基于免疫克隆算法的认知无线电多信道联合感知方法

夏巧桥田茂汪鼎文陈曦



基于免疫克隆算法的认知无线电多信道联合感知方法

夏巧桥①田 茂①汪鼎文②陈 曦*②

①(武汉大学电子信息学院 武汉 430072)②(武汉大学微电子与信息技术研究院 武汉 430072)

该文研究了认知无线电多信道联合感知的数学模型，并将此模型转换为以认知系统总吞吐率最大化为目标的带约束优化问题，进而提出一种基于免疫克隆的多信道联合感知算法。仿真实验表明所提算法在收敛速度以及稳定性上均明显优于已有的基于遗传算法的感知方法，并且所提算法在对主用户造成相同的干扰条件下能提供更高的系统总吞吐率。

认知无线电；频谱感知；免疫克隆算法；遗传算法；多信道联合感知

1 引言

2 认知无线电多信道联合感知建模

图1 多信道频谱占用模型

2.1 单信道感知

单信道感知可以描述为如式(1)的一个二元假设问题：

由于能量检测方法最为简单且能快速地对未知信号进行检测，因此采用该方法对PU状态进行感知，相应的判决准则为

2.2 多信道联合感知

(6)

同时，每个子信道上受到干扰也必须被限制在一定范围之内。

综上所述，CR系统的目标为，在保证对PU的总干扰和每个信道的干扰控制在一定范围内的同时，SU获得的总吞吐量最大化。该模型可以表示为式(9)的最优化问题：

3 基于免疫克隆算法的多信道联合感知

本文设计的基于免疫克隆的多信道联合感知算法流程图如图3所示，基本步骤如下：

图3 免疫克隆算法流程图

步骤2 干扰约束的处理： 由于随机产生的抗体极有可能不是可行解，因此必须进行约束处理，对不可行解进行修正。在产生抗体的时候已经考虑了式(10)表示约束，因此只需修正抗体满足式(9)中约束即可，具体流程如下：

(3)输出经过约束处理的抗体。

步骤4 终止条件判断： 终止条件为算法预先设置的最大进化代数，当达到最大进化代数时，亲和度函数最高的抗体即为所求解的最优门限向量。否则进入步骤5。

步骤5 抗体浓度计算： 为了避免抗体种群空间中抗体之间的相似度过高，导致种群进化停滞，必须对相似度高的个体进行抑制。本文定义抗体之间的距离为

算法优势分析：在文献[9]中，若各阶段中产生的个体不符合约束条件时，则丢弃该个体并重新生成直至新个体满足约束条件为止。但是，当进化进入后期时，大多数个体基本上已处于约束条件边界附近，进行交叉以及变异操作时，往往需要进行很多次重复操作才可以生成新的可行个体，这无疑使得进化效率降低，后期进化缓慢。本文采用约束修正方法对不可行个体进行修正，大量实验表明，一般仅需几次修正就可使其满足约束条件，从而降低了算法的时间复杂度，提高了进化效率。另外，智能算法最为重要的思想就是使种群进化的同时，抑制超级个体的出现，从而保持种群的多样性。本文采用具有自适应性质的克隆算子[16,17]，该算子通过浓度抑制和克隆扩张使种群进化的同时保持了种群的多样性，抑制了早熟现象；而文献[9]的算法并不具备该特性。另外，本文在变异操作中采用非一致性变异算子，使得算法兼顾全局搜索和局部搜索，算法在进化初期主要进行全局搜索，而后期则主要进行局部搜索。因此本文算法相比文献[9]的算法能更有效地避免陷入局部最优，从而找到更优解。

4 仿真结果及分析

5 结束语

频谱感知是认知无线电的一项关键技术。本文以多信道联合感知为框架，提出了一种基于免疫克隆的多信道联合感知算法，并与基于遗传算法的感知方法性能进行了比较。仿真结果表明，本文算法在收敛速度和稳定性上均明显优于基于遗传算法的感知方法，且本文算法在相同的干扰情况下能获得更高的系统吞吐率；另外，随着信道数目的增加，本文算法对系统性能的改善更为明显，进一步验证了基于免疫克隆的多信道联合感知算法的有效性与优越性。

图4 算法收敛速度对比

表1仿真试验中具体参数

0.500.300.450.650.250.600.400.70 c1.918.174.233.867.166.050.821.30 612524623139451409909401

图6 不同漏警概率上限时的算法性能

图7 不同信道数目时的算法性能

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夏巧桥： 男，1987年生，博士生，研究方向为认知无线电、智能 算法.

田 茂： 男，1957年生，教授，博士生导师，研究方向为移动通信、探地雷达.

汪鼎文： 男，1981年生，副教授，研究方向为智能计算、图像处理.

Immune Clone Algorithm Based Multiband Joint Detection Method for Cognitive Radio

Xia Qiao-qiao①Tian Mao①Wang Ding-wen②Chen Xi②

① (,,430072,)②(,,430072,)

This paper studies the mathematical model of Multiband Joint Detection (MJD). The MJD problem can be formulated as a constrained optimization problem with the goal of maximizing the aggregated opportunistic throughput of a cognitive radio system under some constraints on the interference to the Primary User (PU). An Immune Clone Algorithm (ICA) is proposed to solve this problem. The performance of the proposed method is analyzed and compared with the Genetic Algorithm (GA) based technique through computer simulations. Experiment results show that the proposed method offers higher aggregated opportunistic throughput rates under the same interference to PU than GA, and the results demonstrate the stability and effectiveness of the method.

Cognitive Radio (CR); Spectrum sensing; Immune Clone Algorithm (ICA); Genetic Algorithm (GA); Multiband joint detection

TN92

A

1009-5896(2014)01-0055-06

10.3724/SP.J.1146.2013.00340

2013-03-15收到，2013-08-12改回

国家自然科学基金(61072135)资助课题

陈曦 robertcx@whu.edu.cn