基于GA遗传优化的最优阈值计算认知异构网络(CHN)能量检测算法matlab仿真

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简简单单做算法 发表于 2025/05/07 14:21:18 2025/05/07
【摘要】 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)MAXGEN = 100;NIND = 500;Nums = 1; Chrom = crtbp(NIND,Nums*10); %shAreas = [];for i = 1:1 Areas = [Areas,[-120;12...

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

 

1.jpeg

2.jpeg

3.jpeg

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.部分核心程序

(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

MAXGEN = 100;
NIND   = 500;
Nums   = 1; 
Chrom  = crtbp(NIND,Nums*10);
%sh
Areas = [];
for i = 1:1
    Areas = [Areas,[-120;120]];%卷积核
end
FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])];
 
gen   = 0;
Js    = 0.5*rand(NIND,1);
Objv  = (Js+eps);
gen   = 0; 
 
while gen < MAXGEN
      gen
      Pe0 = 0.999;
      pe1 = 0.001; 
 
      FitnV=ranking(Objv);    
      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
      Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);   
      Selch=mut( Selch,pe1);   
      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   
 
      for a=1:1:NIND  
          X           = phen1(a,:);
          %计算对应的目标值
          [epls]      = func_obj(X);
          E           = epls;
          JJ(a,1)     = E;
      end 
      
      Objvsel=(JJ);    
      [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
      gen=gen+1;
      Error2(gen) = mean(JJ);
end 
figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');
[V,I] = min(JJ);
X     = phen1(I,:);
 
save RGA.mat  

4.算法理论概述

       在认知异构网络(CHN)中,准确且高效地检测主用户信号的存在与否至关重要,这直接关系到次用户能否合理利用频谱资源,避免对主用户造成干扰。能量检测算法作为一种常用的频谱感知方法,其性能在很大程度上依赖于所选取的检测阈值。基于 GA 遗传优化的最优阈值计算方法为解决这一问题提供了有效的途径,它通过模拟生物进化过程,在复杂的参数空间中搜索出能使能量检测算法性能达到最优的阈值。

 

       认知异构网络由不同类型的接入技术、网络节点以及频谱资源构成。通常包含授权的主用户(Primary UserPU)和未授权的次用户(Secondary UserSU)。主用户拥有频谱的优先使用权,次用户需要在不干扰主用户通信的前提下伺机接入频谱。网络中的基站、接入点以及用户终端等设备在不同频段、不同传输特性下交互协作,形成一个多层次、多模式的通信架构。

4.jpg

       相较于传统的固定阈值或基于经验选取阈值的能量检测方法,基于 GA 遗传优化的算法能够自动适应复杂多变的 CHN 环境。它通过不断进化搜索,考虑到不同噪声水平、主用户信号强度变化等因素,找到使检测性能最优的阈值,有效提高频谱感知的准确性。

 

       GA 算法具有较强的全局搜索能力,能在较大的阈值取值范围内探索,避免陷入局部最优解,从而为能量检测提供更可靠的阈值设置,提升整个认知异构网络的频谱利用效率和通信质量。

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