基于改进遗传算法的认知无线电网络参数调整

时间:2024-03-29 15:14:19
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文件名称:基于改进遗传算法的认知无线电网络参数调整

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文件格式:PDF

更新时间:2024-03-29 15:14:19

cognitive radio; genetic algorithm; global

多目标参数调整在提高认知无线电(CR)系统的性能中起着重要作用。 当前的研究集中在遗传算法(GA)上,以实现CR中的参数优化,而通用GA总是处于过早收敛的状态。 此后,本文提出了对个体染色体适应度的线性尺度变换,它可以减少早期进化迭代中退出的非凡个体的影响,并确保后期进化迭代中个体之间的竞争。 本文还将自适应交叉和变异概率算法引入参数调整中,可以保证种群的多样性和收敛性。 CR的参数调整有两种应用,一种偏爱误码率,另一种偏爱带宽。 仿真结果表明,改进后的参数调整算法可以快速收敛到全局最优解,而不会陷入过早收敛的状态。


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