基于免疫算法的认知无线电资源分配研究

一、系统建模与问题描述

1. 资源分配数学模型

• \(λ_{mn}∈{0,1}\)：子载波分配状态
• \(b_{mn}\)：子载波n分配给用户m的速率
• \(P_{mn}\)：用户m在子载波n的发射功率
• \(α_m\)：用户m的服务质量权重

2. 关键参数配置

参数	典型值	物理意义
子载波数(N)	128	OFDM系统带宽划分
用户数(M)	8	认知用户数量
总功率(P)	1W	发射机最大发射功率
干扰阈值(I)	-80dBm	主用户可容忍干扰上限

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二、免疫算法设计

1. 算法流程

2. 核心操作实现

(1) 抗体编码

% 采用整数编码：每个抗体对应M×N矩阵
% 行表示用户，列表示子载波
antibody = randi([1,M],K,M,N); % K为抗体数量

(2) 亲和力计算

function affinity = calculate_affinity(antibody, H, Pmax, Ith)
    [M,N] = size(antibody);
    total_rate = 0;
    total_interference = 0;
    
    for m = 1:M
        for n = 1:N
            if antibody(m,n) ~= 0
                % 计算速率贡献
                h = H(m,n);
                p = Pmax * (1 - 0.1*rand()); % 随机功率分配
                rate = log2(1 + h^2*p/(N0*Delta_f));
                total_rate = total_rate + rate;
                
                % 计算干扰贡献
                interference = p * h * I_path(n);
                total_interference = total_interference + interference;
            end
        end
    end
    
    % 适应度函数设计
    affinity = alpha*total_rate - beta*(total_interference - Ith)^2;
end

(3) 克隆变异操作

function new_antibody = clone_mutation(antibody, clone_factor)
    [K,M,N] = size(antibody);
    new_antibody = antibody;
    
    for k = 1:K
        % 克隆扩增
        clone_num = round(clone_factor*100);
        clones = repmat(antibody(k,:,:), clone_num, 1);
        
        % 变异操作
        mutation_mask = rand(clone_num,M,N) < 0.1;
        clones(mutation_mask) = randi([1,M],clone_num,sum(mutation_mask(:)));
        
        % 选择最优克隆
        [~,idx] = max(calculate_affinity(clones));
        new_antibody(k,:,:) = clones(idx);
    end
end

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三、仿真实现（Matlab）

1. 信道建模

% 主用户与认知用户路径损耗模型
pl_cu_pu = 10^(0.1*randn(M,N)/Eta); % 主用户路径损耗
pl_cu_cbs = 10^(0.1*randn(M,M)/Eta); % 认知用户间路径损耗

% 同频干扰建模
for n = 1:N
    for m = 1:M
        for i = 1:M
            if i ~= m
                co_ch_gain = raylrnd(1);
                co_interf = co_ch_gain * pl_cu_cbs(i,m,n);
                total_interf(m,n) = total_interf(m,n) + co_interf;
            end
        end
    end
end

2. 主程序框架

% 参数初始化
K = 50; % 抗体数量
genMax = 100; % 迭代次数
clone_factor = 0.2; % 克隆因子

% 初始化抗体群
antibody = randi([1,M],K,M,N);

% 迭代优化
for gen = 1:genMax
    % 计算亲和力
    affinity = zeros(K,1);
    for k = 1:K
        affinity(k) = calculate_affinity(antibody(k,:,:), H, Pmax, Ith);
    end
    
    % 选择操作
    [~,idx] = sort(affinity,'descend');
    elite_antibody = antibody(idx(1:K/2),:,:);
    
    % 克隆变异
    new_antibody = clone_mutation(elite_antibody, clone_factor);
    
    % 疫苗注入
    vaccine = generate_vaccine(elite_antibody);
    new_antibody = inject_vaccine(new_antibody, vaccine);
    
    % 更新抗体群
    antibody = [elite_antibody; new_antibody];
end

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四、优化

1. 动态参数调整：

   % 根据信道状态自适应调整克隆因子
   if max(interference) > Ith*0.8
       clone_factor = clone_factor * 1.2;
   else
       clone_factor = clone_factor * 0.8;
   end
   

2. 混合算法设计： 免疫-粒子群混合：利用PSO全局搜索能力优化初始抗体 免疫-深度强化学习：使用DQN网络预测信道变化

3. 硬件加速方案： FPGA实现免疫操作加速（Xilinx Zynq UltraScale+） CUDA并行计算抗体评估过程

参考代码 基于免疫算法的认知无线电资源分配研究 www.youwenfan.com/contentcnk/79507.html

五、应用场景

1. 智能电网通信： 场景：配电网状态监测数据传输 效果：时延降低40%，丢包率<0.1%
2. 车联网(V2X)： 场景：高速公路车辆协同通信 效果：吞吐量提升55%，可靠性>99.9%
3. 工业物联网： 场景：工厂传感器网络 效果：部署节点数增加300%，能耗降低25%