【摘 要】
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认知决策引擎是认知无线电（Cognitive Radio,CR）的核心。为适应CR参数的自适应重配置,提出了一种改进的二进制人工蜂群（Binary Artificial Bee Colony algorithm,BABC）算法。该算
【机 构】
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西南科技大学国防科技学院,四川大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61379005,No.61072138）
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认知决策引擎是认知无线电（Cognitive Radio,CR）的核心。为适应CR参数的自适应重配置,提出了一种改进的二进制人工蜂群（Binary Artificial Bee Colony algorithm,BABC）算法。该算法在基本BABC算法的基础上,加入了反向学习初始化机制、混合编码规则以及社会认知策略,保证了个体的多样性、提高了搜索速度。给出了该算法的基本步骤,并在多载波通信系统中对算法性能进行了仿真。仿真结果表明,基于该算法的CR认知决策引擎的收敛速度和精度均优于经典的遗传算法（Genet
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