基于遗传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遗传算法的协作频谱感知优化方法，其实现步骤是：将协作频谱感知优化问题中的优化变量对应于遗传算法的个体定义，目标优化函数f(W)对应于遗传算法的适应度函数；从一个初始种群出发，利用适应度函数对每一个个体进行评估，取出适应度值最低的C个个体，经过交叉和变异操作，产生一群更适应环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域；经过这样一代又一代地不断繁衍进化，最后得到最适合环境的个体，也就是协作频谱感知优化问题的最优解。本发明专利技术在协作频谱感知优化时具有检测性能好、稳定且计算时间少等优势。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于遗传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）初始化遗传算法参数；其中包括种群大小P，交叉概率Pc，变异概率Pm；初始化遗传代数t=1，随机产生P个个体作为初始种群，记个体i为xi=[xi1...xiD],i=1...P，其中D表示个体的维数，并根据式xi=xi/||xi||，i=1...P对其归一化，所述个体可以直接定义为待优化的变量，即控制中心给各用户统计信息所分配的权值因子W，即xi=W；（3）计算步骤（2）中每个个体的适应度值；根据所述适应度值对个体从小到大重新排列，并选出前C个个体，其中C=Pc×P，所述适应度函数定义为每...

【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，刘乃安，李晓辉，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：