为有效分配与使用认知传感器网络中存在的空闲频谱,提高网络的吞吐量,提出了一种基于蛙跳博弈优化算法(Improve Swarm optimization method based on Leapfrog Game,ISLG)的认知频谱分配方案。节点采用双天线降低路由中的信道冲突概率,...为有效分配与使用认知传感器网络中存在的空闲频谱,提高网络的吞吐量,提出了一种基于蛙跳博弈优化算法(Improve Swarm optimization method based on Leapfrog Game,ISLG)的认知频谱分配方案。节点采用双天线降低路由中的信道冲突概率,并针对在认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSN)中使用传统路由方案容易导致的节点间路由限制与热区问题,提出了基于三角剖分分层的自适应路由(Adaptive PU Quantity Routing Based on Triangulation Layering,APRT),通过避免路由中多枝节点出现的方式增加网络吞吐。频谱分配中,基于主用户位置信息,以蛙跳博弈基础寻优的分配群进行再移动,提高了频谱分配的可靠性。仿真实验表明,相比其他经典群优化算法,所提方案可以有效提高全局搜索能力,频谱分配后的系统吞吐量有了明显提升。展开更多
文摘为有效分配与使用认知传感器网络中存在的空闲频谱,提高网络的吞吐量,提出了一种基于蛙跳博弈优化算法(Improve Swarm optimization method based on Leapfrog Game,ISLG)的认知频谱分配方案。节点采用双天线降低路由中的信道冲突概率,并针对在认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSN)中使用传统路由方案容易导致的节点间路由限制与热区问题,提出了基于三角剖分分层的自适应路由(Adaptive PU Quantity Routing Based on Triangulation Layering,APRT),通过避免路由中多枝节点出现的方式增加网络吞吐。频谱分配中,基于主用户位置信息,以蛙跳博弈基础寻优的分配群进行再移动,提高了频谱分配的可靠性。仿真实验表明,相比其他经典群优化算法,所提方案可以有效提高全局搜索能力,频谱分配后的系统吞吐量有了明显提升。
