论文研究 加速食物引导的粒子群算法在协作频谱感知中的应用.pdf

为找到基于合作频谱感知软判决算法中的优化加权系数，最终来优化提高认知无线网络协作频谱感知的检测概率，针对传统的粒子群优化算法进行研究改进。通过赋予每个微粒以生物体的特性，根据它们能量需求的不同，获取当前粒子最需要的信息，选择向个体或群体最优食物源靠近；同时，引入加速变量，运用在粒子的位置更新中，称这种方法为加速食物引导的粒子群优化算法（accelerated food guided particle swarm optimization，afgPSO）。另外，针对噪声环境的不确定性，推导出了噪声不确定最坏情况下的系统检测概率。仿真结果表明，afgPSO算法具有可行性，并且在不同的噪声环境中都能