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(shù)的迅猛發(fā)展及其需求的增加，各個領(lǐng)域?qū)︻l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(jù)環(huán)境的變化而對系統(tǒng)的參數(shù)進行相應(yīng)的調(diào)整，因此能夠有效的提高頻譜資源的利用率。在認知無線網(wǎng)絡(luò)中，認知用戶（Secondary Users, SUs）在不影響授權(quán)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(quán)的頻譜，這樣可以實現(xiàn)認知用戶和授權(quán)用

2、戶共享頻譜資源。要實現(xiàn)頻譜資源的共享，一方面應(yīng)該避免認知用戶對授權(quán)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(guān)鍵技術(shù)，本文將圍繞認知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源的分配展開研究。
　　認知無線電技術(shù)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(shù)眾多，通過建立數(shù)學模型得到目標函數(shù)，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(shù)優(yōu)化以及數(shù)據(jù)處理上已經(jīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)用做了有益的探索。

4、
　　本文的主要內(nèi)容包括以下幾點：
　　1.介紹認知無線電中的頻譜分配技術(shù)。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(yīng)用，首先分別介紹兩種算法的基本原理以及實現(xiàn)流程，然后將兩種算法應(yīng)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