基于進化算法認知無線電頻譜分配研究

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1、碩士學(xué)位論文＿參Ｉ基于進化算法認知無線電頻譜分配研宄?。牐桑壸髡咝彰夵S偉鵬學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱黑永強副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱史凡髙工申請學(xué)位類別工程碩士學(xué)校代碼１０７０１學(xué)號１４０１１２０４３４分類號ＴＮ９２密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于進化算法認知無線電頻譜分配研宄作者姓名：黃偉鵬領(lǐng)域：電子與通信工程學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：黑永強副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：史凡高工學(xué)院：通信工程學(xué)院提交日期：２０１７

2、年４月ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｅｃｔｒｕｍＡｌｌｏｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐＢａｓｅｄｏｎＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒＡｌｏｒｉｔｈｍｉｎＣｏｇｎｉｔｉｖｅｙｇＲａｄｉｏＮｅｔｗｏｒｋｓＡｔｈｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＸＩＤＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｐｑｆｏｒｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｇｉｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＥｎｉｎｅｅｒｉ

3、ｎｇｇＢｙＨｕａｎｗｅｉｅｎｇｐｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＨｅｉｙｏｎｇｑｉａｎｇＴｉｔｌｅ：ＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＳｈｉｆａｎＴｉｔｌｅ：ＳｅｎｉｏｒＥｎｉｎｅｅｒｐｇ西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴謹?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研宄工作及取得的研宄成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研宄成果；也不包含

4、為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料一。與我同工作的同事對本研宄所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實之處一，本人承擔切法律責(zé)任。本人簽名：曰期：＞ｈ、參＇？—？西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，ｇ卩：研宄生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印，、縮

5、印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證結(jié)合學(xué)位論文研宄成果完成的論文、發(fā)明專利等成果，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。＿：：本人簽名導(dǎo)師簽名、旁殺：日期：１日期／叫Ｉ摘要摘要無線通信的飛速發(fā)展和通信產(chǎn)品的不斷革新對頻譜資源的需求飛速增長。傳統(tǒng)分一一配策略已經(jīng)不再適用，些動態(tài)頻譜分配技術(shù)盡管能夠定程度提升頻譜的利用率，，緩解頻譜資源稀缺的問題，但面對無止境的增長需求始終無法從根本上解決問題。一認知無線電（ＣＲ）被認為是種能夠從根本上改善頻譜

6、稀缺的軟件無線電技術(shù)。動一態(tài)頻譜共享技術(shù)是ＣＲ中的項關(guān)鍵技術(shù)，它允許次用戶根據(jù)感知獲取的環(huán)境信息，在不影響主用戶的前提下，實現(xiàn)對授權(quán)頻譜的二次利用。因此，ＣＲ動態(tài)頻譜共享技術(shù)毫無疑問是一個重要的研究熱點。本文主要研究ＣＲ動態(tài)頻譜共享系統(tǒng)中的頻譜分配和功率分配問題以最大化認知吞吐量和最小化系統(tǒng)傳輸總功率。論文首先學(xué)習(xí)了ＣＲ的頻譜共享和功率分配的相關(guān)理論■、；提出了本論文頻譜共享問題模型：即在給定可用矩陣／效益矩陣５以及干擾矩陣Ｃ的情況；，通過動態(tài)分配技術(shù)實現(xiàn)系統(tǒng)總效益、最小效益、比例公平的最大

7、化進一二ＣＲ網(wǎng)絡(luò)頻步，提出第個次用戶總功率受限情況下譜和功率聯(lián)合分配的問題模型。上述優(yōu)化問題都是非凸優(yōu)化問題，可以通過進化算法進行求解。為此，本文提出一ｍ了種新的改進化學(xué)優(yōu)化算法（ＩｍｒｏｖｅｄＣｈｅｉｃａｌＲｅａｃｔｉｏｎＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＩＣＲＯ），它ｐｐ，一（ｔ是種參數(shù)自適應(yīng)的算法，且融合了其他包括化學(xué)優(yōu)化算法ＣｈｅｉｍｃａｌＲｅａｃｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）、粒子群優(yōu)化算法（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）以及差分進化算法（ＤｅｒｅｎｔｉａｌＥｖ

8、ｏ丨ｕｔｉｏｎ）。ｉｆ等優(yōu)良特性的算法仿真結(jié)果表明ＩＣＲＯ能夠獲取比其他算法更好的性能。一最后，考慮到頻譜共享往往需要同時兼顧多個相互沖突的目標，單目標的頻譜分配方案可能無法滿足實際需求，提出了第三個問題模型，也即Ｕｎｄｅｒｌａｙ模式下，基于鏈路信噪比和功率限制下的多目標優(yōu)