基于粒子群优化算法的协作频谱感知优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于粒子群优化算法的协作频谱感知优化方法，其实现步骤是：首先建立协作频谱感知优化模型，然后将待优化变量和粒子群优化算法的相关参数对应；初始化迭代次数，随机产生的粒子的位置向量和速度向量；对初始化的每个粒子进行适应度评估，并找出适应度值最小的粒子作为全局最优粒子；随着迭代次数的增加，不断更新粒子的位置向量和速度向量，并更新全局最优值；当迭代次数达到最大迭代次数时，输出全局最优粒子，求出它所对应的检测概率。本发明专利技术在协作频谱感知优化时具有简单方便、计算量小、易于实现、调整参数少，搜素能力强等优势。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于粒子群优化算法的协作频谱感知优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1）建立协作频谱感知优化模型；（2）初始化粒子群优化算法的相关参数，其中包括：（2a）随机产生P个粒子，记粒子i为xi=[xi1,xi2,…,xiD],i=1,2,…,P，D=M,其中D表示个体的维数，其中粒子定义为待优化变量，即控制中心给各用户统计信息所分配的权值因子w，也即xi=w；（2b）置迭代次数t=0，随机生成粒子í的位置向量xit=[xi1t,xi2t,···,xiDt]T和速度向量vit=[vi1t,vi2t,·&Cente...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：黑永强，李敏，李文涛，李晓辉，付卫红，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：