基于改进海鸥算法的认知无人机网络频谱分配

来源：计算机技术与发展杂志2021年第09期北京时间：

作者：岳文静;孙鹏;陈志

单位：1. 南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210023;2. 南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京 210023

摘要：针对无人机网络资源短缺的问题, 提出一种基于改进海鸥优化算法(improved seagull optimization algorithm, ISOA)的认知无人机网络频谱分配方案。 对海鸥优化算法的解进行克隆操作,实现个体空间的扩张, 增强对解空间的搜索力度。 对克隆的个体进行变异操作,并将变异个体与原个体比较,保留较优的个体,以提高在当前最优个体附近的局部搜索能力。 采用人工免疫算子计算选择概率,使适应度大且浓度低的个体被选择的概率高, 浓度高的个体被选择的概率低,使用轮盘赌进行选择从而保证了种群更新过程中个体的多样性, 一定程度上避免了未成熟收敛。将提出的算法与海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA) 、遗传算法(genetic algorithm,GA) 、量子遗传算法( quantum genetic algorithm,QGA) 、粒子群优化算法( particle swarm optimization,PSO) 进行比较。 结果表明, 提出的算法在认知无人机网络频谱分配具有较好的性能。

关键词：认知无线电;无人机;频谱分配;海鸥算法;优化算法