隨著新的無線通信技術的逐漸出現(xiàn),頻譜資源的稀缺和授權頻譜使用效率低的問題已經(jīng)成為阻礙無線通信技術發(fā)展的一個原因,在這樣的一個背景下,認知無線電技術產(chǎn)生了。它是一種動態(tài)接入頻譜進行通信的方式,能夠發(fā)現(xiàn)和利用空閑頻譜,從而達到提高通信效率的目的。認知無線電的出現(xiàn)為解決頻譜資源緊缺問題提供了一種有效地解決辦法,因此,研究認知無線電技術具有著十分重要的研究意義和應用前景。本文主要對認知無線電的主要環(huán)節(jié)—頻譜分配環(huán)節(jié)進行了深入的研究,主要的研究內(nèi)容如下:(1)首先,了解認知無線電技術的基本理論,并對目前常用的頻譜分配模型進行分析,確立了圖論著色模型為本文的研究基礎。其次,了解群智能算法的基本理論及應用情況。群智能算法因其具有算法實現(xiàn)簡單、搜索能力強等的特點,現(xiàn)已被用于認知無線電尋優(yōu)問題中,并取得了一定的研究成果。(2)在認知無線電中,頻譜分配問題可以被描述為一組滿足約束條件的優(yōu)化問題,且屬于復雜優(yōu)化問題。為了證明群智能算法在解決頻譜分配問題方面的優(yōu)越性,本文將基于群智能算法的頻譜分配方法與經(jīng)典顏色敏感圖論著色法進行比分析。實驗結果表明,群智能算法應用于頻譜分配問題具有有效性,且尋優(yōu)性能優(yōu)于經(jīng)典顏色敏感圖論著色法。(3)群體智能是在生物種群社會行為的啟發(fā)下得出的概念,算法中涉及到的一些參數(shù)的設置往往是依據(jù)一定的經(jīng)驗得來的,在一定程度上降低了算法的尋優(yōu)能力。本文提出了一種自適應量子遺傳算法,在種群進化過程中,保留每代中的優(yōu)秀個體,保證種群中的優(yōu)秀個體不會在進化過程中被淘汰掉;在采用量子旋轉(zhuǎn)門對個體進行更新時,旋轉(zhuǎn)角的大小隨著種群進化而不斷變化。為了進一步提升算法性能,本文在算法中還引入個體變異思想,當個體滿足變異條件時,采用量子非門對個體進行變異。最后,通過對復雜函數(shù)的測試以驗證本文提出算法的有效性。(4)研究自適應量子遺傳算法在頻譜分配問題中的應用。將自適應量子遺傳算法應用于求解頻譜分配問題,并利用頻譜分配靜態(tài)和動態(tài)測試實驗來驗證本算法在解決頻譜分配問題方面的有效性,且與基本量子遺傳算法、遺傳算法和粒子群算法進行對比分析以驗證其優(yōu)越性。從仿真測試結果中可以看出,與測試的其它三種算法相比,自適應量子遺傳算法適合用于求解頻譜分配問題,算法的收斂速度更快、尋優(yōu)性能更好,能夠獲得更優(yōu)的頻譜分配方案。
【學位單位】：沈陽師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN925;TP18
【部分圖文】：

各國對于無線頻譜的劃分通常采用靜態(tài)方式進行分配。通常，據(jù)授權用戶的需求為它們分配所需要的頻段，這些被分配的頻段只用戶使用，其他未授權的用戶不能使用。為了防止頻段之間的通段之間還會預留一定的間隙防止通信干擾。另外，一些學者在調(diào)查，在某些時間段內(nèi)，一些被授權的頻段并未被授權用戶使用，處于研究表明，當前政府所使用的分配方式使得有些頻譜處于空閑狀態(tài)卻處于擁堵狀態(tài)，降低了頻譜的使用效率。表 1.1、圖 1.1 為美國某一時間段頻譜的使用情況的測量結果，從圖中可以看出，3~6G譜的使用效率比較低，大部分都是處于空閑狀態(tài)。從上文可以看出源處于一個非常緊缺的狀態(tài)，但這并不是真正意義上的頻譜資源稀這些有限的頻譜資源沒有得到合適的利用。表 1.1 頻譜使用率測量結果Freq(GHz) 0~1 1~2 2~3 3~4 4~5 5~6Utilization(%) 54.4 35.1 7.6 0.25 0.128 4.6

圖 3.1 單點交叉異是根據(jù)一定的概率對個體的某些基因進行調(diào)整的操作，這個概在遺傳算法中，變異操作可以根據(jù)個體編碼方法的不同，可以，具體變異方法可以根據(jù)個體的編碼方式以及問題需求進行 3.2 所示，對于采用二進制編碼的個體來說，可以采用基本的得新個體。父代子代圖 3.2 變異操作法的實現(xiàn)步驟 3.3 所示為經(jīng)典遺傳算法的實現(xiàn)流程，具體的實現(xiàn)步驟如下：

變異操作

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本文編號：2814645