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摘要
认知无线电技术通过智能的频谱管理来解决频谱资源"短缺"的问题,能够感知到授权用户的空闲频谱,并有效地加以利用,从而减少与授权用户的冲突。现有无线电参数调整策略无法根据环境变化和用户需求进行智能调整,认知引擎中的决策方法能够解决该问题。遗传算法和二进制粒子群算法是实现认知引擎决策的典型算法,对2种算法进行了介绍,仿真比较了2种算法在性能方面的差异。仿真结果表明,二进制粒子群算法在收敛速度和收敛精度上优于遗传算法。
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认知无线电技术通过智能的频谱管理来解决频谱资源"短缺"的问题,能够感知到授权用户的空闲频谱,并有效地加以利用,从而减少与授权用户的冲突。现有无线电参数调整策略无法根据环境变化和用户需求进行智能调整,认知引擎中的决策方法能够解决该问题。遗传算法和二进制粒子群算法是实现认知引擎决策的典型算法,对2种算法进行了介绍,仿真比较了2种算法在性能方面的差异。仿真结果表明,二进制粒子群算法在收敛速度和收敛精度上优于遗传算法。
