基于二进制混沌粒子群算法的认知决策引擎

被引：18

作者：

于洋

谭学治

殷聪

张闯

马琳

机构：

[1] 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2014年 / 46卷 / 03期

关键词：

认知无线电; 认知决策引擎; 多目标优化; 二进制混沌粒子群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN925 [无线电中继通信、微波通信];

学科分类号：

080904 [电磁场与微波技术];

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.

引用

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页数：6

共 5 条

[1]

多目标进化算法及其应用.[M].郑金华著.科学出版社.2007,

[2]

基于信道分类和自适应调制编码的认知无线电决策引擎 [J].