朱　江,熊加毫,陈红翠

(重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室 重庆 400065)



认知无线网络中基于HJ-DQPSO优化的频谱分配机制

朱江,熊加毫,陈红翠

(重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室 重庆 400065)

摘要：在认知用户和授权用户共存的认知无线网络模型中，为了解决认知无线网络中最大化网络效益和用户间接入网络的公平性联合最优化的多目标频谱分配难题，提出了一种新的基于hooke jeeves(HJ)计算和量子粒子群(quantum particle swarm optimization, QPSO)理论的离散多目标组合优化机制，即HJ-DQPSO优化机制。该机制中，提出了采用HJ算法进行局部搜索，防止陷入局部最优，并对QPSO算法进行离散化处理以便更匹配离散的频谱分配模型。与现有的频谱分配算法进行仿真性能比较，实验结果表明，该机制具有逼近最优解、快速收敛、不易陷入局部最优、参数设置少的特点。在不同的优化目标情况下，能够较好地逼近频谱分配最优解而且可以实现快速收敛，在满足多个优化目标的情况下可以获得更合理的频谱分配方案。

关键词：认知无线电；频谱分配；量子粒子群；多目标优化

0引言

随着无线网络的快速发展，下一代网络[1-3]，即认知无线电网络已成为解决无线频谱资源短缺问题的新兴主导技术，对未来5G领域的发展起到巨大的推动作用。但认知无线网络的加入也使无线网络变得异常复杂。在复杂的异构网络中[4-5]，为了满足正常的通信需求，需要多个通信指标(如吞吐量、带宽、延迟等)同时满足最优的通信需求，进而可以快速适应无线通信技术的快速发展。……