苏慧慧，彭 艺，曲文博

昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650504

国际电信联盟（International Telecommunication Union, ITU）曾根据目前实际频谱需求的统计预测，2020年国际移动电信的需求约达2 000 MHz[1-3].全国各地频谱资源都面临匮乏问题，在德国、美国的一些区域，20～3 000 MHz 频段范围的频谱利用率不及50%；在新加坡的一些区域，80～5 850 MHz 的频谱利用率不及5%[2,4]；据相关机构统计，中国许多频谱资源在时空上的平均利用率不到10%[3-4].充足的频谱资源是决定无线网络发展的关键因素之一，如何解决频谱短缺以及提高频谱利用率是目前无线通信方向的重要课题.频谱分配作为认知无线电技术的一个关键技术，其目的是将主用户未使用的空闲频谱进行合理分配，以实现频谱二次利用和最大化系统网络总效益[2].

目前，频谱分配模型主要有图论模型[5]、拍卖模型[6]、博弈论模型[7]等.图论模型通过选择不同的目标效用函数满足不同应用场景的需求.在固定拓扑下基于图论的频谱分配算法的优化目标主要有公平性最优、复杂度最优和系统传输效益最大化等.文献[8]首次将遗传算法[9]、粒子群算法[10]等智能优化算法应用于图论模型以解决频谱分配问题，并验证了算法的可行性.随后，免疫遗传算法[11]、人工蜂群算法[12]也被用于频谱分配的研究中，这些算法虽然在频谱利用率上进行了改进优化但是寻优精度不高.文献[2]是基于统计特性的蝙蝠算法对认知无线电频谱进行分配的研究，利用蝙蝠位置的统计特性进……