遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因
本文的仿真源代码。
抽象的
我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。
提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。
为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。
第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。
第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。
结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。
入门
为了运行仿真，您需要Matlab
2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。
在命令行中输入：
git
clone
https://github.com/raikel/GeneticCrn
打开Matlab并将源目录src
（及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。
在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入：
compile
这将编译所有源mex文件。
要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗
2022-12-29 15:41:44
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协作频谱感知和适应环境，认知无线电能够填补频谱空洞并在不对授权用户造成有害干扰的情况下提供服务。 我们考虑使用能量检测优化协作频谱感知以最小化总错误率。
2022-10-26 19:05:49
2KB
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在无线区域网中，作为授权用户的无线麦克风信号的低功率和窄带宽使得这种信号的检测非常困难。提出了基于奇异值分解的无线麦克风信号检测方法。对由接收信号形成的Hankel矩阵作奇异值分解，通过检查奇异值来检测无线麦克风信号的存在并估计该信号的中心频率，进而可以设置保护频带；非授权用户可以使用保护频带之外的频率资源，从而改善频谱效率。仿真结果证明了基于SVD的频谱检测算法具有更好的检测性能和很高的频率估计精度。
2022-06-02 21:12:47
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认知引擎
认知无线电是一种无线通信设备，能够感知环境并决定如何使用可用无线电资源以实现具有特定服务质量的通信。 认知引擎——认知无线电背后的智能系统，结合传感、学习和优化算法，从物理层到通信堆栈控制和调整无线电系统。
该存储库是使用遗传算法优化方法基于一组预定义的环境参数选择其运行参数的认知引擎的模拟。
2022-05-21 22:04:21
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深度强化学习Q-Learning在协作认知无线电网络中的应用+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-19 12:05:29
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安全技术-网络信息-认知无线电网络中QoS组播路由与因果序群组通信的研究.pdf
2022-04-29 12:01:09
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