基于改进的量子遗传算法的认知无线网络频谱分配方法

摘要：

为了提高认知无线网络频谱分配的效果,根据认知无线网络的特性,提出了基于改进的量子遗传算法(IQGA)的认知无线网络频谱分配方法.该方法利用混沌搜索初始化种群染色体编码,在迭代过程中采用动态调整量子旋转角度更新染色体,并通过变异阈值对染色体进行选择性变异,最终将频谱分配的分配矩阵和基于混沌搜索的量子遗传算法的可行解相对应,以提高网络系统的平均效益为目标函数,实现空闲信道的合理分配.仿真结果表明,基于IQGA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,能有效地提高网络系统的整体效益.

关键词：认知无线网络、频谱分配、量子遗传算法(QGA)、混沌搜索、变异阈值

所属期刊栏目：25

分类号：TN9;TM7

资助基金：国家自然科学基金61403336;河北省自然科学基金F2015203291;秦皇岛市科学技术研究与发展计划201401A037

在线出版日期：2016-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：760-765