基于量子遗传算法的认知无线电频谱分配

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1、第*&卷第"期"%%,年"月物理学报S=3+*&，R=+"，>8T@B1@U，"%%,!%%%/$",%K"%%,K*（&%"）K!$*&/%’GALGMNOPQAGPQRQAG!"%%,A624+M6U5+P=<+"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于量子遗传算法的认知无线电频谱分配!!）!）"）#!）"）"）赵知劲彭振郑仕链徐世宇楼才义杨小牛!）（杭州电子科技大学通信工程学院，杭州$!%%!&）"）（中国电子科技集团公司第$’研究所，嘉兴$!(%$$）（"%%&年(月!!日收到；"

2、%%&年)月*日收到修改稿）提出了基于量子遗传算法的认知无线电频谱分配算法，通过仿真比较了本文算法与颜色敏感图论着色频谱分配算法的性能+结果表明基于量子遗传算法的频谱分配算法性能明显优于颜色敏感图论着色算法，它能更好地实现网络效益最大化；当用户数和频带数较少时，量子遗传算法在进化代数很少时就能找到理想最优解，而颜色敏感图论着色算法所得到的解与理想最优解偏差较大+关键词：认知无线电，频谱分配，量子遗传算法，图论着色!"##：,*&%-基于量子遗传算法（DB14CB09848C2<139=@2C60，简称!;引言EFG）的频谱分配方法，通过仿真对基于EFG的频谱分配算法和基于图论

3、着色理论的分配算法性能进无线频谱是一种宝贵的自然资源+美国联邦通行了比较，仿真结果验证了本文所提算法的高效性信委员会（>8?8@13A=00B42<1C2=45A=002552=4，简称和优越性+［!］>AA）的研究报告表明，当前采用的固定频谱分配政策导致部分频段拥挤不堪，而其他频段使用率则";量子遗传算法极为低下+为了缓解无线频谱资源短缺、频谱利用率［$，!$—!’］不均的局面，人们提出了使用认知无线电技术的动量子遗传算法是量子计算和遗传算法相态频谱共享机制，允许认知无线电用户（也称次用结合的产物，其关键步骤包括染色体编码、种群测户）使用主用户当前未使用的频谱空穴，从而提高

4、频量、种群更新等+［"］谱利用率+$%&%染色体编码方式认知无线电通过感知外部无线环境、智能调整无线电参数并不断学习来最佳满足外部环境需在EFG中，染色体编码采用量子位来实现+量［$］求，期望实现高可靠性的通信并最大化频谱利用子位与经典位的不同之处在于它可以落在H%〉和H!〉［"］率+本文着眼于研究频谱空穴检测完成后，空闲频之外的线性组合态，其状态通常表示为谱资源在次用户间的分配问题+针对中心式或分布〉I"%〉J〉，（!）!#!式的网络体系结构、协作式或非协作式的频谱分配其中，"和分别表示状态H%〉和状态H!〉的概率幅+#［(］"行为、共存式或覆盖式的频谱接入技术，人们提出对

5、量子位测量时得到%的概率为H"H，得到!的概［*—)］"了不同的动态频谱分配方法，主要包括博弈论、率为H#H+"和#需要满足归一化条件拍卖理论［&］、议价机制［,］、图论着色［!%—!"］等+文献""H"HJH#HI!+（"）［!%，!!］提出了一种认知无线电频谱分配模型和基设一个染色体包含!位量子位，则其编码形式于图论着色理论的频谱分配算法，文献［!"］则在此为基础上提出了一种并行着色频谱分配算法+本文在"!""⋯"!!I[]，（$）讨论这种频谱分配模型基础上，提出了一种全新的#!#"⋯#!!浙江省教育厅科技计划项目（批准号："%%*%*($）和电科院预研基金项目（批准号：

6、(!!%!%(%!%"）资助的课题+#通讯联系人+./0123：321456276849:!"’;<=0"期赵知劲等：基于量子遗传算法的认知无线电频谱分配%548""其中!!!!#!"!!$%，!$%，"，⋯，"&采用量子位编!&!之，则调整量子位使得概率幅对向着有利于)#()!码后，’()中染色体种群可以表示为!（#）$｛"%，"&!##""，⋯，"$｝，其中#表示进化代数，%表示种群规模出现的方向演化&#（种群大小），"（&&$%，"，⋯，%）表示第#代种群中!"$"%&’基本流程第&个染色体，它可表示为###’()基本流程图如图%所示&算法终止条件一#!&%!&"⋯!&

7、""&$[##⋯#]&（*）般以是否达到最大进化代数*作为衡量标准&随着"&%"&""&"进化的进行，种群的解逐渐向最优解收敛&!"!"种群测量测量将改变量子位的状态，使其从!+〉和!%〉的叠加态塌缩到与观测结果相应的特定状态&对种群!（#）中的各个个体实施一次测量，将得到一组状##态#（#）&#（#）是一组二进制解，#（#）$｛$，$，%"##⋯，$$｝，其中每一个二进制解$（&&$%，"，⋯，%）均#是由长度为"的二进制串组成，并且$&中第!位的##"取值通过"&中第!位量子位的概率!!&!!（!$