基于遗传算法的认知无线网络资源分配技术研究

论文摘要

随着无线通信技术的发展和当前无线应用的不断拓展,频谱资源的缺乏己成为无线应用研究过程中不得不面临的问题。然而,一些研究结果表明,目前大量的珍贵频谱资源并未得到充分利用,甚至在很多时候处于空闲状态,造成了频谱资源的浪费,因此对于高效的资源分配方法的研究具有重大的现实意义。本文深入的研究了基于遗传算法的认知无线网络资源分配问题,针对于认知无线网络单网的资源分配问题,设计了相应的应用场景,提出了基于遗传算法的资源分配策略,并利用MATLAB仿真软件对算法进行了仿真。通过对3种通信模式的性能仿真,定义了自适应参数在不同通信模式中的敏感度,并对资源分配的性能进行了评估,验证了算法的有效性。针对于认知无线网络多网的资源联合分配问题,设计了相应的应用场景,提出了基于遗传算法的资源分配策略,并利用MATLAB仿真软件对算法进行了仿真。通过对资源分配结果以及性能仿真的评估,验证了算法的有效性。通过对单网和多网资源分配问题的分析,我们发现通过基于遗传算法的认知无线网络资源分配问题是切实可行的,并且对于系统性能有着有效的提升,能够很好的解决当前资源严重紧缺的问题。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的意义
• 1.2 课题的研究现状
• 1.3 论文的主要结构和内容
• 第二章 认知无线网络简介
• 2.1 认知无线网络的概念
• 2.1.1 认知无线电的定义
• 2.1.2 认知无线网络的定义
• 2.1.3 认知无线网络的标准化体系
• 2.2 认知无线网络的关键技术
• 2.2.1 认知技术
• 2.2.2 动态频谱管理技术
• 2.2.3 端到端重配置技术
• 2.2.4 Self-X
• 2.3 认知无线网络的应用
• 2.3.1 在个人方面的应用
• 2.3.2 在紧急情况方面的应用
• 2.3.3 在军事方面的应用
• 第三章 遗传算法的基本原理和方法
• 3.1 遗传算法概述
• 3.1.1 遗传算法的基本概念
• 3.1.2 遗传算法的运行机制
• 3.1.3 遗传算法的特点
• 3.2 遗传算法在认知无线网络中的应用
• 3.2.1 基于GA 的认知无线网络资源分配问题基本原理
• 3.2.2 认知无线网络资源分配问题GA 的基本实现技术
• 第四章 基于遗传算法的认知无线网络单网资源分配问题研究
• 4.1 基于遗传算法的认知无线网络单网资源分配基本原理
• 4.1.1 认知无线网络的基本参数
• 4.1.2 多目标适应度函数问题
• 4.1.3 基于遗传算法的资源分配策略
• 4.2 仿真参数
• 4.2.1 认知无线网络基本参数的设定
• 4.2.2 遗传算法基本参数的设定
• 4.3 仿真性能
• 4.3.1 高可靠性模式
• 4.3.2 高速率模式
• 4.3.3 节能模式
• 4.3.4 资源分配情况
• 第五章 基于遗传算法的认知无线网络多网资源分配问题
• 5.1 场景介绍
• 5.2 算法步骤与仿真参数
• 5.2.1 基于遗传算法的资源分配策略
• 5.2.2 仿真参数的设定
• 5.3 仿真性能
• 结束语
• 致谢
• 参考文献