【摘 要】
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针对认知无线网络中的引擎参数调整问题,提出了一种基于拟态物理学多目标优化的求解算法,根据认知参数编码的二进制特点,设计了基于海明距离的个体排序方法,并改进了微粒的更
【机 构】
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天津工业大学计算机科学与软件学院,河南交通职业技术学院航运海事系,泛网无线通信教育部重点实验室北京邮电大学,周口师范学院数学与统计学院,河南财经政法大学计算机与信息工程学院
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针对认知无线网络中的引擎参数调整问题,提出了一种基于拟态物理学多目标优化的求解算法,根据认知参数编码的二进制特点,设计了基于海明距离的个体排序方法,并改进了微粒的更新方程,最后求出问题的Pareto最优解集.多载波环境下的仿真实验表明,算法可以根据无线信道环境的动态变化和认知用户需求的不同需求,自适应调整各个子载波的调制方式和发射功率,满足参数优化需求.
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