重庆市自然科学基金(CSTC2011JJA1192)
- 作品数：5 被引量：16H指数：3
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- 认知无线网络中基于HJ-DQPSO优化的频谱分配机制被引量：3
- 2016年
- 在认知用户和授权用户共存的认知无线网络模型中,为了解决认知无线网络中最大化网络效益和用户间接入网络的公平性联合最优化的多目标频谱分配难题,提出了一种新的基于hooke jeeves(HJ)计算和量子粒子群(quantum particle swarm optimization,QPSO)理论的离散多目标组合优化机制,即HJ-DQPSO优化机制。该机制中,提出了采用HJ算法进行局部搜索,防止陷入局部最优,并对QPSO算法进行离散化处理以便更匹配离散的频谱分配模型。与现有的频谱分配算法进行仿真性能比较,实验结果表明,该机制具有逼近最优解、快速收敛、不易陷入局部最优、参数设置少的特点。在不同的优化目标情况下,能够较好地逼近频谱分配最优解而且可以实现快速收敛,在满足多个优化目标的情况下可以获得更合理的频谱分配方案。
- 朱江熊加毫陈红翠
- 关键词：认知无线电频谱分配量子粒子群多目标优化
- 认知无线网络中一种基于博弈的自适应功率控制算法被引量：5
- 2014年
- 为了实现认知无线电中频谱分配公平性以及满足需要省电的情况,提出了一种基于博弈论的自适应功率控制算法,并证明了纳什均衡发射功率的存在性与唯一性。该算法不仅通过博弈论效用函数表达功率控制过程,解决了远近不公平现象和解决省电难题,而且通过设定信干噪比的最大与最小阀值,可以将不满足阀值的信干噪比值通过自适应加权公式,将其调整到阀值范围内,以满足省电需要。通过仿真分析可知,与其他算法比较,该算法不仅解决了认知无线电的远近不公平性现象,还可以通过减少发射功率,有效地解决了省电问题,而且当信干噪比在设定的阀值外时,通过自适应调整,使之在阀值范围内,减少了功率的浪费。
- 朱江杨浩磊韩超
- 关键词：认知无线电博弈论功率控制省电
- 基于隐马尔可夫预测的非对称信息功率博弈机制
- 2014年
- 为了解决无线资源竞争中功率博弈的博弈者获得的环境信息具有非对称性问题,提出了一种基于隐马尔可夫预测的功率博弈机制。该机制通过建立隐马尔可夫预测模型(HMPM)判断博弈的对手是否参与博弈,从而提高博弈的信息准确度;然后利用预测获得的信息通过代价函数计算最佳发射功率。仿真结果表明,与最大后验概率法(MAP)和不预测法(NP)相比,基于隐马尔可夫预测的功率博弈模型能够在满足目标容量的同时,较好地提高非授权用户的功率效率。
- 朱江张玉平彭祯珍
- 关键词：非对称信息功率控制非合作博弈代价函数
- 认知无线电网络遗传-蚁群联合优化路由算法被引量：2
- 2015年
- 为保证信息的实时性,改善网络的拥塞现象,对如何有效减少信息传递过程中的时延并增大网络吞吐量进行研究,对蚁群算法(AC)收敛性和搜索范围方面存在的不足进行分析,提出一种遗传-蚁群联合优化算法(GACA)。遗传算法(GA)与AC算法相结合,利用GA算法求出较优的初始信息素,提高GACA算法的收敛速度,提出一种自适应搜索方式有效避免局部收敛,提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明,GACA算法的实时性以及网络吞吐量均优于AC算法。
- 陈善学张佳佳朱江郑文静
- 关键词：吞吐量蚁群算法
- 认知无线网中基于队列博弈的频谱选择算法被引量：6
- 2013年
- 针对认知无线网络中分布式分组数据自适应传输问题,提出了一种新的基于队列博弈的频谱选择算法。该算法将数据传输问题建模成频谱选择的潜在博弈,考虑主用户占用频谱的影响,利用排队理论分析并构建用户效用函数,通过自主调整频谱选择策略实现频谱分配及跨层优化传输时延、分组损失率。仿真对比表明,所提出的算法存在纳什均衡,更有效地降低了分组传输时延及数据损失率,更加快速地收敛到策略均衡点,且具有更小的复杂度。
- 李方伟柴源朱江
- 关键词：认知无线电博弈论排队论
