基于改進(jìn)人工蜂群算法的認(rèn)知無線電功率控制問題設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

陳玲玲　楊浩然　馮琦　金小杭　張慧穎

摘要：為了提高頻譜利用率，本文在下墊式認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)下提出了主次用戶共享功率控制模型。在滿足服務(wù)質(zhì)量前提下，本文提出一種基于改進(jìn)人工蜂群算法。MATLAB仿真結(jié)果表明，該算法可以獲得最小化次用戶發(fā)射功率。通過與傳統(tǒng)人工蜂群算法比較，其收斂速度更快，獲得的發(fā)射功率更小，對主用戶的干擾更小。

關(guān)鍵詞：認(rèn)知無線電;改進(jìn)人工蜂群算法;功率控制

中圖分類號：TN925 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）05-0141-02

0 引言

隨著通信技術(shù)的快速發(fā)展，無線用戶對于頻譜的需求日益增多，從而導(dǎo)致可用頻譜資源非常緊缺。因此如何有效地提高無線頻譜資源和授權(quán)頻段的頻譜使用率成為目前需要解決的重要課題。

1 系統(tǒng)模型

在分布式頻譜共享的認(rèn)知無線電功網(wǎng)絡(luò)中，為了使最大化頻譜利用率和用戶網(wǎng)絡(luò)增益，則必須盡可能的降低所有次用信號發(fā)射器的傳輸功率，同時(shí)滿足次用戶干擾功率總和、最小信噪比約束和次用戶傳輸功率范圍約束以及動態(tài)的信道增益。其對應(yīng)的功率優(yōu)化問題如下：

3 仿真結(jié)果

利用MATLAB建立仿真場景，模擬認(rèn)知無線電頻譜分配，將改進(jìn)人工蜂群算法優(yōu)化認(rèn)知無線電功率控制問題，并與傳統(tǒng)人工蜂群算法進(jìn)行對比。仿真結(jié)果如下圖所示。從圖1到圖2可以看出：兩種算法通過迭代尋優(yōu)后獲得的總次用戶傳輸功率均低于系統(tǒng)允許的最大傳輸功率。動態(tài)人工蜂群算法通過不斷的迭代尋優(yōu)后收斂平穩(wěn)且接近于0.13，而人工蜂群算法優(yōu)化認(rèn)知無線電問題總平均傳輸功率收斂于0.5。動態(tài)人工蜂群算法總次用戶傳輸功率低于人工蜂群算法總次用戶傳輸功率。因此從能量消耗的角度，改進(jìn)的人工蜂群算法優(yōu)于傳統(tǒng)人工蜂群算法。

4 結(jié)語

在認(rèn)知無線電頻譜分配問題中，為了滿足干擾功率，信噪比和次用戶傳輸功率范圍約束條件下，提出動態(tài)人工蜂群算法控制認(rèn)知用戶功率，獲得最小的次用戶傳輸功率目標(biāo)。通過MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)并與傳統(tǒng)人工蜂群算法進(jìn)行比較，驗(yàn)證了該算法具有較好的收斂速度，且在頻譜分配優(yōu)化問題中主次用戶可獲得更高的信噪比。

參考文獻(xiàn)

[1] 趙勇.認(rèn)知無線電的發(fā)展與應(yīng)用[J].電訊技術(shù)，2016，6（3）：93-101.

[2] SETOODEH P，HAYKIN S.Robust transmit power control for cognitive radio [J].Proceeding of the IEEE，2015，97（5）：915-939.

[3] WANG B，LIU K J R.Advances in cognitive radio networks：A survey [J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing，2016，5（1）：5-23.

[4] HAYKIN S.Cognitive radio：brain-empowered wireless communications[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2015，23（2）：201-220.