【摘 要】
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认知无线电的性能优化是一个动态多目标优化问题。现有的Bio-CR模型基于遗传算法优化认知无线电的性能,它使用线性加权方法将此多目标优化问题简化为了一个单目标优化问题。
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术系
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认知无线电的性能优化是一个动态多目标优化问题。现有的Bio-CR模型基于遗传算法优化认知无线电的性能,它使用线性加权方法将此多目标优化问题简化为了一个单目标优化问题。针对Bio-CR很难确定每个适应度函数的权值和容易漏掉一些最优解的问题,提出了基于多目标遗传算法的认知无线电性能优化算法CREA。CREA能够根据信道条件和用户服务需求的变化动态地调整传输参数以优化性能,不仅克服了Bio-CR的两个缺点,而且通过保存计算结果进一步减少了遗传算法的运行次数。CREA首先根据信道条件的变化动态确定一组适应度函数,然后运行多目标遗传算法获得一个Pareto-optimalset,最后根据用户服务需求从中选出一个最满意解,并通知认知无线电更新自己的传输参数。Matlab仿真实验证明了CREA的正确性和有效性。
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