一种解决认知无线电频谱分配的量子遗传算法

摘要：

提出了一种量子遗传算法的认知无线电频谱分配算法,通过仿真比较了本文算法与经典的遗传算法的性能.结果表明基于这种量子遗传算法的频谱分配算法性能明显优于经典的遗传算法,它能更好地实现网络效益最大化;当用户数和频带数较少时,量子遗传算法在找到最优解的前提下可以使进化代数很少,而经典的遗传算法所得到的解与理想最优解有所偏差,而且偏差值较大.

关键词： 认知无线电网络 频谱分配 量子遗传算法 性能优化

作者: 郭明 李飞

作者单位: 南京邮电大学通信与信息工程学院,南京 21003

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年通信理论与信号处理学术年会

会议地点: 福建泉州

会议语种:中文

页码: 410-415

在线出版日期: 2009-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）