智能优化下的频谱分配算法

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1、智能优化下的频谱分配算法重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：段青言指导教师：朱冰莲教授专业：信号与信息处理学科门类：工学重庆大学通信工程学院二O一六年四月SpectrumAllocationAlgorithmUsingIntelligentOptimizationAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByDuanQingyanSupervisor:Prof.ZhuBinglian

2、Specialty:SignalandInformationProcessingCollegeofCommunicationEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要认知无线电技术是解决频谱利用率低的有效方法。频谱分配作为认知无线电的关键技术之一，影响着频谱共享的合理性和有效性。基于图论的频谱分配可看成一个NP-hard优化问题，智能优化算法能够有效解决此类问题。本课题对引入的两种智能优化算法进行改进，在提高频谱利用率的同时，减少计算时间并兼顾频谱分配

3、的公平性。人工蜂群算法因其具有良好的优化性能被应用于频谱分配问题中。但由于搜索策略的单一性和缺乏导向性等问题，导致其计算时间过长，容易陷入早熟等缺陷。从频谱分配算法设计的角度，主要进行如下几方面改进：①对当前离散人工蜂群算法仅采用单维更新的搜索策略进行分析，引入分阶段的种群更新策略。在搜索初期，采用全维更新策略加快对初始种群的优化速度；在搜索后期，采用单维更新策略进一步提高解的质量；②分析发现频谱分配问题具有解参数取值为1时才能够增加网络效益的特点。当前离散人工蜂群算法中更新维度随机选择，缺乏导向性和有效性。本文采用在后期进行单维更新时，仅对取值为0的维度

4、更新，增加算法的有向性和有效性。差分进化算法具有收敛速度较快，灵活性较高等优点，但其在应用于频谱分配问题中存在收敛精度不高等缺点，本文从以下几个方面予以改进：①针对差分进化算法在频谱分配问题的应用中开发能力不足的缺陷，提出向全局最优解学习的变异算子来提高算法的开发能力，提高解的质量；②针对差分进化算法不能直接应用于离散域的问题，引入含亲1特性的二进制编码，增强算法在编码映射过程中的导向性和有效性，进一步提高算法性能；③为了更好地适应种群的搜索需求，平衡算法的开发能力和探索能力，提出一种随迭代次数非线性变化的自适应交叉因子，使得算法在搜索前期具有较好的全局搜

5、索能力，而在算法后期加强局部搜索能力，提高算法的收敛速度和精度。对本文改进的两种频谱分配算法与其他算法进行仿真对比，结果表明本文算法具有更好的算法性能，其中改进后的自适应差分进化频谱分配算法，结合多目标频谱分配模型，能够在提高频谱利用率的情况下兼顾系统的公平性。关键词：认知无线电，频谱分配，人工蜂群算法，差分进化算法I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTCognitiveradioisaneffectivemethodtosolvetheproblemoflowspectrumefficiency.Spectrumallocationisakeyt

6、echniqueinCR,whichaffectstherationalityandeffectivenessofspectrumsharing.Theproblemofgraph-theorybasedspectrumallocationisknowntobeNP-hard,andintelligentalgorithmisaneffectivemethodtosolvethem.Twokindsofefficientintelligentalgorithmsareproposedinthisthesistoimprovethespectrumeffic

7、iency,whichreducethetimeconsumptionandattainfairnesssimultaneously.Becauseofitsgoodperformance,DiscreteArtificialBeeColony(DABC)algorithmhasbeenusedinspectrumallocation.Butitsoptimizationperformanceisweakenedbyitsdisadvantagessuchasthepremature,andlackingorientation.Tosolvethisfro

8、mspectrumallocation’sperspective,