认知无线电频谱分配和认知决策引擎问题研究

发布时间：2023-06-03 12:16

　　近年来,随着无线通信业务的高速发展,以及人们对通信服务需求的快速增加,导致无线电频谱资源短缺问题日益突出。与此同时,传统静态的固定频谱分配方式效率低下,使得频谱供需矛盾问题更加激化。在此背景下认知无线电技术(简称CR)应运而生,其工作原理是通过对系统中空闲频谱资源进行感知和智能化分配管理,极大地提高频谱资源利用率,能够有效解决频谱资源短缺问题。在认知无线电中,频谱分配和认知决策引擎是两大核心技术,也是目前认知无线电领域研究中的热点问题。频谱分配模块利用频谱感知技术获取系统环境信息后,将系统中的空闲频谱资源分配给认知用户,以提高认知无线电网络频谱资源利用率。认知决策引擎的主要功能是在认知用户获取相应的空闲频谱资源后,通过对认知用户的参数如发射功率、调制方式等进行调整,使得系统用户能够更好地利用频谱资源进行通信服务。本文针对认知无线电中频谱分配和认知决策引擎问题开展研究,主要创新工作如下:(1)针对当前一些认知无线电频谱分配算法存在的易陷入局部最优解和收敛速度较慢等问题,利用烟花爆炸算法并行搜索及全局寻优能力强等特点,将烟花爆炸算法应用到认知无线电频谱分配问题中,本文首次提出基于烟花爆炸算...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 论文研究的背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 课题的国内外研究现状
        1.2.1 频谱分配的国内外研究现状
        1.2.2 认知决策引擎的国内外研究现状
    1.3 本文研究框架
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究内容和章节安排
2 相关理论知识
    2.1 认知无线电
        2.1.1 认知无线电的基本定义
        2.1.2 认知无线电的关键技术
    2.2 频谱分配
        2.2.1 频谱分配概述
        2.2.2 频谱分配模型
        2.2.3 频谱分配技术
        2.2.4 频谱分配主要原则
    2.3 认知决策引擎
        2.3.1 认知无线电参数
        2.3.2 认知决策引擎模型
    2.4 群体智能算法
        2.4.1 烟花爆炸算法
        2.4.2 粒子群算法
        2.4.3 差分进化算法
    2.5 本章小结
3 基于烟花爆炸算法的认知无线电频谱分配
    3.1 引言
    3.2 图着色的频谱分配模型
    3.3 基于烟花爆炸算法的频谱分配方案
        3.3.1 可行解编码方式
        3.3.2 算子设计
        3.3.3 算法流程
    3.4 实验仿真与结果分析
    3.5 本章小结
4 基于粒子群差分进化混合算法的认知无线电决策引擎
    4.1 引言
    4.2 认知决策引擎优化目标
    4.3 基于粒子群差分进化混合算法的认知决策引擎
    4.4 实验仿真与结果分析
    4.5 本章小结
5 总结和展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3829321