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基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化

2016-12-20 15:04| 江虹

杂志名称:电子科技大学学报

类型:EI

申请时间:2015-2-1 00:00

    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。

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