刘彩丽，肖海林

(桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林　541004)



基于布谷鸟搜索算法的认知车载网络频谱分配方法

刘彩丽，肖海林

(桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林541004)

针对认知车载网络频谱分配中网络吞吐量低的问题，提出一种基于布谷鸟搜索算法的频谱分配方法。该方法考虑了认知车载网络中授权频段可用时长的差异性，将最大化网络吞吐量转化为求最大化可用时长内认知车载用户成功完成的总数据量，建立目标函数，并将频谱分配变量映射为布谷鸟鸟巢位置，采用布谷鸟搜索算法求解。数值分析表明，基于布谷鸟搜索算法的频谱分配方法所获得的网络吞吐量高于基于遗传算法的频谱分配。

认知车载网络；布谷鸟搜索算法；频谱分配；吞吐量

随着车辆道路安全服务需求的不断增长，车载自组织网络的可用频谱资源变得尤为紧缺，而认知无线电能解决这一问题[1]。认知车载网络是将认知无线电(cognitive radio，简称CR)技术应用到车载自组织网络(vehicular ad hoc network，简称VANET)的新型车载网络[2]。在认知车载网络(CR-VANET)中，认知车载用户可以“伺机”接入空闲授权频谱，以缓解车载网络频谱资源的匮乏，提高频谱利用率。

频谱分配是认知无线电的关键技术之一[3]，近年来国内外学者对其进行了大量研究。文献[4]把频谱分配问题抽象成图着色问题，提出了基于图论着色理论的频谱分配算法，但该算法存在不公平性，且时间开销较大。文献[5]以实现最大化网络效益为目标，将频谱分配问题归化为优化问题，采用遗传算法(genetic algorithm，简称GA)求解，减少了时间开销。……