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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于改进鲸鱼优化算法的认知无人机网络频谱分配方法，包括：构建无人机模型执行通信交流和目标搜索任务；根据图论着色模型构建空闲矩阵、效益矩阵、干扰矩阵、无干扰矩阵，设备矩阵，组成无人机频谱分配模型，模型根据频谱分配规则和无人机优先级分配空闲信道并构建无人机模型网络效益的目标函数，得到优化问题；使用帐篷混沌策略、非线性收敛因子、莱维飞行策略和差分进化机制对鲸鱼优化算法进行改进并求解目标函数，使网络效益最大化；本发明保证优先级高的无人机优先接入空闲频谱，根据具体任务计算频谱收益，提高了有限频谱的利用率，最大化频谱收益，将改进的鲸鱼优化算法与频谱分配模型结合，得到更合理的频谱分配方案。
主权项：1.一种基于改进鲸鱼优化算法的认知无人机网络频谱分配方法，其特征在于，包括：S1：构建无人机模型，所述无人机模型中的无人机执行通信交流和目标搜索任务；S2：根据图论着色模型构建空闲矩阵、效益矩阵、干扰矩阵、无干扰矩阵，并设计设备矩阵；所述空闲矩阵、效益矩阵、干扰矩阵、无干扰矩阵和设备矩阵构成无人机频谱分配模型；所述频谱分配模型根据频谱分配规则和无人机优先级为无人机分配空闲信道；S3：根据所述频谱分配模型构建所述无人机模型的网络效益的目标函数并得到关于网络效益的优化问题；S4：使用帐篷混沌策略、非线性收敛因子、莱维飞行策略和差分进化机制对鲸鱼优化算法进行改进，得到改进鲸鱼优化算法；S5：使用所述改进鲸鱼优化算法求解所述优化问题，使所述无人机模型的网络效益最大化，网络效益最大化的分配方式即为最合理的无人机网络频谱分配结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 基于改进鲸鱼优化算法的认知无人机网络频谱分配方法
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