基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化

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基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化

江虹, 刘寅, 黄玉清, 陈春梅

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2015 > 44(2): 183-189

江虹, 刘寅, 黄玉清, 陈春梅. 基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 183-189. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

引用本文:

江虹, 刘寅, 黄玉清, 陈春梅. 基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 183-189. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

JIANG Hong, LIU Yin, HUANG Yu-qing, CHEN Chun-mei. Optimization for Cognitive Radio Waveform Based on Adaptive Multi-Objective Immune Genetic Algorithm with Vaccine Injection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 183-189. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

Citation:

JIANG Hong, LIU Yin, HUANG Yu-qing, CHEN Chun-mei. Optimization for Cognitive Radio Waveform Based on Adaptive Multi-Objective Immune Genetic Algorithm with Vaccine Injection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 183-189. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

1.
西南科技大学信息工程学院四川绵阳 621010

基金项目:

国家自然科学基金(61379005,61072138)

作者简介:
江虹(1969-)男,博士,教授,主要从事认知无线电智能学习技术方面的研究.

中图分类号: TN014

Optimization for Cognitive Radio Waveform Based on Adaptive Multi-Objective Immune Genetic Algorithm with Vaccine Injection

1.
School of Information Engineering,Southwest University of Science and Technology Mianyang Sichuan 621010

摘要: 典型基于遗传算法的认知无线电(CR)引擎多采用加权法将多个优化目标转换为单目标进行处理,这容易漏掉最优解且引擎效率较低。针对该问题提出了一种带疫苗注入的自适应多目标免疫遗传算法(VAMIGA)。通过在CR问题中与强度Pareto进化算法(SPEA2)仿真对比,VAMIGA决策结果降低了2%~15%的发射功率,提高了6%~8%的调制指数,降低了6%~36%的误比特率。由此可见该算法能更有效地解决多目标优化和不同环境下的CR波形设计问题。
- 认知无线电 /
- 环境稳定度 /
- 免疫遗传算法 /
- 基因注入 /
- 波形优化
Abstract: The current cognitive radio (CR) engine based on genetic algorithm usually adopts a weight-method to change multi-objective into a single objective, which may miss optimal solutions and reduce the efficiency of engine. This paper proposes an adaptive multi-objective immune genetic algorithm with vaccine injection (VAMIGA) to resolve this problem. The vaccine injection could optimize the decision result and convergence speed by saving and recycling the excellent genes. Compared with the strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA2) on CR problems, the simulation results show that the VAMIGA reduces 2%~15% of the transmitted power and 6%~36% of the bit error rate (BER), and improves 6%~8% of modulation index. Thus, the VAMIGA can work more efficiently to solve multi-objective optimization and CR waveform design in different environment.
- cognitive radio /
- environment stability /
- immune genetic algorithm /
- vaccine injection /
- waveform optimization

[1]	黄庆东, 孙晴, 闫乔乔. 基于CDS的分布式协作共识频谱感知方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 660-665. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.004
[2]	冯立, 邝育军, 代泽洋, 付新川. 异构认知网中基于能效的协作技术研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 666-672. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.005
[3]	罗杨, 赵志钦. 基于互信息理论的MIMO天波超视距雷达波形优化方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(1): 27-31,60. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.01.005
[4]	肖海林, 张文娟, 聂在平, 胡悦. 认知MIMO系统中基于博弈论的干扰对齐算法研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 679-684, 794. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.007
[5]	陆川. 用于智能电网的一种认知无线路由算法研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(6): 841-844. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.06.008
[6]	雷维嘉, 崔军, 谢显中. 基于位置的认知网络中继选择与功率分配 . 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 492-496. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.003
[7]	左旭舟, 夏玮玮, 沈连丰. 基于认知无线电的LTE系统频谱感知方法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 663-668. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.005
[8]	李方伟, 柴源, 朱江, 张玉平. 基于动态古诺博弈的认知无线电频谱贸易算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 502-507. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.005
[9]	薛羽, 庄毅, 朱浩, 张友益礻禹. 求解协同干扰问题的高效免疫遗传算法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 452-458. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.026
[10]	柴争义, 陈亮, 朱思峰, 沈连丰. 认知无线网络中基于免疫克隆优化的功率分配 . 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 36-40. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.009
[11]	万建臣, 靳宗信. 多峰值函数优化问题的免疫遗传算法求解 . 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 769-772. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.024
[12]	许炜阳, 徐婷. 认知无线电系统中存在载波频偏的OFDM频谱感知技术 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 355-359. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.007
[13]	刘全, 高俊, 郭云玮, 刘思洋. 基于线性加权数据融合的协作频谱感知优化 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 697-701,786. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.05.011
[14]	江虹, 伍春, 马景辉. 最小二乘SVM的CR认知引擎设计 . 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 41-46. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.008
[15]	雷霖, 李伟峰, 王厚军. 基于遗传算法的无线传感器网络路径优化 . 电子科技大学学报, 2009, 38(2): 227-230. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.02.17
[16]	王军, 李洪宇, 张世昌, 李少谦. 基于修正变换域降噪的NC-OFDM信道估计算法 . 电子科技大学学报, 2009, 38(5): 639-643. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.05.022
[17]	徐斌阳, 李少谦. 认知无线电系统中的联合功率控制 . 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 649-652.
[18]	徐斌阳, 李健颖, 李少谦. 认知无线电系统频谱自适应调度算法设计 . 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 815-817,921.
[19]	肖尚辉, 江毅. 基于Parks-McClellan算法的超宽带脉冲波形优化设计 . 电子科技大学学报, 2006, 35(6): 879-882.
[20]	沈艳, 郭兵, 古天祥. 粒子群优化算法及其与遗传算法的比较 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 696-699.

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基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

1. 西南科技大学信息工程学院四川绵阳 621010

基金项目:

国家自然科学基金(61379005,61072138)

作者简介:
江虹(1969-)男,博士,教授,主要从事认知无线电智能学习技术方面的研究.

收稿日期: 2010-11-12
修回日期: 2014-02-22
刊出日期: 2015-04-15

中图分类号: TN014

关键词:

摘要: 典型基于遗传算法的认知无线电(CR)引擎多采用加权法将多个优化目标转换为单目标进行处理,这容易漏掉最优解且引擎效率较低。针对该问题提出了一种带疫苗注入的自适应多目标免疫遗传算法(VAMIGA)。通过在CR问题中与强度Pareto进化算法(SPEA2)仿真对比,VAMIGA决策结果降低了2%~15%的发射功率,提高了6%~8%的调制指数,降低了6%~36%的误比特率。由此可见该算法能更有效地解决多目标优化和不同环境下的CR波形设计问题。

English Abstract

江虹, 刘寅, 黄玉清, 陈春梅. 基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 183-189. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

引用本文:

江虹, 刘寅, 黄玉清, 陈春梅. 基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 183-189. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

JIANG Hong, LIU Yin, HUANG Yu-qing, CHEN Chun-mei. Optimization for Cognitive Radio Waveform Based on Adaptive Multi-Objective Immune Genetic Algorithm with Vaccine Injection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 183-189. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

Citation:

JIANG Hong, LIU Yin, HUANG Yu-qing, CHEN Chun-mei. Optimization for Cognitive Radio Waveform Based on Adaptive Multi-Objective Immune Genetic Algorithm with Vaccine Injection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 183-189. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.004

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