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摘要
在认知无线电网络中,为了有效使用空闲频谱资源,提升频谱利用率,提出了一种基于图论模型的改进蚁群算法。该方法在信息素更新时引入了混沌初始化和混沌扰动,改变了传统蚁群算法信息素更新单一的规则,提升了算法的寻优能力,进而加快了收敛速度,同时在传统模型基础上考虑了认知用户选择信道的优先级,重新设定了干扰约束条件,增加了认知用户对信道的需求大小问题,进而改善了认知用户的公平性。将改进的蚁群算法(Improved Ant Cology Algorithm,IACA)应用于认知无线电频谱分配问题,结果表明,基于IACA的认知无线网络频谱分配方法具有更快的收敛速度和更好的寻优性能,能有效提高系统的网络效益。
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单位福州大学; 自动化学院
