基于粒子群算法的认知无线电参数优化及敏感度分析

• 作者: 冯文江 李俊建 王品
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 参数优化 粒子群算法 敏感度分析
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 87-90
• 分类号: TN929.5
• 字数: 3794字
• 语种: 中文

摘要

认知无线电能根据环境变化和用户需求自适应调整工作参数.现有认知引擎大多采用遗传算法优化参数.但随着认知用户数的增加,遗传算法染色体增多,导致算法收敛时间过长,无法满足实时通信需求.将改进惯性因子的粒子群算法用于认知无线电工作参数的优化,并在不同通信模式下对传输参数进行敏感度分析,以便有选择性地从目标函数中剔除敏感度较低的参数,降低处理复杂度.仿真结果表明,采用粒子群算法的参数优化在收敛速度、搜索效率和算法稳定性等方面均优于遗传算法,仅需较小的进化代数就能找到最优参数解,从而减小了优化时间,满足了认知无线电实时处理的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯文江	重庆大学通信工程学院	115	491	10.0	15.0
2	王品	重庆大学通信工程学院	19	62	5.0	6.0
3	李俊建	重庆大学通信工程学院	2	6	1.0	2.0