基于鸡群算法的认知无线电决策引擎

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于鸡群算法的认知无线电决策引擎　　摘要：提出基于鸡群算法的认知决策引擎，以解决认知无线电发射参数的自适应重配置问题。将认知决策引擎模型转化为多目标优化问题，并采用加权和方法将其转换为单目标优化问题。采用鸡群算法对认知决策引擎进行求解，从而实现认知无线电发射参数的重配置。结合多载波通信系统进行了仿真��验，结果表明，该认知决策引擎能根据用户需求变化，动态进

2、行认知无线电参数的重配置。　　关键词：认知无线电；认知决策引擎；鸡群算法　　DOIDOI：/　　中图分类号：TP319　　文献标识码：A文章编号：1672--0128-03　　0引言　　无线通信业务对频谱资源的需求飞速增长，加剧了频谱资源的供需矛盾。Mitola[1]提出的认知无线电技术，能实现对频谱资源的动态利用。CR最大的优点是智能性，体现其智能性的是认知决策引擎。CDE是实现认知无线电发射参数自适应调整的关键技术，能根据变化的通信环境及用户需求，对无线电发射参数进行自适应优化，以保证有效通信[2]。为了充分发挥“教学点数字教

3、育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　CDE本质上可建模为一个多目标优化问题，然后采用各种智能优化算法求解。遗传算法虽能求解CDE[3-4]，但其存在收敛速度慢、早熟等缺点；对遗传算法进行改进得到的量子遗传算法用于求解CDE[5]，

4、性能得到了提升，但其复杂度也增加了。Meng等[6]于XX年提出了鸡群算法，简单、易扩展，是一种新的、天然的多种群、自适应群智能优化算法，本文将建立基于鸡群算法的认知决策引擎。　　1认知决策引擎为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，

5、熟悉系统的使用和维护。　　通过调整自身参数以适应通信环境的变化从而满足用户的要求，这是认知决策引擎的目标，其可建模为一个多目标优化问题，即对自身发射参数进行优化求解，并根据寻优结果进行参数自适应调整，从而使通信性能达到最优。发射功率、调制方式、符号速率、频率、带宽等是认知无线电中常见的调整参数。假设CR系统中有m个可调参数，表示为x=[x1，x2，…，xm]，由于受到政策法规、通信环境、硬件设备等制约，单个参数xi在某取值范围[Ai，Bi]内取离散值或连续值。设f=[f1，f2，…，fn]代表系统的n个性能优化目标，在实际通信环境

6、中，由于用户业务需求不同，对通信的要求也各异，例如多媒体通信关心的是数据传输速率的最大化，而数据通信则关心的是误比特率的最小化[7]。对不同目标函数的应用需求，本文采用w=[w1，w2，…，wn]表示，其中，权重wi的数值大小代表了目标函数fi在不同需求时的重要程度。将已经归一化处理的n个目标函数f=[f1，f2，…，fn]采用线性加权和方法转化为如式所示的单目标函数：　　2鸡群算法优化认知决策引擎参数　　鸡群算法原理　　对于所有的N只鸡，每一代t，第i只鸡搜寻食物的位置可以被描述为xtij，D为搜索空间的维度。公鸡、母鸡、小鸡各

7、自搜索食物的公式见式[6]：　　其中，Randn均值为0，标注差为σ2的高斯分布；ε为一个很小的常数；k为公鸡中除i外的任一个体。母鸡搜索食物的公式见式：　　其中，rand为[0，1]间均匀分布的随机数；r1为母鸡i所在鸡群中的公鸡；r2为公鸡和母鸡组成的群体中的任意一只，且r1≠r2。　　小鸡搜索食物的公式见式：　　其中，m为小鸡i所对应的母鸡；FL为跟随系数，取值区间[0，2]。　　3种鸡拥有各自的搜索公式，适应度值越大的鸡群搜索空间越广。这种搜索机制能尽可能保证种群多样性，避免搜索陷入局部最优。　　鸡群算法求解认知决策引擎为

8、了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安