摘要
针对认知无线电中以最大程度提高网络效益为目的的频谱分配问题,提出了一种基于麻雀搜索算法的改进算法.首先,考虑到种群多样性对实验结果的影响,利用透镜成像反向学习策略,在最优个体基础上产生新个体,进而继续寻优,来进一步提高算法的收敛精度;然后,采用变步长设计,在影响步长因素的关键参数中加入步长调整机制,可以调节局部精度和全局最优之间的平衡关系.再对种群中负责侦查预警的麻雀位置引入Levy飞行策略来更新其位置,有助于增强算法跳出局部极值能力和总体寻优的性能.最后,将改进的麻雀搜索算法应用于认知无线电的频谱分配问题,通过与遗传算法、粒子群算法、海鸥算法及基础麻雀搜索算法进行对比仿真表明,改进的麻雀搜索算法,相比于基础麻雀算法和其他算法,具有更高的网络效益和更快的收敛速度,可以达到有效改善频谱利用率的目的.
基金项目
江苏省重点研发计划(社会发展项目)(BE2019739)
中兴通讯产学研合作基金(2021外381)
维普
万方数据