在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中,為了有效使用空閑頻譜資源,提升頻譜利用率,提出了一種基于圖論模型的改進(jìn)蟻群算法。該方法在信息素更新時引入了混沌初始化和混沌擾動,改變了傳統(tǒng)蟻群算法信息素更新單一的規(guī)則,提升了算法的尋優(yōu)能力,進(jìn)而加快了收斂速度,同時在傳統(tǒng)模型基礎(chǔ)上考慮了認(rèn)知用戶選擇信道的優(yōu)先級,重新設(shè)定了干擾約束條件,增加了認(rèn)知用戶對信道的需求大小問題,進(jìn)而改善了認(rèn)知用戶的公平性。將改進(jìn)的蟻群算法(Improved Ant Cology Algorithm,IACA)應(yīng)用于認(rèn)知無線電頻譜分配問題,結(jié)果表明,基于IACA的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法具有更快的收斂速度和更好的尋優(yōu)性能,能有效提高系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)效益。 

【文章來源】：通信技術(shù). 2020年10期

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于IACA認(rèn)知無線電頻譜分配的流程

圖2選取平均最大網(wǎng)絡(luò)效益為目標(biāo)函數(shù)和可用信道數(shù)目進(jìn)行關(guān)系比較，將改進(jìn)的蟻群算法（IACA）、蟻群算法（ACA）以及遺傳算法（Genetic Algorithm,GA）的仿真結(jié)果進(jìn)行比較。仿真實驗進(jìn)行50次獨(dú)立實驗，記錄仿真實驗結(jié)果。由圖3可知：隨著信道數(shù)m的逐步增加，IACA的平均網(wǎng)絡(luò)效益數(shù)值是始終優(yōu)于ACA和GA。圖3選取平均最大網(wǎng)絡(luò)效益為目標(biāo)函數(shù)和認(rèn)知用戶數(shù)目進(jìn)行比較，此時信道數(shù)m為固定值。由圖3可知：隨著認(rèn)知用戶數(shù)n的逐步增加，網(wǎng)絡(luò)效益逐步減少。這是因為認(rèn)知用戶增加，分配信道時用戶間的干擾也在增強(qiáng)，致使網(wǎng)絡(luò)效益不斷降低。但是，IACA的平均網(wǎng)絡(luò)效益數(shù)值依舊始終優(yōu)于ACA和GA。

圖3選取平均最大網(wǎng)絡(luò)效益為目標(biāo)函數(shù)和認(rèn)知用戶數(shù)目進(jìn)行比較，此時信道數(shù)m為固定值。由圖3可知：隨著認(rèn)知用戶數(shù)n的逐步增加，網(wǎng)絡(luò)效益逐步減少。這是因為認(rèn)知用戶增加，分配信道時用戶間的干擾也在增強(qiáng)，致使網(wǎng)絡(luò)效益不斷降低。但是，IACA的平均網(wǎng)絡(luò)效益數(shù)值依舊始終優(yōu)于ACA和GA。圖4選取平均最大網(wǎng)絡(luò)效益為目標(biāo)函數(shù)與實驗序號進(jìn)行關(guān)系比較。由圖4可知，隨著不斷迭代優(yōu)化，改進(jìn)蟻群算法得到了較高的網(wǎng)絡(luò)效益。相對于網(wǎng)絡(luò)效益，IACA算法優(yōu)于ACA算法和GA算法。由于在改進(jìn)的蟻群算法（IACA）中引入了混沌搜，索使得螞蟻能夠跳出局部最優(yōu)，遍歷全局空間范圍尋優(yōu)，從而可得到較高的全局最優(yōu)解。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]認(rèn)知無線電中基于圖論的頻譜分配算法[D]. 樊路.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009



本文編號：2935418