基于SAGA的通信抗干扰决策引擎

为使抗干扰通信系统能够更好地实现参数自适应调整功能,在传统频率、功率自适应的基础上研究频率、功率、信道编码码率、调制方式四种参数的自适应。设计了一种基于模拟退火遗传算法（SAGA,Simulated Annealing Genetic Algorithm）的通信抗干扰决策引擎,并给出了该算法计算流程。在六种不同模式下对算法性能进行了仿真分析,结果表明,该算法能够实现决策引擎参数的自适应选择,并且提高了标准遗传算法的收敛速度,增强了标准遗传算法的爬山能力。     

多参数联合自适应通信抗干扰决策引擎研究

为提高通信抗干扰决策的科学性和有效性,本文基于认知无线电思想设计了一种多参数联合自适应抗干扰决策引擎,实现抗干扰系统参数的自适应选择。文章用遗传算法作为决策算法,并给出了该方法的流程及仿真分析。实验结果表明,抗干扰决策引擎能够对单目标函数以及有偏好的多目标函数的参数进行自适应选择,验证了抗干扰决策引擎参数自适应选择的可行性。