基于启发式算法的认知无线电自适应资源分配技术研究

摘要

随着无线电通信技术的快速发展,频谱资源短缺问题日益突出,传统的静态频谱分配方式使得频谱供需矛盾更加尖锐。认知无线电技术的提出,可以有效的提高频谱的利用率,解决频谱使用的不均衡性问题。作为认知无线电的关键技术,认知无线电的自适应资源分配技术可以根据用户的信道特性及需求将感知到的空闲频谱自适应地分给认知用户,在改善系统性能的同时,进一步提高了频谱利用率。
　　在传统的认知无线电自适应资源分配的研究中,绝大多数工作都是基于单授权网络的自适应资源分配。然而,由于单授权网络自适应资源分配的局限性,本文采用多授权网络的认知无线电自适应资源分配技术,有效弥补了单授权网络自适应资源分配的不足,进而达到提升系统性能的目的。主要研究内容如下:
　　(1)将LTE-Advanced中的载波聚合技术引入到多授权网络中,通过对多授权网络的认知无线电自适应资源分配进行建模将其归纳为一个混合整数非线性规划问题。由于此非线性约束问题是一个非确定多项式问题,对其进行一系列合理化简,并且通过引入启发式优化算法来寻找问题的可行解。
　　(2)通过利用多种启发式优化算法来实现多授权网络的认知无线电自适应资源分配,并且通过对具体算法进行对比仿真,总结出算法的特点。基于多授权网络的自适应资源分配不同阶段的特点,提出一种综合算法来提高系统的收敛速度和改善系统性能。
　　(3)在多授权网络的认知无线电自适应资源分配中引入一种可变适应值设置方案,通过对自适应资源分配的不同阶段设置不同的适应值,以实现对系统性能的管控,增加了系统的灵活性。

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第1章 绪 论

1.1课题背景及研究目的和意义

1.2认知无线电中的自适应资源分配研究现状

1.3学位论文的主要研究内容和结构

第2章 基于交叉熵算法的自适应资源分配

2.1 引言

2.2系统模型和问题生成

2.3交叉熵算法

2.4基于交叉熵算法的自适应资源分配

2.5仿真结果与分析

2.6本章小结

第3章 基于禁忌搜索算法的自适应资源分配

3.1 引言

3.2禁忌搜索算法

3.3基于禁忌搜索算法的自适应资源分配

3.4仿真结果

3.5本章小结

第4章 基于智能微粒群算法的自适应资源分配

4.1引言

4.2智能微粒群算法

4.3基于智能微粒群算法的自适应资源分配

4.4基于混合算法的自适应资源分配

4.5可变适应值设置方案

4.6 本章小结

结论

参考文献

声明

致谢