基于单调优化框架的凸松弛分支定界算法求解非凸多信道联合感知问题

发布时间：2018-07-11 19:01

  本文选题：认知无线电 + 频谱感知　； 参考：《电子与信息学报》2014年06期

【摘要】：多信道联合感知问题由于具有非凸性使得求解困难,该文首次尝试用确定性全局优化方法对该问题进行求解。该问题首先被转化为单调优化问题,进而提出一种基于单调优化框架的凸松弛分支定界(BRBCR)算法。仿真实验表明,所提算法较传统的凸优化方法可大幅度提升系统性能,收敛速度较PA(Polyblock Algorithm)以及传统的BRB算法提高了2个数量级,即使信道数目多达16,收敛精度为610-,该文算法16 s内即可收敛。此外,该算法还可为其它算法提供基准,对这些算法性能进行评估。
[Abstract]:The multi-channel joint perception problem is difficult to solve because of its non-convexity. This paper first attempts to solve the problem with deterministic global optimization method. The problem is first transformed into a monotone optimization problem, and then a convex relaxation bifurcation and bound (BRBCR) algorithm based on monotone optimization framework is proposed. The simulation results show that the proposed algorithm can greatly improve the system performance compared with the traditional convex optimization method, and the convergence rate of the proposed algorithm is two orders of magnitude higher than that of PA (Polyblock Algorithm) and traditional BRB algorithm. Even if the number of channels is as many as 16 and the convergence accuracy is 610-10, the proposed algorithm can converge within 16 s. In addition, the algorithm can also provide a benchmark for other algorithms to evaluate the performance of these algorithms.
【作者单位】： 武汉大学电子信息学院;武汉大学微电子与信息技术研究院;
【基金】：国家自然科学基金(61072135)资助课题
【分类号】：TN925

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