本文選題：認(rèn)知無線電 + 頻譜感知　； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年06期

【摘要】：多信道聯(lián)合感知問題由于具有非凸性使得求解困難,該文首次嘗試用確定性全局優(yōu)化方法對該問題進(jìn)行求解。該問題首先被轉(zhuǎn)化為單調(diào)優(yōu)化問題,進(jìn)而提出一種基于單調(diào)優(yōu)化框架的凸松弛分支定界(BRBCR)算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,所提算法較傳統(tǒng)的凸優(yōu)化方法可大幅度提升系統(tǒng)性能,收斂速度較PA(Polyblock Algorithm)以及傳統(tǒng)的BRB算法提高了2個(gè)數(shù)量級,即使信道數(shù)目多達(dá)16,收斂精度為610-,該文算法16 s內(nèi)即可收斂。此外,該算法還可為其它算法提供基準(zhǔn),對這些算法性能進(jìn)行評估。
[Abstract]:The multi-channel joint perception problem is difficult to solve because of its non-convexity. This paper first attempts to solve the problem with deterministic global optimization method. The problem is first transformed into a monotone optimization problem, and then a convex relaxation bifurcation and bound (BRBCR) algorithm based on monotone optimization framework is proposed. The simulation results show that the proposed algorithm can greatly improve the system performance compared with the traditional convex optimization method, and the convergence rate of the proposed algorithm is two orders of magnitude higher than that of PA (Polyblock Algorithm) and traditional BRB algorithm. Even if the number of channels is as many as 16 and the convergence accuracy is 610-10, the proposed algorithm can converge within 16 s. In addition, the algorithm can also provide a benchmark for other algorithms to evaluate the performance of these algorithms.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;武漢大學(xué)微電子與信息技術(shù)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61072135)資助課題
【分類號】：TN925

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本文編號：2116305