基于竞价模型的频谱分配算法

为解决认知无线网络中授权用户和认知用户的频谱共享问题,通过研究认知用户对主用户的影响和认知用户的竞价行为,引入干扰价格以及切换代价,设计认知用户的效用函数,建立相应的频谱竞价拍卖模型,通过纳什均衡理论分析该模型的稳定性,提出一种基于竞价模型的动态频谱分配算法。理论分析和仿真验证了该算法保证了认知用户的业务带宽需求,不连续的频谱得到了有效使用,提高了频谱的使用效率。

基于混沌扰动机制粒子群算法的战场频率分配方法

为在战场电磁环境下进行科学分配频率,减少各部队用频设备之间的相互干扰,提出一种基于混沌扰动机制粒子群算法的频率分配方法,将战场频率分配转化为带约束条件的最优频谱资源查找求解问题,建立以干扰代价最低为目标的频率分配模型,通过改进的粒子群算法进行频率分配。该算法引入混沌扰动机制,提高种群多样性和算法全局寻优能力,避免算法陷入局部最优。通过实验表明,在频率分配过程中该算法是可行的,并且其收敛性和解集的多样性均明显优于粒子群算法。