為盡可能提高系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)收益及網(wǎng)絡(luò)資源的利用率,針對原有蟻群算法搜索時間長、收斂速度慢及信息素單一等問題,提出一種基于時間效率的多態(tài)蟻群優(yōu)化算法,借助信息素的增強型積累,為蟻群算法中螞蟻的行動提供依據(jù),并將其運用到認知無線電動態(tài)頻譜接入中.以最大網(wǎng)絡(luò)公平性和網(wǎng)絡(luò)收益總和作為目標函數(shù)的仿真試驗表明:改進后的算法能顯著地提高系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)效益,保證系統(tǒng)的公平性,與此同時,節(jié)省了認知用戶的搜索時間,使認知用戶能更快速地接入可用信道,改進后的算法在加快收斂速度的同時,使得系統(tǒng)吞吐量也顯著增加,提升了系統(tǒng)的整體性能. 

【文章來源】：江蘇大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

算法流程圖

圖2為3種算法下可用信道數(shù)與網(wǎng)絡(luò)收益總和的關(guān)系比較.由圖2可知:選取本研究中改進的算法進行頻譜分配時,網(wǎng)絡(luò)效益總和高于另外兩種算法;隨著可用信道m(xù)的數(shù)量不斷增大,本研究算法的網(wǎng)絡(luò)收益總和始終高于AOC算法和QGA算法.這是由于引入的時間參數(shù)對信道的效益起到了很好的調(diào)節(jié)作用,減少了認知用戶的搜索時間,繼而提高了系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)收益.圖3為3種算法下認知用戶數(shù)與網(wǎng)絡(luò)收益總和的關(guān)系比較.由圖3可知:當認知用戶數(shù)量不斷增多時,3種算法的網(wǎng)絡(luò)收益總和都在減小;認知用戶數(shù)量不斷增多,作用于可用信道的干擾也隨之增多,繼而分配可用信道的時間也相應(yīng)變長.本研究算法改進后收斂速度顯著提高,在信道數(shù)量一定時,能夠使認知用戶更好地做出選擇,提高網(wǎng)絡(luò)收益.

圖3為3種算法下認知用戶數(shù)與網(wǎng)絡(luò)收益總和的關(guān)系比較.由圖3可知:當認知用戶數(shù)量不斷增多時,3種算法的網(wǎng)絡(luò)收益總和都在減小;認知用戶數(shù)量不斷增多,作用于可用信道的干擾也隨之增多,繼而分配可用信道的時間也相應(yīng)變長.本研究算法改進后收斂速度顯著提高,在信道數(shù)量一定時,能夠使認知用戶更好地做出選擇,提高網(wǎng)絡(luò)收益.圖4為3種算法下認知用戶數(shù)與算法網(wǎng)絡(luò)公平性關(guān)系比較.由圖4可知,認知用戶數(shù)增多時,競爭也隨之增大.本研究算法通過比較認知用戶的信道使用情況來權(quán)衡頻譜分配公平性,進而使系統(tǒng)公平性有了顯著提高.

【參考文獻】：
期刊論文
[1]智能優(yōu)化算法應(yīng)用于分布式電源配電網(wǎng)無功優(yōu)化綜述[J]. 孫亮,呂凌虹,張秀琦,劉國炳.  東北電力大學(xué)學(xué)報. 2017(04)
[2]基于改進蟻群算法對VRP線路優(yōu)化[J]. 王曉東,張永強,薛紅.  吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2017(02)
[3]多信道認知無線電頻譜感知時間和門限聯(lián)合分配[J]. 劉鑫,張建偉,楊昊,孔繁鏘,高寧,閆鈞華.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2016(05)
[4]基于頻譜預(yù)測和頻譜分割的吞吐量優(yōu)化[J]. 李紅,齊麗娜.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(02)
[5]多態(tài)蟻群算法的認知無線電頻譜分配[J]. 張婧怡,向新,王鋒,孫曄,魯陽,李斌.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(02)
[6]一種基于干擾對齊的用戶選擇與功率優(yōu)化算法[J]. 唐禮,趙楠,殷洪璽.  大連理工大學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[7]認知無線電網(wǎng)絡(luò)的一種演化博弈頻譜共享機制[J]. 賀歡歡,王興偉,黃敏.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2016(03)
[8]基于改進遺傳算法的含分布式電源配電網(wǎng)故障定位[J]. 王迪,吳鑫強,王振浩.  東北電力大學(xué)學(xué)報. 2016(01)
[9]基于遺傳蟻群優(yōu)化算法的認知無線電頻譜分配[J]. 吳軒,孫文勝,陸家明.  通信技術(shù). 2015(11)
[10]無線通信系統(tǒng)頻譜分配策略優(yōu)化研究[J]. 張婧怡,向新,孫曄,王峰.  計算機仿真. 2015(10)



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