基于优化遗传算法的Underlay认知无线电网络频谱分配策略

本篇论文深入探讨了在Underlay模型下的认知无线电网络频谱分配问题，由黄日星、常杰和何丰等人合作完成，他们受到了重庆市教委科学技术研究项目的资助（KJ130507）。论文的核心焦点在于针对基于Underlay频谱分配策略的无线网络物理连接方案进行分析，从而构建了一个数学模型。这个模型是设计和优化频谱分配的关键，目标是最大化整个系统的效益。 作者们提出了一种改进的遗传算法来解决这一问题。遗传算法作为一种搜索优化方法，被用来对认知无线电网络的频谱分配进行智能决策。这种算法的优势在于它不仅能够迅速收敛，而且巧妙地通过引入随机个体来防止算法陷入局部最优解，确保了全局最优的解决方案。 论文的关键词包括"通信与信息系统"、"认知无线电网络"、"Underlay模型"、"频谱分配"以及"数学建模"和"遗传算法"，这些关键词全面概括了研究的主题和方法。通过中图分类号TN92Spectrum allocation of cognitive radio network based on optimize genetic algorithm in underlay network，可以看出，本研究处于通信理论和技术的前沿，对于理解和优化复杂的无线通信环境具有重要意义。 作者黄日星作为硕士研究生，专注于认知无线电网络频谱分配的研究，而通信联系人何丰教授则提供了无线通信和物联网等领域的深厚背景。他们的工作成果通过实验证明了改进遗传算法在Underlay模型下的频谱分配策略的有效性和实用性，为未来无线网络的设计和优化提供了有价值的新思路和方法论。