认知WSN中基于剩余能量的改进灰狼优化算法频谱分配

本文主要探讨了在当前无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中，由于有限的ISM（工业、科学与医疗）频谱资源以及传感器节点的能源约束所面临的问题。为了克服这些挑战，认知无线电技术被引入到WSN设计中，以实现更有效的频谱管理。针对这一问题，作者提出了一种基于改进二进制灰色狼优化算法（Improved Binary Gray Wolf Optimizer, IBGWO）的频谱分配方案。 传统的灰色狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种模仿狼群捕食行为的优化算法，其通过个体间的竞争和协作寻找最优解。然而，该文的创新在于，IBGWO算法引入了一个动态调整因子，这个因子由个体的适应度值比率组成，它能实时地改变搜索策略，从而在探索新解和利用已知优解之间达到平衡。这种自适应性使得算法能够在复杂多变的环境中找到更高效的频谱分配策略。 在位置向量更新过程中，I-BGWO使用一个动态转移函数将实数域映射到二进制空间，这有助于提高搜索效率和解的质量。通过这种方法，算法能够有效地处理WSN中各传感器节点的能量状态和频谱需求，确保在满足通信需求的同时，最大化剩余能量的使用效率。 实验结果显示，当IBGWO应用于认知无线传感器网络时，相比于传统方法，其在频谱利用率、网络生存时间和整体性能上表现出显著优势。通过优化频谱分配，I-BGWO有助于延长网络的生命周期，降低能耗，从而提升整个系统的稳定性和可靠性。 此外，这项研究还得到了贵州省自然科学基金项目的资助（黔科合基础[2017]1047号），表明其研究成果具有一定的理论价值和实际应用前景。本文的工作为解决WSN中的频谱管理和能源效率问题提供了一种新颖且有效的解决方案，对于推动无线传感器网络的发展具有重要意义。