认知无线网络中基于 HJ-DQPSO 优化的频谱分配机制

摘要：

在认知用户和授权用户共存的认知无线网络模型中，为了解决认知无线网络中最大化网络效益和用户间接入网络的公平性联合最优化的多目标频谱分配难题，提出了一种新的基于 hooke jeeves（HJ）计算和量子粒子群（quantum particle swarm optimization，QPSO）理论的离散多目标组合优化机制，即 HJ-DQPSO 优化机制。该机制中，提出了采用 HJ 算法进行局部搜索，防止陷入局部最优，并对 QPSO 算法进行离散化处理以便更匹配离散的频谱分配模型。与现有的频谱分配算法进行仿真性能比较，实验结果表明，该机制具有逼近最优解、快速收敛、不易陷入局部最优、参数设置少的特点。在不同的优化目标情况下，能够较好地逼近频谱分配最优解而且可以实现快速收敛，在满足多个优化目标的情况下可以获得更合理的频谱分配方案。

关键词：认知无线电、频谱分配、量子粒子群、多目标优化

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金61102062；教 育 部 科 学 技 术 研 究 重 点 项目 212145；重庆市科委自然科学基金CSTC2011 JJA11 92；重庆市教委科学技术研究项目KJ110503Foundation ItemsThe National Nature Science Foundation of China61102062；The Key Science and Technology Research Project of The Education Ministry212145；The National Nature Science Foundation of ChongqingCSTC2011 JJA11 92；The Science and Technology Research Project of Chongqing Municipal Education Commission of ChinaKJ110503

在线出版日期：2016-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：37-44