离线学习提升认知无线网络性能：DUGA与RBF神经网络的应用

认知无线网络(Cognitive Radio, CR)作为一种智能无线电通信系统，其核心在于智能学习推理技术，这在解决日益增长的无线通信需求与频谱资源有限的矛盾中发挥着关键作用。本文主要探讨了CR的离线学习技术，包括CR认知引擎的设计与优化。 首先，针对CR参数调整的多目标优化问题，提出了基于离散均匀分配遗传算法(Differential Uniform Genetic Algorithm, DUGA)的CR优化引擎设计。相较于传统遗传算法，DUGA采用离散均匀分布的原则，避免了轮盘赌算法容易陷入局部最优的困境，通过交叉、变异以及迭代过程实现种群多样性与快速收敛。通过MATLAB仿真实验，验证了DUGA在优化CR通信参数方面的有效性，从而提高了系统的吞吐量和节点发送功率。 其次，文章引入了RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Network)到CR认知引擎设计中，构建了一种多层网络学习模型。这个模型不同于传统的神经网络，通过将全局参数和局部参数学习分离，形成内外层网络结构。外层网络受认知信息驱动，负责全局路由协议的重配置，而内层网络则负责针对特定协议的局部通信参数调整。这种分层学习机制增强了网络的学习预测能力和适应性，减少了学习时间，能够更好地应对环境变化和用户需求。 最后，结合前期研究，文章构建了两种智能学习技术的CR认知引擎算法模型，分别是RS-RBF和GA-RBF。这两种模型结合了规则系统（RS）和遗传算法（GA）的优势，结合RBF神经网络进行更精细的参数配置，使得CR认知引擎能够更加灵活地根据业务需求和网络目标，做出适应当前网络状态的决策，从而实现有效的通信系统重配置。 总结来说，本文通过对离线学习技术的深入研究，尤其是遗传算法和RBF神经网络的应用，成功提升了CR的认知引擎性能，使得系统在面对频谱资源紧张和用户需求变化时，能够高效地进行智能决策和参数调整，显著改善了通信系统的整体效能。