基于云免疫算法的认知无线网络参数优化

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1、于云免疫算法的认知无线网络参数优化摘要：为了提高认知无线网络的参数优化效果，提出了一种基于免疫优化的认知引擎参数调整算法。免疫克隆优化是一种有效的智能优化算法，适合求解认知无线网络的引擎参数调整问题。免疫优化中，变异概率影响着算法的搜索能力；利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点，提出了一种基于云模型的自适应变异概率调整方法，并用于认知无线网络的参数优化。在多载波环境下对算法进行了仿真实验。结果表明，所提算法收敛速度较快，参数调整结果与对目标函数的偏好一致，能够实现认知引擎参数优化。关键词：云模型；免疫克隆算法；认知无线网络；参数优化；变异概率分类号：

2、TP393；TP18文献标志码：AAbstract:Inordertoimprovetheparameteroptimizationresultsofcognitivewirelessnetwork,animmuneoptimizationbasedparameteradjustmentalgorithmwasproposed.Engineparameteradjustmentofcognitivewirelessnetworkisamultiobjectiveoptimizationproblem.Intelligentoptimizationmetho

3、dissuitableforsolvingit.Immuneclonaloptimizationisaneffectiveintelligentoptimizationalgorithm.Themutationprobabilityaffectsthesearchingcapabilitiesinimmuneoptimization.Clouddropletshaverandomnessandstabletendencyinnormalcloudmodel,soanadaptivemutationprobabilityadjustmentmethodbas

4、edoncloudmodelwasproposed,anditwasusedinparameteroptimizationofcognitiveradionetworks.Thesimulationexperimentsweredonetotestthealgorithmundermulticarriersystem.Theresultsshowthat,comparedwithrelativealgorithms,theproposedalgorithmhasbetterconvergence,andtheparameteradjustmentresul

5、tsareconsistentwiththepreferencesfortheobjectivesfunction.Itcangetoptimalparameterresultsofcognitiveengine.Keywords：cloudmodel；immuneclonealgorithm；cognitivewirelessnetwork；parameteroptimization；mutationprobability0引言随着无线业务的快速发展，无线频谱资源日益紧缺。认知无线网络为解决无线频谱资源的紧缺问题提供了一种有效途径。认知无线网络具有智能性

6、，主要体现在其能根据无线信道的外在变化和认知用户的内在需求智能地调整传输参数以提高空闲频谱的使用性能。认知无线网络中进行智能参数调整的部分称为认知引擎。如何对认知引擎的参数进行优化调整引起了研究者的普遍关注［1］。由于认知引擎参数优化调整要达到最大化吞吐量、最小化传输功率等目标，因此，从根本上看是一个多目标优化问题，适合用智能方法求解。美国弗吉尼亚理工大学VirginiaTech研究小组一直致力于认知引擎的研究，并首次提出了单载波环境和多载波环境下的认知引擎参数优化的数学模型，并通过标准遗传算法进行求解，但并没有克服遗传算法早熟收敛的缺陷［2］;此后，为了

7、改善算法的性能，量子遗传算法［3］、粒子群算法［4］、免疫算法［5］等相继被用来进行参数优化。文献［5］给出了基于免疫优化算法的求解过程，并证明了其具有比其他智能算法更好的效果，但对于免疫算法中关键参数变异概率采用定制求解，因此，求解效果还有待进一步优化。基于此，本文利用云数字特征控制变异概率，提出了一种基于云免疫算法的认知引擎参数优化算法，并通过多载波环境进行了仿真。结果表明，本文算法具有更好的性能。1认知无线网络参数优化模型认知无线网络的参数优化问题主要是根据外界无线网络环境和内在用户需求，自适应地调整传输功率、调制方式等参数，以达到更大化传输速率（吞

8、吐量）、最小化传输功率等目的。在多载波环境下，参数优化的归一化目标