【摘 要】
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无线频谱资源的紧张与无线通信应用的激增之间的矛盾越来越突出,认知无线电作为缓解频谱资源紧张的重要途径,其对应的频谱分配方法一直是研究的热点。量子遗传模拟退火算法是
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无线频谱资源的紧张与无线通信应用的激增之间的矛盾越来越突出,认知无线电作为缓解频谱资源紧张的重要途径,其对应的频谱分配方法一直是研究的热点。量子遗传模拟退火算法是将量子遗传算法的多点并行性搜索及模拟退火算法所具有的较强的单点串行搜索能力相融合,模拟退火算法作为一个算子引入到量子遗传算法中能够克服量子遗传算法易产生的"早熟收敛"问题,实现两种算法的优劣互补,该算法在求解优化问题时具有更强的搜索能力和效率,并获得较高质量的最优解。本文将量子遗传模拟退火算法应用于认知无线电频谱分配问题中,采用非合作博弈论模型,研究了多用户竞争多信道的频谱分配方法,通过与已有的基于量子遗传算法的频谱分配性能进行仿真比对,验证了该思路的可行性及优势。
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