设计并行智能算法优化认知无线电性能

为解决认知无线电系统中的载波间干扰问题,设计了智能算法获得认知用户的最优干扰子载波,屏蔽最优干扰子载波能消除认知无线电载波间干扰。由于智能算法的计算复杂度较高、速度较慢,因此,提出了载波间干扰抑制并行算法,并对智能算法进行并行化设计和改造,新的并行算法能在多核处理器上实现并行计算,从而提高了智能算法的计算速度,能更好地满足认知无线电系统的实际应用需求。仿真结果表明,在满足认知用户目标误码率条件下,新的干扰抑制并行算法能明显抑制影响授权用户的载波间干扰,使授权用户获得更好的误码率性能。

基于遗传算法的频谱池ICI优化算法

为优化基于小波的频谱池系统中的载波间干扰(ICI:Inter-Carrier Interference),提出了一种基于遗传算法的载波间干扰优化方案。采用遗传算法获得最佳权重向量,抑制认知用户子载波干扰能量。该算法可在不牺牲认知用户带宽的条件下,优化认知用户载波干扰能量。仿真结果表明,在满足认知用户目标误码率条件下,明显抑制影响授权用户的载波间干扰,使授权用户获得更好的误码率性能。