認知無線電參數(shù)優(yōu)化與敏感度分析研究.pdf

1、認知無線電是一種能夠?qū)崿F(xiàn)頻譜重用、有效提高頻譜利用率的智能無線通信技術(shù)，為實現(xiàn)動態(tài)頻譜共享提供了新的途徑。
　　論文依托國家自然科學(xué)基金“基于認知無線電的網(wǎng)格網(wǎng)拓撲管理、MAC機制和自適應(yīng)資源分配策略研究”，對認知無線電參數(shù)優(yōu)化和敏感度分析展開研究。認知無線電參數(shù)優(yōu)化能根據(jù)外部環(huán)境的變化，實時獲得當前最優(yōu)的工作參數(shù)；而參數(shù)敏感度分析則是為了尋求傳輸參數(shù)與系統(tǒng)性能目標之間的內(nèi)在聯(lián)系。將參數(shù)敏感度分析與參數(shù)優(yōu)化結(jié)合，既能有效指導(dǎo)傳輸參

2、數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整，又能有的放矢，關(guān)注主要因素、忽略次要因素，從而降低信號處理的復(fù)雜度和運算量。主要研究內(nèi)容包括：
　　1）從認知無線電的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)出發(fā)，分析和比較了典型的認知無線電決策引擎和認知引擎模型的技術(shù)特點，介紹了多目標優(yōu)化的數(shù)學(xué)描述和傳統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法。
　　2）認知無線電需要根據(jù)環(huán)境變化和用戶需求自適應(yīng)調(diào)整自身工作參數(shù)?，F(xiàn)有的認知引擎大多采用遺傳算法優(yōu)化參數(shù)，但隨著認知用戶數(shù)的增加，遺傳算法染色體增多，導(dǎo)致

3、算法收斂時間過長，無法滿足實時通信需求。因此，在認知無線電進行參數(shù)優(yōu)化時，尋求搜索效率高、收斂速度快、穩(wěn)定性高的優(yōu)化算法是認知無線電的重要研究內(nèi)容之一。以粒子群算法為基礎(chǔ)，依據(jù)認知無線電傳輸參數(shù)、優(yōu)化目標及其適應(yīng)度函數(shù)，提出了利用改進慣性因子的粒子群算法對認知無線電參數(shù)進行優(yōu)化，并通過仿真驗證了算法的有效性，且搜索效率和收斂速度均優(yōu)于遺傳算法，算法穩(wěn)定性較高，滿足認知無線電實時處理要求。
　　3）參數(shù)敏感度分析是為了獲取不同傳輸參