(yōu)化方法。從優(yōu)化速度、優(yōu)化精度、系統(tǒng)容量以及誤碼性能的角度，對(duì)基于混沌遺傳算法的信道容量優(yōu)化方法進(jìn)行了仿真，并與基于粒子群算法的信道容量優(yōu)化方法以及基于動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重加速度因子的信道容量優(yōu)化方法進(jìn)行了仿真