认知无线电学习与优化技术分析

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1、西南科技大学硕士研究生学位论文第1II页parametersdynamically．Keywords：cognitiveradio；cognitiveengine；learningandinference；ART；multi-objectiveoptimization；CSO西南科技大学硕士研究生学位论文第1V页23目录绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．1研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．3论文研究来源⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．4论文主要研究内容与结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4认知引擎设计与人工智能技术概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．52．1认知无线电基本定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．2认知引擎基本模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．62．2．1认知引擎概念提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．72．2．2认知引擎简化模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．72．2．3认知引擎学习与优化技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．82．3人工智能技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．3．1神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．

3、．92．3．2模糊逻辑⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．92．3．3群体智能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．102．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11联合ARTl与FAM的学习推理引擎设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．123．1自适应共振理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯123．1．1ARTl网络数据聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．123．1．2FAM网络学习推理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．143．2ARTl与FAM联合设计认知引擎⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．153．2．1数据样本采集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1

4、63．2．2仿真场景设定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯173．3仿真流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯173．3．1ARTl目标输出值估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．183．3．2FAM网络训练⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213．3．3FAM网络推理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯223．4仿真结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯223．4．1FAM、SVM及BP预测误差对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．233．4．2FAM、SVM及BP算法稳定性对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．263．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28

5、西南科技大学硕士研究生学位论文第V页4基于二进制CSO的参数优化引擎设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．294．1CSO二进制改进算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯294．1．1CSO简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．304．1．2CSO二进制改进算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯354．2认知无线电多目标参数优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．384．2．1认知无线电参数分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．384．2．2优化目标函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．3场景一：基于MATLAB的多载波系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．394．3．

6、1多载波认知无线电系统建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．394．3．2多目标优化函数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．404．3．3优化算法参数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．414．3．4仿真结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．464．4场景二：基于OPNET的移动无线网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯494．4．1OPNET移动无线网络建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．494．4．2多目标优化函数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯524．4．3优化算法参数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．534．4．4仿真结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．534．5

7、本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯57结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯59致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯61参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62攻读学位期间发表的与学位论文内容相关的学术论文及研究成果⋯⋯．．67西南科技大学硕士研究生学位论文第1页1绪论本章首先介绍了论文研究的背景与意义；其次阐述了认知无线电学习、决策与优化等方面的相关研究进展并总结国内外现状；最后介绍了本论文的研究来源及主要内容，并给出了本文组织结构。1．1研究背景与意义19世纪末期无线

8、电报的产生，开启了人类社会对无线频谱资源的开发利用和通信技术的大发展。如今，各种通信设备、广播电视的应用使得无线电波充斥着社会的每一个角落。人类即将面临着第四次工业革命时代的到来，特别是信息技术革命，当今社会无线网络特别是个人无线电业务日新月异，WIFI、3G、4G等网络技术蓬勃发展。在新的时代形势下，无论是人们的日常生活、社会产业的技术需求还是军事领域的特殊应用，都使得移动通信和无线通信的业务需求量急剧增长，这更加造成了无线频谱资源的珍贵和匮乏。无线通信技术的快速发展引发通信业务