基于Q-学习自适应蚁群算法的CR电频谱分配

发布时间：2018-04-27 22:40

  本文选题：认知无线电 + 频谱分配　； 参考：《电视技术》2014年19期

【摘要】：认知无线电能有效实现频谱资源的再利用,是当前通信研究领域的热点之一。如何进行频谱的合理分配是实现认知无线电网络有效运作的关键问题。在图论着色模型的基础上,提出了一种基于Q-学习的自适应蚁群算法。通过仿真实验表明,该算法性能明显优于颜色敏感图着色算法,能更好地实现网络效益最大化。同时,比传统的蚁群算法寻优能力更强,收敛速度更快。
[Abstract]:Cognitive radio can effectively reuse the spectrum resources. It is one of the hotspots in the field of communication research. How to allocate the spectrum reasonably is the key problem to realize the effective operation of cognitive radio networks. On the basis of the graph coloring model, an adaptive ant colony algorithm based on Q- learning is proposed. The simulation experiment table is adopted. The performance of the algorithm is better than the color sensitive graph coloring algorithm, and it can achieve maximum network efficiency. At the same time, it is better than the traditional ant colony algorithm, and the convergence speed is faster.

【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：陕西省电子信息系统综合集成重点实验室基金项目(201107Y03)
【分类号】：TN925

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

相关期刊论文 前10条

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相关会议论文 前4条

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相关博士学位论文 前10条

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5 潘\，

本文编号：1812647