基于蛙跳博弈优化算法的认知频谱分配

为有效分配与使用认知传感器网络中存在的空闲频谱，提高网络的吞吐量，提出了一种基于蛙跳博弈优化算法（Improve Swarm optimization method based on Leapfrog Game , ISLG）的认知频谱分配方案。节点采用双天线降低路由中的信道冲突概率，并针对在认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks，CRSN)中使用传统路由方案容易导致的节点间路由限制与热区问题，提出基于三角剖分分层的自适应路由，避免路由中多枝节点出现而增加网络的吞吐。频谱分配中，基于主用户位置信息，以蛙跳博弈基础寻优的分配群进行再移动，提高了频谱分配的可靠性。仿真实验表明，相比其他经典群优化算法，所提方案可以有效提高全局搜索能力，频谱分配后的系统吞吐量有了明显提升。