差分头脑风暴算法在频谱感知中的高效应用

"差分头脑风暴算法及其在频谱感知中的应用" 本文主要探讨了一种新型的全局搜索算法——差分头脑风暴算法（Differential Brainstorm Optimization, DBSO），它是结合了差分进化算法（Differential Evolution, DE）和头脑风暴优化算法（Brainstorm Optimization Algorithm, BSO）的智能演进原理。DBSO算法被设计用于解决连续优化问题，通过在四个经典的基准函数上进行测试，验证了其高效的全局收敛性能。 在认知无线电领域的一个关键问题——频谱感知中，DBSO算法被进一步应用。作者提出了基于DBSO的协作式频谱感知算法，以提高频谱利用效率和系统性能。通过对DBSO、BSO、混合蛙跳算法（Hybrid Frog-Leaping Algorithm, HFLA）以及粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）进行仿真对比，结果显示DBSO算法具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。具体来说，DBSO在频谱感知的检测概率上优于其他算法，并且其收敛速度至少是BSO的三倍。 此外，文章还强调了DBSO算法中的创新方程设计对于改善原有头脑风暴算法性能的重要性。这种改进不仅增强了算法的探索能力，还提升了算法的收敛质量。因此，DBSO在处理复杂优化问题，尤其是频谱感知这类实时性要求高的任务时，展现出显著的优势。 关键词涵盖了头脑风暴算法、差分进化算法、智能优化方法、协作频谱感知以及基准函数，显示了研究的广泛性和深度。文章的发表对现代电子技术领域，特别是通信工程和信号处理的研究者提供了新的优化工具和理论参考，有助于推动认知无线电领域的发展。