認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的主用戶(hù)定位方法研究.pdf

1、主用戶(hù)位置感知是認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電的基本特征之一。在認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中，處于不同位置的次用戶(hù)通過(guò)利用所感知到的自身周?chē)念l譜空洞和主用戶(hù)的位置信息，可以計(jì)算出自己與主用戶(hù)之間的距離，進(jìn)而對(duì)當(dāng)前空閑頻譜的接入機(jī)會(huì)進(jìn)行有效的評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果選用相應(yīng)的技術(shù)在不干擾主用戶(hù)的前提下實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前頻譜空洞的優(yōu)化利用。利用主用戶(hù)的定位信息，還可以提供許多基于位置信息的增值業(yè)務(wù)，如基于位置輔助的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等。因此，本文研究認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中主用戶(hù)定位的問(wèn)題，并提出基于

2、量子遺傳模擬退火算法和量子菌群算法的主用戶(hù)定位方法。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，分析了現(xiàn)有的測(cè)距技術(shù)，重點(diǎn)探討了基于接收信號(hào)強(qiáng)度的測(cè)距方法，特別是對(duì)本文采用的對(duì)數(shù)陰影路徑損耗無(wú)線(xiàn)傳播模型進(jìn)行了深入的研究和分析，考慮到該模型的陰影效應(yīng)帶來(lái)的測(cè)距誤差，采用對(duì)主用戶(hù)發(fā)射信號(hào)進(jìn)行采樣接收并求均值的策略，該策略能夠有效的降低陰影效應(yīng)的影響。
　　其次，研究了量子遺傳模擬退火算法和量子菌群算法，對(duì)于量子遺傳模擬退火算法，在分析量

3、子遺傳算法和模擬退火算法的基本原理、實(shí)現(xiàn)方法和局限性基礎(chǔ)上，考慮將量子遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合，用模擬退火思想改進(jìn)量子遺傳算法實(shí)現(xiàn)了量子遺傳模擬退火算法，并通過(guò)幾組不同類(lèi)型的典型測(cè)試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，表明了相對(duì)于量子遺傳算法而言量子遺傳模擬退火算法具有很大的優(yōu)勢(shì)。對(duì)于量子菌群算法，同樣通過(guò)幾組不同類(lèi)型的典型測(cè)試函數(shù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并和量子遺傳模擬退火算法進(jìn)行了對(duì)比。
　　最后，在分析主用戶(hù)定位問(wèn)題的本質(zhì)基礎(chǔ)上，將主用戶(hù)定位問(wèn)題

4、轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題，并給出了轉(zhuǎn)化成優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，提出分別利用量子遺傳模擬退火算法和量子菌群算法實(shí)現(xiàn)對(duì)主用戶(hù)的定位。以定位結(jié)果的平均定位誤差為定位性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，從兩種不同的網(wǎng)絡(luò)部署結(jié)構(gòu)（inner case和outer case）進(jìn)行了仿真分析，每種部署結(jié)構(gòu)下主要從影響定位性能的三個(gè)參數(shù)（接收信號(hào)強(qiáng)度的采樣次數(shù)、參考次用戶(hù)數(shù)量、標(biāo)準(zhǔn)差σ）進(jìn)行了討論,并將量子遺傳模擬退火定位算法、量子菌群定位算法和最小二乘定位算法進(jìn)行了對(duì)比，驗(yàn)證了基于量