基于二进制混沌粒子群算法的认知决策引擎

发布时间：2018-05-30 14:42

  本文选题：认知无线电 + 认知决策引擎　； 参考：《哈尔滨工业大学学报》2014年03期

【摘要】：为了解决不同通信模式下认知无线电发射机参数合理优化的问题,提出了一种基于二进制混沌粒子群算法(BCPSO)的认知决策引擎,该引擎利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动全局遍历性的特点,使认知决策在多目标优化过程中有效地摆脱了局部极值点,提高了参数优化的精度和稳定性.基于认知正交频分复用(OFDM)系统的仿真结果表明,相对于现有认知引擎,该引擎具有平均适应度值高、对不同通信模式鲁棒性强的特点,实现了有效优化发射机参数的目的.
[Abstract]:In order to solve the problem of rational optimization of cognitive radio transmitters in different communication modes, a cognitive decision engine based on binary chaotic particle swarm optimization (BCPSO) is proposed. The engine uses the characteristics of fast convergence speed and global ergodicity of chaotic motion by the particle swarm optimization algorithm, which makes cognitive decision in the process of multi-objective optimization. The accuracy and stability of the parameter optimization are improved effectively. The simulation results based on the cognitive orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system show that, compared with the existing cognitive engine, the engine has high average fitness value and strong robustness to different communication modes, and the purpose of effectively optimizing the transmitter parameters is realized.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(61071104) 国家科技重大专项“宽带多媒体集群系统技术验证(中速模式)”(2011ZX03004-004)
【分类号】：TN925

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

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【共引文献】

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相关硕士学位论文 前10条

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【二级参考文献】

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4 周，

本文编号：1955666