【资源分配】基于免疫算法的认知无线电资源分配研究附Matlab代码和模型_基于免疫算法的雷达资源分配问题求解-优快云博客

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本文探讨了在快速发展的无线通信中，认知无线电如何通过克隆选择算法优化OFDMA网络的资源分配，以最大化安全传输速率，同时考虑非准确感知和比例公平等因素。研究引入Wiener信道模型来评估安全传输能力，并提出了基于免疫算法的次优解决方案，解决了多小区和单小区资源分配问题。

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🔥 内容介绍

随着无线通信技术的快速发展，出现了许多新的无线接入技术和无线数据服务应用，并且对无线频谱的需求急剧增加，这使得频谱资源“更短”我会的。研究表明，在目前的固定频谱分配策略下，无线频谱资源的使用非常低，这反过来会导致很大的“是”。因此，无线频谱资源的“短”和“浪费”之间的矛盾正变得越来越严重。认知无线电技术使认知用户能够动态使用许可频带，而不会影响合法用户的正常操作，并能够有效利用频谱资源。

人工免疫系统是一种模拟自然免疫系统功能的智能算法，为解决工程问题提供了新的理论和新方法。克隆选择算法是人工免疫系统的主要算法之一。它已广泛应用于数据处理和资源调度等工程领域，具有很强的优化能力。

本文研究了基于安全传输的OFDMA认知无线网络资源分配问题。为了最大限度地提高安全传输速率，采用Wiener信道窃听模型有效地测量系统的安全传输能力。此外，研究问题分为两种基本资源分配方案：单小区和多小区。在此基础上，进一步研究了非准确感知和比例公平等约束条件。根据各网络模型的特点，结合免疫算法提出了一种次优算法，解决了各种情景下的资源分配问题。并验证算法的系统性能。

在基于OFDMA的认知无线网络中，认知小区中的认知基站通过频谱感知过程识别自由频带，并使用这些空闲频带与认知小区中的认知用户进行通信。认知无线中的资源网络通常同时包含子载波和功率内容，资源分配问题一般可以理解为两部分：子载波分配和功率调整。此外，信息的安全传输是认知无线网络正常运行的基本条件之一。一般来说，所研究的资源分配问题没有考虑认知无线网络的安全问题，以及本章提到的资源分配。在该模型中，引入了Wiener信道窃听模型，并以安全传输速率作为衡量标准。当执行OFDMA无线电资源分配时，如果忽略相邻小区，则仅研究独立单个小区的资源分配，这称为单小区资源分配。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

<span style="color:#333333"><span style="background-color:#fafafa"><code>function [antibody,rate,power,power_m,interference,interference_sum,rate_sum]=ia_greedy(K,N,M,Pth,Ith,N0,H,Delta_f,antibody,rate,rate_sum,power,power_m,interference,interference_sum,Lamda)</code><code></code><code></code><code>%power_nm=zeros(M,N);   %第n个子载波和第ｍ个认知用户的功率</code><code></code><code>% Rn=floor(log2(1+power_m.*((abs(H)).^2)./(N0*Delta_f)));</code><code></code><code></code><code>am=ones(N,M);%用户优先级</code><code><span style="color:#dd1144">am(N,16:M)=1.2;</span></code><code></code><code></code><code>weighing_rate=zeros(K,M);%第ｋ个抗体第m个用户的速率</code><code>rate_m=zeros(K,M);%第ｋ个抗体第ｍ个用户的速率</code><code></code><code>Delta_power=zeros(K,N);%增加速率时的功率变化</code><code>Delta_interference=zeros(K,N);%增加速率时的干扰变化</code><code>% Delta_power=0;%增加速率时的功率变化</code><code>% Delta_interference=0;%增加速率时的干扰变化</code><code>Alpha_p=zeros(1,N);  %功率判决因子</code><code>Alpha_i=zeros(1,N);%干扰判决因子</code><code>Alpha_min=zeros(1,N);%第ｎ个载波的最小判决</code><code>Alpha_max=0;%所有载波最小判决中最大判决值</code><code>Alpha_max_site=0;%所有载波最小判决中最大判决值的地址</code><code></code><code></code><code></code><code>for n=1:N</code><code>for k=1:K</code><code>if (power(k,n)+Delta_power(k,n))<=Pth</code><code>if (interference_sum(k,n)+Delta_interference(k,n))<=Ith</code><code>rate(k,n)=rate(k,n)+1;</code><code></code><code>Rn=floor(log2(1+power_m(k,n).*((abs(H)).^2)./(N0*Delta_f)));</code><code>Delta_power=(2.^Rn)*N0*Delta_f/((abs(H)).^2);%功率增长量</code><code>Delta_interference=Delta_power(k,n)*Lamda;%干扰增长量</code><code></code><code></code><code></code><code>Alpha_p=(Pth-power(k,n)/Delta_power(k,n));%判决因子</code><code>Alpha_i=(Ith-interference_sum(k,n))/Delta_interference(k,n);%判决因子</code><code><span style="color:#dd1144">Alpha_min(1,:)=min(Alpha_p(1,:)/1.2,Alpha_i(1,:)/1.2);</span></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code>power=sum(power_m);</code><code><span style="color:#dd1144">interference_sum(1,k)=sum(interference(k,:));</span></code><code><span style="color:#dd1144">rate_sum(1,k)=sum(rate(k,:));</span></code><code></code><code>%排序</code><code>%temp_sort=zeros(1,N);%排序时临时抗体向量</code><code>temp_sum_power=zeros(1,K);%排序时临时总功率</code><code>temp_sum_interference=zeros(1,K);%排序时临时总干扰</code><code>temp_sum_rate=zeros(1,K);   %排序时临时总速率</code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code>[x,y]=sort(Alpha_min,'descend');</code><code>[a,b]=ind2sub(size(x),y);%记录排序前序号</code><code></code><code>for i=1:K</code><code>%     temp_sum_power(1,i)=power(1,b(i));</code><code>    temp_sum_interference(1,i)=interference_sum(1,b(i));</code><code>    temp_sum_rate(1,i)=rate_sum(1,i);</code><code>for j=1:N</code><code>%         temp_sum_power(i,j)=power(b(j),b(i));</code><code>end</code><code>end</code><code></code><code>power=temp_sum_power;</code><code>interference_sum=temp_sum_interference;</code><code>rate_sum=temp_sum_rate;</code><code></code><code></code><code></code><code>interference(k,n)=power_m(k,n).*Lamda(1,n);</code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code></code><code>end</code><code><span style="color:#ca7d37">else</span></code><code>break;</code><code></code><code></code><code></code><code>end</code><code></code><code>end</code><code>end</code></span></span>