基于遗传算法的认知无线网络资源分配技术研究

【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。