基于智能算法的认知无线电频谱分配技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 认知无线电的定义 | 第9-10页 |
| 1.3 认知无线电频谱分配技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 论文主要内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 基于图论着色模型的频谱分配算法 | 第14-25页 |
| 2.1 图论着色的系统模型与数学建模 | 第14-17页 |
| 2.2 颜色敏感图论着色算法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 CSGC算法的基本思想 | 第17页 |
| 2.2.2 CSGC算法的标号准则 | 第17-18页 |
| 2.2.3 CSGC算法的实现流程 | 第18-19页 |
| 2.3 基本遗传算法在频谱分配中的应用 | 第19-24页 |
| 2.3.1 遗传算法的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 遗传算法频谱分配中的基本流程 | 第21-23页 |
| 2.3.3 基本遗传算法的具体实现 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于二进制粒子群算法的频谱分配 | 第25-48页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 标准粒子群算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 数学表示 | 第26-27页 |
| 3.2.3 算法步骤 | 第27-28页 |
| 3.3 二进制粒子群算法 | 第28-29页 |
| 3.4 二进制粒子群算法位置更新公式的改进 | 第29-33页 |
| 3.4.1 位置更新公式变换 | 第29-31页 |
| 3.4.2 实验与分析 | 第31-33页 |
| 3.5 离散粒子群算法权重W的取值 | 第33-37页 |
| 3.6 种群初始化的改进 | 第37-41页 |
| 3.6.1 初始种群对算法的影响 | 第37-39页 |
| 3.6.2 混沌现象 | 第39-40页 |
| 3.6.3 混沌初始化种群 | 第40-41页 |
| 3.7 基于种群聚集度的改进 | 第41-45页 |
| 3.7.1 种群聚集度的定义和计算方法 | 第41-42页 |
| 3.7.2 变异算子的设计 | 第42-45页 |
| 3.8 基于种群多样性的混沌变异离散粒子群算法 | 第45-47页 |
| 3.9 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 算法仿真与比较 | 第48-55页 |
| 4.1 仿真参数 | 第48-49页 |
| 4.2 仿真分析 | 第49-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
