【摘 要】
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针对认知无线电网络中,传统智能优化算法在解决高维空间问题时性能的不足,本文提出了一种基于万有引力搜索的频谱分配方法。该方法首先通过把频谱分配的数学模型编码为二
【机 构】
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中南大学软件学院,长沙410075
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针对认知无线电网络中,传统智能优化算法在解决高维空间问题时性能的不足,本文提出了一种基于万有引力搜索的频谱分配方法。该方法首先通过把频谱分配的数学模型编码为二进制序列作为质子的位置；然后由质子的位置设计了同时兼顾系统效益和认知用户接入率的适应度函数,其中适应度函数决定了质子的质量；最后通过模拟宇宙中质子都相互吸引的行为,让质量低的质子朝向质量高的质子运动,最终探索到最优的位置,即最优解。仿真结果表明,相比于传统智能优化方法,GSA在收敛速度、寻优精度以及认知用户接入率方面都有更好的表现,并且在高纬度表现得更突出。
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