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混沌量子克隆算法求解认知无线网络频谱分配问题

柴争义 刘芳 朱思峰

混沌量子克隆算法求解认知无线网络频谱分配问题

柴争义, 刘芳, 朱思峰
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  • 对认知无线网络中的频谱进行有效分配是实现动态频谱接入的关键技术.考虑3次用户对频谱的需求和分配的公平性,给出了频谱分配的数学模型,并将其转换为以最大化网络收益为目标的带约束优化问题,进而提出一种采用混沌量子克隆优化求解的认知无线网络频谱分配算法, 并证明了该算法以概率1收敛.最后,通过仿真实验比较了本文算法与颜色敏感图着色算法、基于遗传算法的频谱分配、基于量子遗传算法的频谱分配的性能.结果表明:本文算法性能较优, 能更好地实现网络收益最大化.
    • 基金项目: 国家高技术研究发展计划(批准号:2009AA12Z210)、国家自然科学基金 (批准号:61001202,61072139和61003199)、高等学校博士学科点专项科研基金(批准号:20090203120016,20100203120008)和郑州市科技发展计划(批准号:2010GYXM374)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-07-23
  • 修回日期:  2010-08-30
  • 刊出日期:  2011-03-05

混沌量子克隆算法求解认知无线网络频谱分配问题

  • 1. (1)西安电子科技大学计算机学院, 西安 710071; (2)西安电子科技大学计算机学院, 西安 710071;河南工业大学信息科学与工程学院, 郑州 450001
    基金项目: 

    国家高技术研究发展计划(批准号:2009AA12Z210)、国家自然科学基金 (批准号:61001202,61072139和61003199)、高等学校博士学科点专项科研基金(批准号:20090203120016,20100203120008)和郑州市科技发展计划(批准号:2010GYXM374)资助的课题.

摘要: 对认知无线网络中的频谱进行有效分配是实现动态频谱接入的关键技术.考虑3次用户对频谱的需求和分配的公平性,给出了频谱分配的数学模型,并将其转换为以最大化网络收益为目标的带约束优化问题,进而提出一种采用混沌量子克隆优化求解的认知无线网络频谱分配算法, 并证明了该算法以概率1收敛.最后,通过仿真实验比较了本文算法与颜色敏感图着色算法、基于遗传算法的频谱分配、基于量子遗传算法的频谱分配的性能.结果表明:本文算法性能较优, 能更好地实现网络收益最大化.

English Abstract

参考文献 (20)

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