量子遗传算法用于认知无线电频谱分配的应用研究 第2页
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
近些年来，随着人们生产生活对无线通信业务的不断需要，各种无线通信技术得到了前所未有的迅猛发展，无线通信速率也己提高到几十兆甚至上百兆比特每秒。在此过程中，无线频谱空间被不断划分给各种不同的通信技术使用，这种固定的频谱划分方式使得可用频谱资源变得越来越少。
然而，正当人们通过采用先进的无线通信理论和技术，如链路自适应技术、多天线技术[1]等努力提高频谱效率的同时，却发现全球授权频段，尤其是信号传播特性比较好的低频段频谱的利用率极低。美国加州大学Berkely分校对频谱利用情况的实测结果[2]表明，3GHz以上的频段几乎没有被使用，而3GHz 以下频段有多达70%未被充分利用。
因此近几年来，能够对不可再生的频谱资源实现再利用的频谱共享技术受到了人们的广泛关注，认知无线电[3]正是在这样的背景下应运而生。
在认知无线电中，为了解决频谱资源的匾乏和目前固定分配频谱利用率较低的问题，就要求找到更有效的方法来充分感知和利用无线频谱资源。基本途径有两条:其一，提高频谱利用率，将已授权用户的频谱资源充分利用，减少浪费；其二，提高系统通信效率，将己获得的频谱资源和其他资源综合优化分配，进而提高利用率，这些都涉及到频谱分配的内容[4]。
频谱分配是能够主动检测可用频谱资源，充分利用无线频谱的新一代无线电,它能根据需要接入系统的节点数目及其服务要求将频谱分配给一个或多个指定节点。频谱分配策略的选择直接决定系统容量、频谱利用率以及能否满足用户因不同业务而不断变化的需求,即是决定能否充分高效利用有限频谱的关键。因此，认知无线电频谱分配问题的研究是认知无线电技术发展必须解决的关键问题之一。
认知无线电频谱分配方法研究的出现为解决频谱资源不足、实现频谱动态管理及提高频谱利用率开创了崭新的局面。
量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm, QGA)[5][6]是量子计算与经典遗传算法(Genetic Algorithm, GA)相结合而产生的一个新的研究领域。算法利用了量子计算的量子并行特性，采用了多状态基因量子比特编码方式和量子旋转门更新操作，引入动态和静态调整旋转角机制和量子变异，使得算法比经典遗传算法具有更强的并行处理能力、更快的收敛速度且比传统信号检测算法具有更高的效率。
目前，国内外的研究者虽已提出一些认知无线电频谱分配问题模型，并且基于问题模型研究了相关的具体算法，但基于其它理论的模型和算法仍然是学术界迫切需要的。它为不同应用场景的决策选择问题提供了数学依据，纳什均衡的存在也使得寻找稳态的问题最优解成为了可能。因此，将量子遗传算法引入认知无线电技术的研究是解决认知无线电频谱分配问题的新途径。如何利用QGA对认知无线电行为进行分析，构建基于QGA的频谱分配问题模型以及提出基于模型的具体算法都是具有重要意义的前沿研究课题，必将对认知无线电技术的发展起到推动作用。
本文主要将量子遗传算法应用到认知无线电的频谱分配中，并将量子遗传算法的改进型和经典的量子遗传算法和遗传算法的性能进行比较。通过仿真，分析改进型量子遗传算法相对于其它算法的性能的好坏。
1.2本论文的研究工作
本文将对经典遗传算法、量子遗传算法及其改进算法进行研究、实现，并对其进行算法改进以及对其特性进行分析。除此之外要对现有的基于量子遗传算法的应用进行分析和改进，提出了一种改进量子遗传算法用于认知无线电频谱分配的新方案，利用量子计算的一些优点特别是量子并行计算、量子纠缠特性，使改进QGA具有比遗传算法（GA）更强的并行处理能力和更快的收敛速度，使得QGA具有比传统检测算法更好的检测性能。
本论文结构安排及主要内容如下：
第二章：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、量子逻辑门等内容以及经典遗传算法(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，并对算法进行了改进且进行了性能测试分析，通过实验测试可知，改进的量子遗传算法比量子遗传算法要具有更好的收敛效果、更快的收敛速度，能够更快的接近目标值。
第三章：介绍了认知无线电系统以及其频谱分配的基本理论，简要介绍下分配技术以及基于频谱分配模型的几种算法和其他研究频谱分配的模型，并对国内外的研究现状进行了总结。
第四章：详细介绍了基于图论着色的频谱分配算法模型以及其各部分的物理意义，并对用户数和频带数两个参数在不同变化下的网络效益进行仿真分析，还在时间开销、总带宽和公平性三个方面进行仿真分析研究，证明了改进型量子遗传算法的优越性。
第五章：工作总结，指出可进一步研究的问题。
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