基于量子群智能優(yōu)化算法的頻譜感知技術(shù)研究.pdf

1、無線電頻譜是全人類的公共資源，其具有有限性和不可再生的特點(diǎn)。通信技術(shù)的迅猛發(fā)展導(dǎo)致頻譜資源日益短缺，如何克服這種短缺導(dǎo)致的無線通信發(fā)展瓶頸，已成為該領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)。認(rèn)知無線電被譽(yù)為是能夠提高無線頻譜資源利用率的一項新技術(shù)，它是一個能夠連續(xù)不斷感知外部環(huán)境，并且通過學(xué)習(xí)適應(yīng)外部無線環(huán)境的智能通信系統(tǒng)。
　　頻譜感知是認(rèn)知無線電中的重要組成部分，能夠準(zhǔn)確檢測出授權(quán)用戶的信號，避免影響授權(quán)用戶通信效果，以實(shí)現(xiàn)提高頻譜利用率。本課題研究過

2、程中采用了一種線性協(xié)作頻譜感知模型。
　　本文提出了基于量子計算原理的量子群智能算法，以提高傳統(tǒng)群智能算法性能。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明：量子群智能算法比傳統(tǒng)算法具有更高的收斂精度和更快的收斂速度。同時本文將量子群智能算法應(yīng)用于頻譜感知這一工程問題。
　　本文基于混合蛙跳算法和量子理論，對混合蛙跳算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種全新的量子蛙跳算法，并將其應(yīng)用于認(rèn)知協(xié)作頻譜感知。同時，本文基于傳統(tǒng)細(xì)菌覓食算法和量子理論，改進(jìn)細(xì)菌覓食算法，提出