本文選題：認(rèn)知無(wú)線電 + 頻譜分配　； 參考：《電視技術(shù)》2014年19期

【摘要】：認(rèn)知無(wú)線電能有效實(shí)現(xiàn)頻譜資源的再利用,是當(dāng)前通信研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。如何進(jìn)行頻譜的合理分配是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)有效運(yùn)作的關(guān)鍵問(wèn)題。在圖論著色模型的基礎(chǔ)上,提出了一種基于Q-學(xué)習(xí)的自適應(yīng)蟻群算法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法性能明顯優(yōu)于顏色敏感圖著色算法,能更好地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)效益最大化。同時(shí),比傳統(tǒng)的蟻群算法尋優(yōu)能力更強(qiáng),收斂速度更快。
[Abstract]:Cognitive radio can effectively reuse the spectrum resources. It is one of the hotspots in the field of communication research. How to allocate the spectrum reasonably is the key problem to realize the effective operation of cognitive radio networks. On the basis of the graph coloring model, an adaptive ant colony algorithm based on Q- learning is proposed. The simulation experiment table is adopted. The performance of the algorithm is better than the color sensitive graph coloring algorithm, and it can achieve maximum network efficiency. At the same time, it is better than the traditional ant colony algorithm, and the convergence speed is faster.

【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：陜西省電子信息系統(tǒng)綜合集成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(201107Y03)
【分類號(hào)】：TN925

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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5 潘\，

本文編號(hào)：1812647