原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为找到基于合作频谱感知软判决算法中的优化加权系数,最终来优化提高认知无线网络协作频谱感知的检测概率,针对传统的粒子群优化算法进行研究改进.通过赋予每个微粒以生物体的特性,根据它们能量需求的不同,获取当前粒子最需要的信息,选择向个体或群体最优食物源靠近;同时,引入加速变量,运用在粒子的位置更新中,称这种方法为加速食物引导的粒子群优化算法(accelerated food guided particle swarm optimization,afgPSO).另外,针对噪声环境的不确定性,推导出了噪声不确定最坏情况下的系统检测概率.仿真结果表明,afgPSO算法具有可行性,并且在不同的噪声环境中都能获得更好的频谱检测概率,从而验证了此方法的优越性.对于粒子群算法中的其他参数,还有待进一步改善.
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文献信息
篇名 加速食物引导的粒子群算法在协作频谱感知中的应用
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 频谱感知 检测概率 粒子群算法 噪声不确定
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 2103-2106,2109
页数 5页 分类号 TN925
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.07.043
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 岳文静 南京邮电大学信号处理与传输研究院 32 154 6.0 11.0
2 陈志 南京邮电大学计算机学院 50 362 11.0 17.0
3 魏怡 南京邮电大学信号处理与传输研究院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
频谱感知
检测概率
粒子群算法
噪声不确定
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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