卓志宏

(阳江职业技术学院，广东 阳江529566)

责任编辑:薛 京

随着无线用户增加，频谱资源成为一种稀缺资源，为了克服传统固定分配频谱资源方式，1999年，Mitola等人提出认知无线电的概念，以提高频谱利用率和通信可靠性[1]。在认知无线电中，存在多个用户竞争有限可用频谱，因此合理分配空闲频谱，满足用户使用频谱要求，提高频谱利用率，保证系统性能逼近最优状态，成为认知无线电中的难点问题[2]。

针对认知无线电频谱分配问题，国内外许多研究机构和学者开展了一些研究工作，提出了许多频谱分配模型，比如文献[3]讨论的博弈论模型，文献[4]提出的图论着色模型，文献[5]中描述的定价拍卖模型，此外还有文献[6]提出的干扰温度模型等。基于图论着色模型是一种比较成熟的频谱分配算法，采用一个冲突图表示认知无线电频谱分配问题，根据不同目标函数和规则，将空闲频谱分配给不同用户，但若分配规则的权重相同，那么变成了一个NP难题[6]。博弈论模型通过博弈过程找到纳什均衡点，但当认知无线电频谱分配比较复杂时，很难找到纳什均衡点，且难以实现[7]。由于认知无线电频谱分配问题是一个NP难题，近年，一些学者将智能计算算法引入到频谱分配问题求解中，如遗传算法、蚁群算法、人工蜂群算法、粒子群优化算法、蛙跳算法等[8-11]，它们通过模拟自然界生物行为，求解效率较高，但这些算法均存在不同程度的缺陷，主要是易陷入局部最优，很难在有限的时间内搜索到最优解[11]。……