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时间:2020-04-22
《基于单调优化框架的凸松弛分支定界算法求解非凸多信道联合感知问题-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第36卷第6期电子与信息学报Vo1.36No.62014年6月JournalofElectronics&InformationTechnologyJun.2014基于单调优化框架的凸松弛分支定界算法求解非凸多信道联合感知问题夏巧桥田茂汪鼎文陈曦(武汉大学电子信息学院武汉430072)f武汉大学微电子与信息技术研究院武汉430072)摘要:多信道联合感知问题由于具有非凸性使得求解困难,该文首次尝试用确定性全局优化方法对该问题进行求解。该问题首先被转化为单调优化问题,进而提出一种基于单调优化框架的凸松弛分支定界(BR
2、BCR)算法。仿真实验表明,所提算法较传统的凸优化方法可大幅度提升系统性能,收敛速度较PA(PolyblockAlgorithm1以及传统的BRB算法提高了2个数量级,即使信道数目多达16,收敛精度为1O,该文算法16S内即可收敛。此外,该算法还可为其它算法提供基准,对这些算法性能进行评估。关键词:认知无线电;频谱感知;分枝定界;凸松弛;多信道联合感知中图分类号:TN92文献标识码:A文章编号:1009—5896(2014)06—1428—07DOI:10.3724/SP.J.1146.2013.01279Opt
3、imizationofNon-convexMultibandJointDetectionUsingBranchReduceandBoundAlgorithmwithConvexRelaxationBasedonMonotonicOptimizationFrameworkXiaQiao—qiaoTianMaoWangDing-wenChenXi(SchoolofElectronicInformation,WahanUniversity,Wuhan430072,China)(InstituteofMicroelect
4、ronicsandInformationTechnology,WuhanUniversity,Wuhan430072,China)Abstract:InMultibandJointDetection(MJD)ofwidebandsensing.themostchallengeistosettheoptimaldecisionthresholdsduetothenon—convexnatureoftheproblem.ThispaperproposestheBranchReduceandBoundalgorithm
5、withConvexRelaxation(BRBCR)techniquetooptimizetheproblemwhichcanbetransformedintoaMonotonicOptimizationProblem(MOP).Theperformanceoftheproposedmethodisanalyzedthroughcomputersimulations.Experimentresultsshowthatthismethodcansignificantlyimprovethesystemperfor
6、manceascomparedwiththeconventionalconvexoptimizationmethod.TheconvergencespeedoftheproposedmethodistwoordersofmagnitudefasterthanthePolyblockAlgorithm(PA)ortheconventionalBranchReduceandBound(BRB)algorithm.Eventhoughthenumberofchannelsis16andtheconvergencepre
7、cisionis10,thismethodcanconvergewithin16S.Inaddition,theproposedalgorithmcanalsoprovideanimportantbenchmarkforevaluatingtheperformanceofotherheuristicalgorithmstargetingwiththesameproblem.Keywords:CognitiveRadio(cR);Spectrumsensing;BranchReduceandBound(BRB);C
8、onvexRelaxation(CR);MultibandJointDetection(MJD)1引言有效抑制阴影以及多径效应的影响,而MJD可提高频谱感知技术是认知无线电fCognitiveRadio感知效率,并且能提升系统性能。MJD一经提出便CR1中的首要任务和关键技术,是CR得以应用的受到了研究人员的广泛关注,并出现了许多以此为前提[1】o近年来频谱感知技术的发展
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