【摘 要】
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树形认知无线电分簇子网采用多簇并行工作模式,其频谱决策涉及子网容量、吞吐量与子网稳定性3方面因素,计算复杂度高.针对多簇子网的频谱决策问题,建立了三层优先级决策模型,
【机 构】
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中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室,中国科学院大学
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树形认知无线电分簇子网采用多簇并行工作模式,其频谱决策涉及子网容量、吞吐量与子网稳定性3方面因素,计算复杂度高.针对多簇子网的频谱决策问题,建立了三层优先级决策模型,并提出一种启发式决策算法.该算法基于簇结构和簇生长度构造无重复的搜索空间,并以当前最优解更新的搜索步长为启发式条件,贪心搜索增长率更高的子网结构,引入子网容量下限、可用频谱及子网速率双门限,对解空间进行严格剪枝.仿真结果表明,在相应频谱空间和子网规模等约束条件下,该算法能够获得最优解且满足实时性需求.
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