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量子遗传算法用于认知无线电频谱分配的应用研究 第16页

更新时间:2010-4-4:  来源:毕业论文
量子遗传算法用于认知无线电频谱分配的应用研究 第16页
 本章小结
本章首先详细介绍了基于图论着色模型的认知无线电频谱分配算法中的网络拓扑以及由此推导出的矩阵的具体意义,然后在总带宽、时间开销和公平性三个方面分析了三个算法的差异,最后在引入了用户需求的条件下,在用户数和频带数两个因素的变化作用下,充分证明了改进型量子遗传算法的优越性,有其优化得到的网络效益和平均效益均优于经典的GA算法和量子遗传算法。
第五章 总结与展望
    认知无线电作为一种能提高频谱利用率的新技术,已经成为近年来研究的一个热点。在认知无线电系统中,可用频谱资源随着授权用户的使用情况而呈现出时变的特性。能否合理有效地管理和使用这些动态变化的频谱资源成为了决定认知无线电系统性能的关键。作为无线资源管理的重要组成部分之一,良好的频谱分配方案在提高认知无线电系统容量和频谱利用率方面有着重要的意义。    本文就认知无线电系统中的动态频谱分配模型和算法进行了深入的研究,全文的工作分为三部分:
    首先,介绍了量子信息理论的基本概念,包括量子态及其表示、量子力学基本特性、量子逻辑门等内容。 在对遗传算法进行研究的基础上,详细分析和研究了基于量子计算特性的量子遗传算法,介绍了经典遗传算法(GA)和量子遗传算法(QGA)的主要思想、算法的流程、机理,详细介绍了量子比特的染色体编码及旋转门策略,且对量子遗传算法进行了改进,并对改进的量子遗传算法进行了性能测试。
    其次,系统而全面的介绍了目前认知无线电系统模型和主要的频谱分配模型。对于认知无线电系统模型主要从系统构架和系统平台两方面给于说明。系统构架主要包括了基于RKRL语言和SDR的系统框架,系统功能框架和网络层次结构等方面:系统平台平台可划分为频谱随机生成、无线传输信道、频谱特性检测、动态频谱分配和功率控制五大模块。主要的频谱分配模型有图论着色模型、干扰温度模型、博弈论模型和拍卖竞价模型。
    图论模型将认知用户组成的网络拓扑结构抽象为图,图中的节点代表无线用户,边表示的是一对节点问的冲突或干扰,根据图论着色理论原则对认知无线电用户进行频谱分配。干扰温度模型则是通过干扰温度来量化和管理干扰,使工作在授权频段上的认知无线电用户可以测量当前的干扰环境,相应的调整发射机的属性,从而避免对授权用户的干扰超过干扰温度限。博弈论模型将认知用户当成博弈者,它们对频谱的选择是一种策略,通过博弈过程找到纳什均衡点,从而找到最优的频谱分配方案。拍卖竞价模型是把认知无线电用户定义为投标者,中心控制器充当拍卖人,投标者为获得频谱资源出价竞标,拍卖人确定“最后赢家”,经过多轮的拍卖来完成频谱的分配。接下来,文章基于图论着色模型,分析了以前算法的不足之处,然后通过软件的仿真验证,证明了改进QGA运用于频谱分配模型的优越性。
    最后,针对图论着色算法中未考虑用户需求的不足,文章给出了改进。在图论着色算法中只考虑了用户所获得的带宽效益,并不考虑用户的带宽需求,这样会导致频谱分配的不合理。于是,在改进的算法分配过程中,我们结合用户需求来考虑分配,将已满足需求的用户排除,在下一轮分配时优先分配未满足需求的用户,从而能达到最小化未满足用户需求的分配目标。通过软件的仿真,改进算法能更好的满足用户的带宽需求。保证了频谱分配的公平性。
    认知无线电为解决日益严重的频谱资源缺乏问题提供了一个可行的方案,在未来的几年中将仍是无线通信领域的研究热点之一,文章在认知无线电系统的频谱分配算法方面做了一定的工作,但远远不够,结合本文的研究经验与无线通信的发展趋势,在这里给出下一步的研究方向:1)算法是考虑了最大带宽和公平性,还可以从最大化最小带宽准则进行研究和验证。
2)算法没有考虑到次用户的服务时间长短问题,可以引入服务时间的因素进行研
究和验证。
3)频谱分配算法是媒体接入层(MAC)的技术,可以考虑频谱分配算法的跨层设计,进行频谱分配与路由选择相结合的算法研究。致谢
    值此论文完成之际,我首先向我的导师李X教授致以衷心的感激和由衷的敬意。在我攻读硕士学位期间,李老师在学习和工作上一直给予我严格的要求和悉心的指导,本文的选题、研究工作和撰写都凝聚着李老师的心血。是李老师教给了我丰富的知识,教会了我做人和做学问的道理;是李老师不断督促和鼓励我克服工作上的一个又一个的困难;是李老师给了我动手实践的机会,使我的研究工作能力得到了很好的锻炼。李老师严谨的治学态度,忘我的工作作风和丰富的设计经验是我学习的源泉,将深深影响我今后的发展道路。
    感谢同级的刘欣、张杰、周立志、周敏、李兆华、袁志明、杜培祥、张占磊、
张程、朱秀丽等,感谢他们在日常生活中给予的真诚帮助,在和他们的共同工作中,大家朝夕相处、团结合作,让我充分感受到大家通力合作的乐趣,感谢他们所给予我的所有帮助和工作热情。
    感谢下一届的朱X坡、李X茶、裴X、陈X崔X、吕X元、张X、汪X等师弟师妹们在研究过程中给予我的帮助和快乐。
    最后,我要特别感谢我深爱着的父母和家人。感谢我勤劳、善良、朴实的父母,他们给了我生命,并教会我如何去生活,去面对新鲜的事物,他们为了我的成长默默地倾注了无数的心血,在我人生的每一个关键路口上,正是他们默默的支持与理解,我才能很好的走到今天,他们给了我人生中最大的恩惠与财富。感谢我的姐姐和弟弟,有了他们我从开始就不是孤单的,有了他们我的生活又多了一个新的目标与期望,他们给了我人生中最大的快乐。正是由于父母和家人的关爱和支持,我完成了学业,我无以表达我的感激,谨以此文献给他们,作为我的报答!

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