基于遺傳算法的OFDM系統(tǒng)的智能決策引擎研究.pdf

1、認知無線電技術近年來成為了下一代通信的研究熱點，其中的許多關鍵思想也被人們應用到相關領域，智能決策作為認知無線電的核心之一，是未來的通信發(fā)展的主要方向，本文主要研究基于遺傳算法的OFDM系統(tǒng)的抗干擾智能決策引擎，主要工作分為三部分，介紹如下：
　　本文的第一部分主要介紹抗干擾智能決策引擎的概念、分類及結構，重點研究基于遺傳算法、量子遺傳算法、模擬退火遺傳算法、二進制粒子群算法在內(nèi)的不同進化算法的決策單元性能，仿真結果表明遺傳算法在

2、全局尋優(yōu)中有較快的收斂速度和準確的搜尋結果，作為決策單元的主要算法具有良好的性能；同時本文還分析比較了學習單元的兩種算法：基于案例推理和基于規(guī)則推理。
　　本文的第二部分主要研究無干擾環(huán)境下OFDM系統(tǒng)的智能決策引擎，首先設計了智能決策引擎的框架，然后針對OFDM系統(tǒng)的子載波比特功率分配：第一設計了基于遺傳算法的決策單元，同時仿真分析了決策單元算法與傳統(tǒng)比特功率分配算法，仿真結果表明：在子載波比特功率分配中，目標函數(shù)為最小化發(fā)射功

3、率時，基于遺傳算法的決策單元的總功率要小于傳統(tǒng)比特功率分配算法；第二針對遺傳算法進行了改進，包括初始種群中增加優(yōu)良基因與變異概率可變，仿真結果表明：基于改進算法的決策單元性能有相應的提升。同時，本文還研究了 OFDM系統(tǒng)中的調(diào)制模式選擇，并且對基于遺傳算法的決策單元與傳統(tǒng)固定門限自適應算法進行了仿真分析，仿真結果表明：基于遺傳算法的決策單元較傳統(tǒng)算法有更小的誤碼率，同時系統(tǒng)容量也有相應的減小。
　　本文的第三部分主要研究干擾環(huán)境下

4、OFDM系統(tǒng)的智能決策引擎，首先提出了抗干擾智能決策引擎的框架及機理，在干擾較小的情況下，決策單元會保留所有子帶以達到更高的傳輸速率，在干擾較大的情況下，決策單元會利用無干擾子帶進行傳輸，使系統(tǒng)的誤碼率達到預期，然后對部分帶干擾環(huán)境下抗干擾智能決策引擎的進行了性能分析，仿真結果表明：在不同系統(tǒng)要求下，決策單元會根據(jù)系統(tǒng)信道質(zhì)量如信噪比、信干比來自適應地調(diào)整傳輸參數(shù)如調(diào)制方式，達到誤碼率與數(shù)據(jù)率的權衡。
　　本文的工作對抗干擾通信系