基于图着色理论的最大效用频谱分配算法

研究基于图着色理论的频谱分配算法,提出一种改进的最大效用频谱分配算法。该算法生成类似于ISAA算法的用户效用矩阵和相应的干扰矩阵,选择最大效用用户或干扰值为0的用户进行频谱分配。仿真结果表明,该算法能有效减少频谱分配的时间开销,提高频谱的使用效率,最大化认知无线电系统的总效用。     

基于用户间公平性的改进型频谱分配算法

针对目前频谱资源紧缺的现状,通过对图论着色模型的分析理解,提出了一种基于用户公平性的改进颜色敏感度的图论着色算法,该算法从用户的网络效益和使用频谱数出发,引入公平因子,改变频谱分配过程中给用户的分配优先级,保证频谱分配的公平性.通过仿真表明其可行性.     

基于业务需求的动态频谱分配算法

动态频谱分配能有效解决频谱利用率低的问题,但已有的图论着色算法未考虑认知用户的业务需求,导致需求小的用户分配到更大的频谱,一定程度上造成了频谱浪费。为解决该问题,提出基于业务需求的动态频谱分配算法,使分配的信道与认知用户的业务需求适配。性能仿真结果表明,基于业务需求的算法能满足各用户的需求,性能更优。     

基于混合蛙跳算法的认知无线电频谱分配

提出一种二进制混合蛙跳算法和基于该算法的认知无线电频谱分配方法。对该方法与颜色敏感图论着色算法进行仿真比较,结果表明在最大化网络总效益和最大化公平效益准则下,基于二进制混合蛙跳算法的频谱分配方法的性能较高。二进制混合蛙跳算法能找到理想最优解,颜色敏感图论着色算法得到的解与理想最优解偏差较大。     

基于粒子群算法的认知无线电频谱分配算法

针对认知无线电空闲频谱分配过程中整体性能优化问题,建立了频谱资源受限情况下实现系统总带宽收益最大化、认知用户接入公平性最优的多目标模型,并结合问题特点设计了基于粒子群优化算法的智能求解算法,给出了具体的实施步骤。从系统总带宽收益、用户接入公平性和系统整体性能3个方面,仿真比较分析了所提算法同协作最大化带宽总收益和协作最大化比例公平性准则下的敏感图着色算法的性能,结果表明该方法实现了系统总带宽收益和用户公平性的折中,整体性能优于敏感图着色算法。     

基于图论模型的认知无线电频谱分配仿真建模研究

鉴于频谱分配的可用性和干扰条件,通过将认知用户组成的网络描绘为图,以图论模型推动频谱分配最优化是当下认知无线电频谱分配研究的重点.无干扰分配矩阵用以记载频谱分配的终极策略,但对其直接编码,往往存在编码维数过高问题.为更高效地对认知无线电频谱分配仿真建模,将可用性矩阵进行提取并编码,压缩为一维矩阵,优化完成之后再根据原有...     

认知无线电中基于时间差因子的频谱分配算法

为了降低认知系统的通信中断概率,提高认知系统的稳定性,在经典的图论着色模型基础上提出了一种改进的频谱分配算法。该改进算法引入一个频谱空闲时间和用户请求时间的差值因子,对于每个认知用户,该算法综合考虑频谱效益与时间差因子两个因素来分配频谱。仿真结果表明,改进算法使认知系统的中断概率远低于原算法。     

均衡满意度的并行单色连通分支频谱分配算法

针对各类图论着色频谱分配算法的时间开销过大的问题,提出了一种并行单色连通分支处理拓扑图的方法。该方法结合连通分量理论和单色子图分解法,可应用于目前所有的图论着色模型的拓扑图分解中。并且根据认知用户的需求来调整分配使满意的用户比例增大,从而解决了分配结果存在的用户满意度不均衡情况。仿真结果表明,提出的算法是一种快速且能够使更多用户满足需求的有效方法。     

认知无线电网络中基于需求的频谱资源分配算法研究

认知无线电网络中,已有的分配算法未考虑用户的需求,这样会导致需求小的用户分配到更多的资源。为解决上述问题,提出基于需求以及联合比例公平两种频谱分配算法,这两种算法均将用户需求作为频谱分配时需要考虑的因素。仿真结果表明,基于需求以及联合比例公平算法比原算法更能满足各用户的需求。     

认知无线电网络中频谱分配算法

随着科学技术的发展,无线通信技术逐渐趋于成熟,虽然频谱资源日益增多,但是认知无线电的频谱仍是处于紧缺状态,在一定程度上对无线通信的发展有着阻碍和抑制的作用。比如一些用户的需求在认知无线电网络中并没有得到满足,这一问题具体表现在频谱分配算法的不够严谨,存在很大的欠缺。     

求解图的最大独立集的一种算法

如何寻找图的最大独立集这个问题是一个古老的难题。文章从图论的基本概念入手 ,得到了一种基于图的邻接矩阵的寻找图的极大独立集和最大独立集的算法 ,并得到其算法复杂度为 O(nn!/(m!(n - m) !) )     

WRAN中基于拍卖理论的频谱分配

本文将WRAN中电视广播台与认知用户之间的频谱分配过程建模为连续双向拍卖,通过该机制,有空闲电视频段的电视台可以将频谱出售给认知用户,由认知基站充当频谱经纪人.在频谱分配过程中,作为主用户的电视广播台和认知用户依据以往的历史交易信息建立自己的信心函数,结合自身的成本和预期收益,在最大化自己收益的前提下提出当前报价.仿真...     

基于粒子群优化算法的无线电 频谱分配方法研究

粒子群(PSO)算法在认知无线电频谱分配问题上发挥着重要的作用,但是在连续无约束条件下基本的PSO 算 法才能得以运用,并且在此条件下,早熟收敛和收敛速度不够快等问题仍然无法得到效解决。为了优化这些问题,本文将对粒 子群算法的早熟收敛问题进行分析并加以改进,成功地将统一的粒子群算法应用于解决频谱分配问题。在综合考虑系统的总 宽带收益及用户接入公平性的基础上,建立了相应的目标函数,并验证了该算法的可行性和优越性。     

基于MaUMiH的无线传感器网络频谱分配方案

针对无线传感器网络频谱资源有限问题,以最大化频谱利用和最小化频谱切换（MaUMiH）为目标,构造了最大化系统整体性能的目标函数,在此基础上,提出一种基于MaUMiH频谱分配算法。仿真结果表明提出的算法在考虑优先级的同时能够公平地分配频谱资源。     

基于极值优化的频谱分配算法

针对认知无线电网络中的频谱分配问题,融合频谱的连续可用概率,提出了一种改进的分配模型,并基于频谱 分配问题的NP 特性,提出了一种基于极值优化的启发式智能求解算法。仿真实验表明：本算法能获得较好的频谱分配效果, 有利于频谱资源的有效利用。     

基于NSGA-II算法的认知无线电频谱分配

认知无线电中,频谱拍卖是解决动态频谱分配的有效方法,其主要目的是最大化所有主用户的收益。然而,主用户间的收益是存在冲突的,给拍卖算法的优化带来了困难。为此,提出一种新的拍卖方案,来解决获胜者确定问题(Winner Determination Problem, WDP)。在该方案中,动态频谱拍卖问题被建模成多背包问题,并通过非支配排序遗传算法II (NSGA-II)得到最终的解决方案。最后,仿真实验结果表明,就解决WDP问题而言,与贪心算法相比,NSGA-II算法有更好的表现。     

面向超图数据的最大独立集算法

超图是普通图的泛化表示, 在许多应用领域都很常见, 包括互联网、生物信息学和社交网络等. 独立集问题是图分析领域的一个基础性研究问题, 传统的独立集算法大多都是针对普通图数据, 如何在超图数据上实现高效的最大独立集挖掘是一个亟待解决的问题. 针对这一问题, 提出一种超图独立集的定义. 首先分析超图独立集搜索的两个特性, 然后提出一种基于贪心策略的基础算法. 接着提出一种超图近似最大独立集搜索的剪枝框架即精确剪枝与近似剪枝相结合, 以精确剪枝策略缩小图的规模, 以近似剪枝策略加快搜索速度. 此外, 还提出4种高效的剪枝策略, 并对每种剪枝策略进行理论证明. 最后, 通过在10个真实超图数据集上进行实验, 结果表明剪枝算法可以高效地搜索到更接近于真实结果的超图最大独立集.