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

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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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）

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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  
01_223m

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 User，PU）和未授权的次用户（Secondary User，SU）。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。

       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。

5.算法完整程序工程

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