基于改进人工蜂群算法的认知无线电功率控制问题设计与实现

陈玲玲　杨浩然　冯琦　金小杭　张慧颖

摘要：为了提高频谱利用率，本文在下垫式认知无线电网络下提出了主次用戶共享功率控制模型。在满足服务质量前提下，本文提出一种基于改进人工蜂群算法。MATLAB仿真结果表明，该算法可以获得最小化次用户发射功率。通过与传统人工蜂群算法比较，其收敛速度更快，获得的发射功率更小，对主用户的干扰更小。

关键词：认知无线电;改进人工蜂群算法;功率控制

中图分类号：TN925 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）05-0141-02

0 引言

随着通信技术的快速发展，无线用户对于频谱的需求日益增多，从而导致可用频谱资源非常紧缺。因此如何有效地提高无线频谱资源和授权频段的频谱使用率成为目前需要解决的重要课题。

1 系统模型

在分布式频谱共享的认知无线电功网络中，为了使最大化频谱利用率和用户网络增益，则必须尽可能的降低所有次用信号发射器的传输功率，同时满足次用户干扰功率总和、最小信噪比约束和次用户传输功率范围约束以及动态的信道增益。其对应的功率优化问题如下：

3 仿真结果

利用MATLAB建立仿真场景，模拟认知无线电频谱分配，将改进人工蜂群算法优化认知无线电功率控制问题，并与传统人工蜂群算法进行对比。仿真结果如下图所示。从图1到图2可以看出：两种算法通过迭代寻优后获得的总次用户传输功率均低于系统允许的最大传输功率。动态人工蜂群算法通过不断的迭代寻优后收敛平稳且接近于0.13，而人工蜂群算法优化认知无线电问题总平均传输功率收敛于0.5。动态人工蜂群算法总次用户传输功率低于人工蜂群算法总次用户传输功率。因此从能量消耗的角度，改进的人工蜂群算法优于传统人工蜂群算法。

4 结语

在认知无线电频谱分配问题中，为了满足干扰功率，信噪比和次用户传输功率范围约束条件下，提出动态人工蜂群算法控制认知用户功率，获得最小的次用户传输功率目标。通过MATLAB仿真实验并与传统人工蜂群算法进行比较，验证了该算法具有较好的收敛速度，且在频谱分配优化问题中主次用户可获得更高的信噪比。

参考文献

[1] 赵勇.认知无线电的发展与应用[J].电讯技术，2016，6（3）：93-101.

[2] SETOODEH P，HAYKIN S.Robust transmit power control for cognitive radio [J].Proceeding of the IEEE，2015，97（5）：915-939.

[3] WANG B，LIU K J R.Advances in cognitive radio networks：A survey [J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing，2016，5（1）：5-23.

[4] HAYKIN S.Cognitive radio：brain-empowered wireless communications[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2015，23（2）：201-220.