沈 平 袁 瑛 周 潘

1(湖北职业技术学院计算机中心 湖北 孝感 432000)2(湖北职业技术学院信息技术学院 湖北 孝感 432000)3(华中科技大学电子信息与通信学院 湖北 武汉 430074)

0 引 言

随着移动终端使用量与业务量的飞速发展，提高移动通信传输的频谱利用率已成为当前的研究重点。认知无线电(Cognitive Radio,CR)[1]能够在对主用户(Primary User,PU)不产生干扰的前提下，充分利用空闲的频谱资源。标准的CR优先维护PU的通信质量(Quality of Service,QoS)，次用户(Secondary User,SU)的QoS受到极大的影响，导致SU的传输性能较差[2]。

在CR的物理层，许多研究人员利用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术[3-4]传输速率高且抗多径效果好的优点，设计了基于OFDM的物理层协作通信技术[5-6]。在CR的协议层提高SU的通信质量也成为一个研究的热点，文献[7]将PU与SU的连接中断考虑为约束条件，将最大化SU的传输速率作为目标问题，该算法有效地提高了SU的传输速率，但是也增加了网络中节点的能耗。文献[8]提出了一种多阶段的智能中继算法，将协作过程分为了抗干扰的中继阶段与SU解码PU消息的阶段，通过两个阶段的处理，提高了对PU活动检测的准确性，但该算法并未考虑PU的全部QoS指标。

上述的物理层与协议层的协作通信方案均明显地牺牲了PU的QoS，违背了认知无线电的核心原则。诸多文献[9][10]将认知无线电的协作通信问题建模为多约束条件下的优化问题，文献[10]采用一个线性搜索技术搜索问题的最优解，其解质量不够理想。重引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)是一种鲁棒性高且易于实现的全局优化算法，对于多约束条件优化问题的效果较好，但是GSA存在容易陷入局部最优的问题，导致寻优结果不稳定。……