遗传算法在多目标优化的应用：公式，讨论，概述/总括 概述 本文主要以适合度函数为基础的分配方法来阐述多目标遗传算法。传统的群落形成方法（niche formation method）在此也有适当的延伸,并提供了群落大小界定的理论根据。适合度分配方法可将外部决策者直接纳入问题研究范围，最终通过多目标遗传算法进行进一步总结：遗传算法在多目标优化圈中为是最优的解决方法，而且它还将决策者纳入在问题讨论范围内。适合度分配方法通过遗传算法和外部决策者的相互作用以找到问题最优的解决方案，并且详细解释遗传算法和外部决策者如何通过相互作用以得出最终结果。 1.简介 求非劣解集是多目标决策的基本手段。已有成熟的非劣解生成技术本质上都是以标量优化的手段通过多次计算得到非劣解集。目前遗传算法在多目标问题中的应用方法多数是根据决策偏好信息，先将多目标问题标量化处理为单目标问题后再以遗传算法求解，仍然没有脱离传统的多目标问题分步解决的方式。在没有偏好信息条件下直接使用遗传算法推求多目标非劣解的解集的研究尚不多见。 本文根据遗传算法每代均产生大量可行解和隐含的并行性这一特点，设计了一种基于排序的表现矩阵测度可行解对所有目标总体表现好坏的向量比较方法，并通过在个体适应度定标中引入该方法，控制优解替换和保持种群多样性，采用自适应变化的方式确定交叉和变异概率，设计了多目标遗传算法(Multi Objective Genetic Algorithm, MOGA)。该算法通过一次计算就可以得到问题的非劣解集， 简化了多目标问题的优化求解步骤。 多目标问题中在没有给出决策偏好信息的前提下，难以直接衡量解的优劣，这是遗传算法应用到多目标问题中的最大困难。根据遗传算法中每一代都有大量的可行解产生这一特点，我们考虑通过可行解之间相互比较淘汰劣解的办法来达到最 后对非劣解集的逼近。 考虑一个n维的多目标规划问题，且均为目标函数最大化， 其劣解可以定义为： f i (x * )≤f i (x t ) i=1，2，??，n (1) 且式(1)至少对一个i取“＜”。即至少劣于一个可行解的x必为劣解。 对于遗传算法中产生大量的可行解，我们考虑对同一代中的个体基于目标函数相互比较，淘汰掉确定的劣解，并以生成的新解予以替换。经过数量足够大的种群一定次数的进化计算，可以得到一个接近非劣解集前沿面的解集，在一定精度要求下，可以近似的将其作为非劣解集。 个体的适应度计算方法确定后，为保证能得到非劣解集，算法设计中必须处理好以下问题：(1)保持种群的多样性及进化方向的控制。算法需要求出的是一组不同的非劣解，所以计算中要防止种群收敛到某一个解。与一般遗传算法进化到
无线电频率管理及业务划分 无线电频谱是一种宝贵的自然资源,是现代社会得以发展的基本要素之一。它为人类所共有,为人类所共享。《条例》第四条明确:无线电频谱资源属国家所有。这是我国首次在法律上确认了无线电频谱资源作为一种自然资源的性质和地位。 无线电频谱具有一般自然资源共有的属性,也具有独特的个性。如同土地、矿产、水资源一样,无线电频谱是有限的，我国将3赫兹-3000吉赫范围内的频率列为无线电频谱,这是基于人们对无线电波的认识水平而定的。实际上,由于技术条件的限制,目前仅仅在几十吉赫以下的频谱得到了应用。这就是说,人们目前能够使用的无线电频谱仅仅是划分的总量的十分之一而己。在已用的频谱范围内,尽管可以通过科学管理和技术手段对其充分利用,但在一定的时间、空间条件下,其利用毕竟是有限的。不同于土地、矿产等资源,无线电频谱具有非耗竭性，它可以被使用,但不会消耗掉。因此,不使用就是一种浪费。另外,由于无线电频谱具有传播固有性,使用不当也会造成浪费,甚至会带来危害。为此,我们必须加强频谱的管理,使其得到合理、充分的利用。 国家无线电管理部门代表国家对整个无线电频率从宏观上作出统一部署和长远计划，这种部署和规划主要是根据各种无线电业务的特点和需要,在国际电联总的要求下,划分频段,分配频率,使各种无线电业务在指定的频段内充分合理利用。 国际上负责无线电频谱管理的机构是联合国国际电信联盟(ITU)下设的无线电通信部门。各国无线电管理机构先将本国的无线电业务所用的频率报该部门,经审查后对这些频率进行登记。国际电信联盟一般每二年召开一次各成员国参加的世界无线电行政大会,也就是现改称为世界无线电通信大会,共同协商重大的频谱分配和使用方面的问题,各国又根据其决议对本国的无线电业务的频段进行划分或调整。因此,不管在国际上还是在国内,无线电业务的分类和所划分的频段不是一成不变的,根据业务的需要、技术水平的发展会有所变动或调整。
毕业设计（论文）题目：认知无线电中频谱感知技术研究专业： 学生姓名： 班级学号： 指导教师： 指导单位： 日期：年月日至年月日
摘要 无线业务的持续增长带来频谱需求的不断增加，无线通信的发展面临着前所未有的挑战。无线电频谱资源一般是由政府统一授权分配使用，这种固定分配频谱的管理方式常常会出现频谱资源分配不均，甚至浪费的情形，这与日益严重的频谱短缺问题相互矛盾。认知无线电技术作为一种智能频谱共享技术有效的缓解了这一矛盾。它通过感知时域、频域和空域等频谱环境，自动搜寻已授权频段的空闲频谱并合理利用，达到提高现有频谱利用率的目的。频谱感知技术是决定认知无线电能否实现的关键技术之一。 本文首先介绍了认知无线电的基本概念，对认知无线电在 WRAN 系统、UWB 系统及 WLAN 系统等领域的应用分别进行了讨论。在此基础上，针对实现认知无线电的关键技术从理论上进行了探索，分析了影响认知网络正常工作的相关因素及认知网络对授权用户正常工作所形成的干扰。从理论上推导了在实现认知无线电系统所必须面对的弱信号低噪声比恶劣环境下，信号检测的相关方法和技术，并进行了数字滤波器的算法分析，指出了窗函数的选择原则。接着详细讨论了频谱检测技术中基于发射机检测的三种方法：匹配滤波器检测法、能量检测法和循环平稳特性检测法。为了检验其正确性，借助 Matlab 工具，在Matlab 平台下对能量检测和循环特性检测法进行了建模仿真，比较分析了这两种方法的检测性能。研究结果表明：在低信噪比的情况下，能量检测法检测正确率较低，检测性能远不如循环特征检测。 其次还详细的分析认知无线电的国内外研究现状及关键技术。详细阐述了频谱感知技术的研究现状和概念，并指出了目前频谱感知研究工作中受到关注的一些主要问题，围绕这些问题进行了深入研究。 关键词：感知无线电；频谱感知；匹配滤波器感知；能量感知；合作式感知；
遗传算法在多目标优化中的作用调研报告 姓名: 学院: 班级: 学号: 完成时间:20 年月日 目录 1 .课题分析................................................................................................................................ 0 2 .检索策略................................................................................................................................ 0 2.1 检索工具的选择................................................................................................................................ ......... 0 2.2 检索词的选择................................................................................................................................ ............. 0 2.3 通用检索式................................................................................................................................ .. 0 3.检索步骤及检索结果 0 3.1 维普中文科技期刊数据库 0 3.2 中国国家知识产权局数据
无线电频率使用率评价方法第3部分：电视 和声音广播系统 （征求意见稿） 编制说明 标准起草小组 2020年3月
编制说明 1．标准“范围”的内容 本部分规定了对调频频段广播系统、地面电视系统频率使用率评价的专用方法，通过以固定监测站监测为主，以车载或可搬移式监测设备为辅的方式，利用常规监测设备、调频广播和地面电视专用监测设备开展测试，具体包括频率使用率评价方法、测试系统要求、测试要求等内容。 本部分适用于调频广播、调频频段数字音频广播、地面数字及模拟电视的频率使用率评价测试。2．工作简况，主要包括：任务来源、主要工作过程、各起草单位和起草人及其在起草过程中所承担的工作等情况、对标准草案进行会议讨论范围、征求意见的范围、审查的范围2018年国家标准化管理委员会《关于下达第四批推荐性国家标准计划的通知》（国标委发函﹝2018﹞83号）中将“无线电频谱资源审计方法”系列标准纳入国家标准制修订计划，项目编号为：20184245-T-339，项目计划名称为“无线电频谱资源审计方法第3部分：电视和声音广播系统”。 本标准项目任务下达后，国家无线电监测中心（以下简称中心）筹备成立标准起草组，依据2016年以来国家无线电办公室开展的全国无线电频谱使用评估、使用率评价工作，制定此标准。 2016年底，《中华人民共和国无线电管理条例》（以下简称《条例》）正式发布，《条例》中对无线电频谱资源的使用率要求提出了具体要求，第十六条指出无线电频率使用许可证应当载明无线电频率的用途、使用范围、使用率要求、使用期限等事项，第二十六条指出除因不可抗力外，取得无线电频率使用许可后超过2年不使用或者使用率达不到许可证规定要求的，做出许可决定的无线电管理机构有权撤销无线电频率使用许可，收回无线电频率。2017年12月15日，工业和信息化部颁布《无线电频率使用率要求及核查管理暂行规定》（工信部无[2017]322号，以下简称《暂行规定》），并规定自2018年1月1日起施行，以具体支撑《条例》中无线电频率使用率的要求。《暂行规定》规定对无线电频率使用率采用频段占用度、年时间占用度、区域覆盖率以及用户承载率（用户规模）等指标进行评价，并特别对各种指标进行了定义，对陆地移动通信、水上移动通信、固定业务、无线电测定业务、气象辅助业务及空间无线电电台和卫星通信网等的使用率指标进行了规定，但指标中没有具体提及广播及电视方面的内容。 前期工作情况：2016年，为满足国家无线电办公室组织的全国无线电频谱使用评估专项活动工作技术要求，在工业和信息化部无线电管理局指导下，在调研我国无线电管理需求并结合监测能力和厂商意见基础上，中心起草了《无线电频谱使用评估通用方法》建议并经无线电管理局认可，提出了评估指标及计算方法。2016年、2017年，全国无线电管理机构以此通用方法，开展了针对公众移动通信、通信卫星、广播等多项无线电业务的频率使用情况评估工作，中心参与支撑相关工作，协助无线电管理局完成了2016、2017年国家无线电频谱使用评估报告，为我国频率资源事中、事后管理提供了有力的支撑。国家
. % function nsga_2(pro) %% Main Function % Main program to run the NSGA-II MOEA. % Read the corresponding documentation to learn more about multiobjective % optimization using evolutionary algorithms. % initialize_variables has two arguments; First being the population size % and the second the problem number. '1' corresponds to MOP1 and '2' % corresponds to MOP2. %inp_para_definition=input_parameters_definition; %% Initialize the variables % Declare the variables and initialize their values % pop - population % gen - generations % pro - problem number %clear;clc;tic; pop = 100; % 每一代的种群数 gen = 100; % 总共的代数 pro = 2; % 问题选择1或者2，见switch switch pro case 1 % M is the number of objectives. M = 2; % V is the number of decision variables. In this case it is % difficult to visualize the decision variables space while the % objective space is just two dimensional. V = 6; case 2 M = 3; V = 12; case 3 % case 1和case 2 用来对整个算法进行常规验证，作为调试之用；case 3 为本工程所需； M = 2; %(output parameters 个数) V = 8; %(input parameters 个数) K = 10; end % Initialize the population chromosome = initialize_variables(pop,pro); %% Sort the initialized population % Sort the population using non-domination-sort. This returns two columns % for each individual which are the rank and the crowding distance
广东省无线电频谱监测统计工作规范 （试行） 广东省信息产业厅 二○○七年十月十六日
目录 第一章总则 (3) 1.1目的 (3) 1.2适用范围 (3) 1.3参考文件 (3) 1.4名词解释 (4) 第二章无线电频谱监测统计工作职责 (5) 2.1省级无线电管理机构的工作职责 (5) 2.1.1广东省信息产业厅（广东省无线电管理办公室）的工作职责 (5) 2.1.2广东省无线电监测站的工作职责 (5) 2.2各地以上市（含地级）无线电管理机构的工作职责 (5) 第三章无线电频谱监测统计工作内容 (6) 3.1无线电频谱监测工作计划的制定 (6) 3.2无线电频谱监测统计 (6) 3.2.1监测频段范围 (6) 3.2.2监测时间要求 (6) 3.2.3监测内容及技术方法 (6) 3.3监测情况总结 (7) 3.4监测统计结果的上报 (7) 第四章无线电频谱监测统计工作技术规范 (8) 4.1频道占用度 (8) 4.1.1频道占用度的计算公式 (8) 4.1.2频道占用度测试方法及测试参数的设定 (8) 4.1.3频道占用度测试的设定 (9) 4.2频段占用度 (9) 4.2.1频段占用度的计算公式 (9) 4.2.2频段占用度统计方法 (10) 4.2.2.1同城单站频段占用度数据统计方法 (10) 4.2.2.2同城多站频段占用度数据统计方法 (10) 4.2.3全省频段占用度数据统计方法 (11) 4.3测量结果记录和上报要求 (11) 4.3.1测量数据记录要求 (11) 4.3.2测量数据上报要求 (11) 第五章?无线电频谱监测统计报告?报送要求 (12) 5.1?无线电频谱监测统计报告?内容及格式要求 (12) 5.1.1文字部分 (12) 5.1.2报表部分 (12) 5.2报送时间及报送方式要求 (13) 第六章无线电频谱监测统计报告评价指标体系 (14) 6.1评价机制 (14)
%遗传算法解决多目标函数规划 clear clc syms x; %Function f1=f(x) f1=x(:,1).*x(:,1)/4+x(:,2).*x(:,2)/4; %function f2=f(x) f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10; NIND=100; MAXGEN=50; NV AR=2; PRECI=20; GGPA=0.9; trace1=[]; trace2=[]; trace3=[]; FielD=[rep([PRECI],[1,NV AR]);[1,1;4,2];rep([1;0;1;1],[NV AR])]; Chrom=crtbp(NIND,NV AR*PRECI); v=bs2rv(Chrom,FielD); gen=1; while gen 国外无线电频谱的管理现状 一、外部环境 二十一世纪将是信息社会时代，谁掌握了信息谁就有了竞争的优势。信息时代将改变人们的工作方式以及生活方式，而且将彻底改变世界利益的格局和竞争的态势。通信的重要性已经不仅表现为社会的基础设施，它已经成为现代社会生产力的要素和综合国力的组成部分。因此世界各国均投入巨资，促进和加强通信的现代化。无线电通信是传递信息的重要手段，为全社会提供着各类信息传递服务，在社会协调、经济发展、国防建设和人民生活中发挥着重要的作用。每天收听无线广播电台，使用蜂窝移动通信技术已经是人们同常生活中不可缺少的一部分了，尤其是移动状态下的通信，无线电已经成为其他方式无法替代的手段。无线电通信广泛的应用于公众通信、广播、电视、交通、石油化工、气象、渔业、旅游、教育、国防、公共安全等部门，并大量用于外贸、金融、证券、工商、体育等社会的各行各业，对于促进信息交流、保障国家安全、维护社会稳定、搞好生产调度、丰富人们物质文化生活都发挥着重要的作用，具有明显的社会与经济效益。 如上所述，无线电频谱是一种特殊宝贵的自然资源，它的应用非常重要而且广泛。当前在人类走向信息社会的情况下，无线电频谱越来越显得重要，可以说谁能够对无线电频谱资源丌发的充分，管理与利用得更科学有效，谁就能够在国际范围的竞争中处于优势地位。由于无线电频谱的管理涉及到很多方面，不仅有频率的划分、分配和设置无线电台的频率指配等问题，还有无线电设备的研制、生产和销售等问题。既有行政管理问题，又有技术问题。因此，管理无线电频率，台站和设备必须综合采用行政管理，法制管理，经济管理，技术管理等有效手段行政管理手段是无线电频谱管理工作中最常使用的手段，目前还被很多国家政府所采用。一般由相关政府机构颁布对频谱资源的利用与指配规则，指定相对业务，并采取执照或许可的方式对使用频谱资源的设备进行市场准入。 二、国外无限频谱管理现状 首先，无线电管理部门需要详细规定频率划分政策，指定频谱使用规则。例如美国的联邦通信委员会(FCC)就颁布实施了通信管理条例共一百余个部分，详细规定了各段频谱资源可用于进行的无线业务；并详细规定了相对应设备的技术指标。 目前制定无线电管理法的国家有日本《电波法》、澳大利亚《RadioCommunication Bill))、新西兰((Radio Communication ACT))、中国《无线电管理条例》，美国、英国、荷兰则以通信法((Communication ACT))涵盖之。 1.下面主要介绍美国无线电管理 美国电信方面的法律已形成比较完整的体系，主要有：通信法(Communication Act of 1934)，1996年作了较大的修改，称作Telecommunication Act of 1996。主要修改是增加保证公平竞争方面的规定和促进技术发展的规定等。卫星通信法(Communication Satellite Act of l 962)国家电信和信息管理组织法(National Telecommunications and InformationAdministration Organization Act)电话揭发和争端解决法(Telephone Disclosure and DisputeAct)法律执行通信援助法(Communications Assistance for Law Enforcement Act)附加通信法令(Additional Communications Statute) 无线电环境中的动态频谱分配 林晶 北京邮电大学电信工程学院，北京(100876) E-mail：linjing0597@https://www.doczj.com/doc/de14444288.html, 摘要：本文简要介绍了为了解决无线通信频谱紧张的现状提出的动态频谱分配的方法。首先介绍了频谱分配的3种基本方法，并将他们进行比较，引出contiguous动态频谱分配。重点介绍了全局，时域和空域方面动态频谱分配的经典算法结构。 关键词：固定频谱分配，动态频谱分配，contiguous动态频谱分配 1.引言 目前的无线电频谱被划分为不重叠的区域，并把他们分配给不同的无线电标准。频谱的独有使用解决了标准之间冲突的问题，但是这种频谱固定分配（FSA）仍然存在着许多缺点。首先，先前被分离的不同无线行业现在正在有合并的趋向，由不同系统支持的服务的界限也变得模糊不清。随着核心网连接不同系统形成了一个复杂的无线网络，在将来也会有更大的兼并。它影响了过去这种对于不同服务的调整机制，使得它变得不不合时宜。其次，大部分的通信网络受限于时间和地点的变化，所以在某时某地某些用户的无线频谱处于不充分利用时，其他某个用户正处于频谱短缺的时候。基于无线频谱的商用价值和频谱利用率的重要性，诸如此类的浪费必须避免。所以，动态频谱分配（DSA）应运而生。 2.动态频谱分配的方法 对于DSA的方法，比较被给予肯定的DSA方法有两种[1]：contiguous DSA 和 fragmented DSA。如图2-1，表示了固定频谱分配（FSA），contiguous DSA 和 fragmented DSA这三种频谱分配方法的示意图。 图2-1 固定频谱分配，contiguous DSA 和 fragmented DSA的频谱分配示意图[1] 固定频谱分配将临近的频谱分配给临近的RAN，频谱之间有适当的保护频带。但顾名思义，无论业务量大小，分配给各RAN的频谱量是固定不变的。contiguous DSA可以被看成是FSA到DSA的演变阶段，它仍然使用邻近的频谱分配给不同RANs，在频谱之间也有适当的保护频带将他们分开，但是，分配给不同系统的频谱宽度可以根据业务量变化。只有 国家无线电监测中心 国家无线电频谱管理中心 VHF 地空话音与数据通信系统监测方法 国家无线电监测中心 国家无线电频谱管理中心 国 家无线电监测中心 国家无线电频谱管理中心 目 录 1 范围 ...................................................................... 4 2 规范性引用文件 ............................................................. 4 3 术语和定义 ................................................................. 4 4 VHF 地空数据通信系统 . (6) 4.1 通信频率 ..................................................... 6 4.2 信号类型及参数特征 ............................................. 6 4.3 系统框图 ..................................................... 7 4.4 设备组成 ..................................................... 8 4.5 设备主要技术参数 . (9) 4.6 设备发射场强和有效辐射功率 (9) 5 监测设备配置规范 (9) 5.1 监测设备总的要求 .............................................. 9 5.2 接收机的基本要求 .............................................. 9 5.3 测量天线 .................................................... 10 5.4 射频电缆 .................................................... 10 6 VHF 地空数据通信系统监测方法 . (10) 6.1 监测方式 .................................................... 10 6.2 监测地点 .................................................... 11 6.3 监测类型 . (11) 6.4 监测流程 .................................................... 12 6.5 场强测量 .................................................... 13 6.6 占用度测量 ................................................... 13 6.7 干扰判定分析 ................................................. 14 6.8 干扰类别分析 ................................................. 15 6.9 干扰源定位方法 ............................................... 16 附录A ...................................................................... 18 附录 B ..................................................................... 20 附录 C (21) 《认知无线电频谱分配的博弈论方法》总结 张烨，龚晓峰 2009 摘要：问题：认知无线电中频谱分配问题备受关注，分配给用户的频谱资源却在时间或空间上存在不同程度的闲置。分析：为了提高频谱分配，需要涉及大量策略选择问题，可以利用博弈论的相关原理进行分析研究。解决问题方法：建立合适的认知无线电频谱分配问题的博弈论框架，从而促进无线通信的发展。 1、提出问题：无线通信技术不断发展，人们对无线通信需求不断增长，适用于无线通信的 频谱资源变得日益紧张，提高频谱利用率是当前亟待解决的问题。 2、分析问题： 2.1认知无线电技术：通过对周围环境的感知，动态改变传输功率、载频、调制方式等传输参数以适应运行环境的变化，从而提高频谱利用率[。 2.2认知无线电的频谱分配技术 2.2.1问题:在认知无线电中，频谱分配是根据需要接入系统的节点数目及其 QoS 要求将频谱分配给一个或多个指定节点。 2.2.2分析：（1）因此需要一种更为有效的频谱分配方法从而在各地区和各时间段里有效地利用空闲频谱，提高频谱利用率。频谱分配策略的选择直接决定系统容量、频谱利用率以及能否满足用户因不同业务而不断变化的需求。 （2）认知无线电的频谱分配原则:1)保证灵活性。2）应能提高系统性能。3）应尽量减小信令开销和计算量。 2.3.1问题：图论模型和定价拍卖模型都有很大的局限性，无法更好推动认知无线电频谱分配问题。 2.3.2分析：在频谱分配算法设计过程中，设计了大量的策略选择问题，因此需要提出新的频谱分配模型。 2.3.3解决方法：对于涉及策略选择的频谱分配问题，可以利用博弈论对相关的自适应算法进行分析。在分析过程中，主要需要确定以下四个方面的问题：(1) 算法是否具有稳 定状态；(2) 这些稳定状态是什么；(3) 这些稳定状态是否满足需要；(4) 算法收敛到稳定状态所需要的约束条件 图（1）认知无线电博弈论分析流程 1）论证算法具有稳定状态。在多数博弈论模型里，分布式算法的稳定状态为纳什均衡。 一般情况下，判断一个博弈过程中存在纳什均衡的充分条件：a、参与者集合是有限的；b、行动集合是封闭的，有界的凸集；c、效用函数是在行动空间上的连续的、拟凹函数。 补充1、纳什均衡：若一个行动向量满足：ui(a)≥uibi,a-i)?i∈N,bi∈Ai，则向量 a 被称为纳什均衡。也就是说，在参与者集合里，如果没有一个参与者能够靠自身行动的改变来提高自身收益时，整个参与者集合对应的行动向量就称为纳什均衡。 补充2、实际应用中，绝大多数算法都满足这些条件，即多数认知无线电的算法都有一个默认的稳定状态。 2）判定稳定状态。通过遍历一个博弈过程中所有可能的行动向量来判定一个博弈过程中 所有的稳定状态。 3）确定稳定状态是否满足需求。在找到纳什均衡点后，还应该确定此纳什均衡点是否为 我们所需要的。 3）.1举例模型:一个具有中心接收机的单一簇 DS-SS 网络，除了中心接收机外，网络中的所有节点调整它们的发射功率，使得信号与加性干扰噪声比达到最大。所有者参与者的效用函数方程： ( ui(p)=hipi/??(1/k) k∈N\i∑hpkk+σ] （1） 其中，参与者集合是簇中除了中心接收机外的节点；行动集合是所有可能的功率等级(假设可选的功率等级有限)；所有参与者的效用函数由式（1）给出；pi 是节 多目标遗传算法优化 铣削正交试验结果 说明： 1.建立切削力和表面粗糙度模型 如： 3.190.08360.8250.5640.45410c e p z F v f a a -=（1） a R =此模型你们来拟合（上面有实验数据，剩下的两个方程已经是我帮你们拟合好的了）（2） R a =10?0.92146v c 0.14365f z 0.16065a e 0.047691a p 0.38457 10002/c z p e Q v f a a D π=-????（3） 变量约束范围：401000.020.080.25 1.0210c z e p v f a a ≤≤??≤≤??≤≤? ?≤≤? 公式（1）和（2）值越小越好，公式（3）值越大越好。π=3.14 D=8 2.请将多目标优化操作过程录像（同时考虑三个方程，优化出最优的自变量数值），方便我后续进行修改；将能保存的所有图片及源文件发给我；将最优解多组发给我，类似于下图（黄色部分为达到的要求） 遗传算法的结果: 程序如下: clear; clc; % 遗传算法直接求解多目标优化 D=8; % Function handle to the fitness function F=@(X)[10^(3.19)*(X(1).^(-0.0836)).*(X(2).^0.825).*(X(3).^0.564).*(X(4).^0. 454)]; Ra=@(X)[10^(-0.92146)*(X(1).^0.14365).*(X(2).^0.16065).*(X(3).^0.047691).*( X(4).^0.38457)]; Q=@(X)[-1000*2*X(1).*X(2).*X(3).*X(4)/(pi*D)]; 无线电频谱资源的特性。 无线电频谱是一种特殊的自然资源。说它是一种自然资源，是由于它具有一般资源的共同特性，像土地、水、矿山、森林一样是国家所有的。但从国际范围来说，它又属于人类共有的、人类共享的。此外，它还具有一般自然资源所没有的如下特性： （1）无线电频谱资源是有限的。包括红外线、可见光、X射线在内的电磁波的频谱是相当宽的，而无线电通信使用的频谱资源，最底可为3KHz，最高达3000GHz。更高的电磁频谱当然不是以3000GHz为限的，使用3000GHz以上电磁频谱的电信系统也在研究探索之中，但它最大不能超过可见光的范围。由于受到技术上和可提供能够操作使用的无线电设备方面的限制，ITU当前只划分了9KHz~400GHz范围，而且目前实用的较高的频段只是在几十GHz。根据无线电波的传播特性，像大家所熟知的蜂窝移动通信业务（俗称大哥大）一般只能工作在3GHz以下，现主要工作在800MHz、900MHz/1800MHz。另外，尽管人们可以通过频率、时间、空间这三维相互关联的要素进行频率的多次复用指配来提高频率利用率，但就某一频率或频段而言，在一定的区域、一定的时间、一定的条件下之下，它又是有限的。 （2）无线电频谱可以被利用但不会被消耗掉，是一种非消耗的资源。它不同于土地、水、矿山、森林等可以再生或非再生的资源，如果得不到充分利用，则是一种资源浪费，而若使用不当也是一中资源浪费，甚至会造成严重的危害。 （3）无线电波有固有的传播特性，它不受行政区域、国家边界的限制。因此，任何一个国家、一个地区、一个部门甚至个人都不能随意地使用，否则会造成相互干扰而不能确保正常通信。 （4）无线电频谱资源极易受到污染。它最容易受到人为噪声和自然噪声的干扰，使之无法正常操作和准确而有效地传输各类信息。 鉴于上述原因，为了加强对无线电频谱这种宝贵资源的、有限的自然资源管理和有效地利用，从便于无线电频谱的规划、管理以及设备的研制生产和使用出发，通常对无线电频谱按业务进行频段和频率的划分、分配和指配。按规定把某一频段供某一种或多种地面或空间业务在规定条件下使用，称为“频率划分”。为此，国际电联（ITU）专门制定了国际《无线电规则》，实际上这是一个各个国家都要遵守的国际上通用的无线电法规，各个国家也都据以制定了自己国家的无线电法或相关的详细管理规定，同时为各类无线电业务划分了频率或频段。ITU还专门建立了国际频率划分表，把世界划分为三个区域，第一区域包括欧洲、非洲和部分亚洲国家，第二区包括南、北美洲，第三区包括大部分亚洲国家和大洋洲。我国为第三区。使用无线电频率的无线电业务基本上分为两大类。即无线电通信业务和射电天文业务。无线电通信业务又可分为地面业务及空间业务、航空和水上安全业务等总共为37种业务。无线电频率划分表为各类无线电业务划分了频率或频段，例如我国把279~281MHz划分给移动业务，用于开放全国联网无线寻呼业务等。我国的频率划分表是1983年制定的，随着无线电事业的发展，这些年来频率的划分和使用都发生了相当大的变化，现正在积极组织修订。 把某一频段批准给一个国家或多个国家、地区或部门在规定条件下使用，称为“频率分配”。我国的频率分配是有国家无线电管理机构统一进行的，例如把87~108MHz频段分配给广播部门开发FM广播业务在全国各地统一规划和使用等。 国家或地方无线电管理机构根据设台审批权限批准某单位或个人的某一电台在规定的条件下操作使用某一无线电频率，称为“频率指配”。根据《中华人民共和国无线电管理条理》的规定，用户设置各类无线电台 《数据通信原理》课程设计设计题目：一种认知无线电系统的频谱分配方法 姓名 学号 学院 专业班级 目录 绪论 (3) 1.认知无线电网络的简介 (4) 1.1认知无线电 (4) 1.1.1. 认知无线电的概述 (4) 1.1.2. 认知无线电的特性 (5) 1.2.频谱决策 (6) 1.2.1. 频谱决策的概述 (6) 1.2.2. 频谱分配的概述 (6) 1.3. 二分图最佳匹配（Kuhn-Munkras）算法 (7) 2.系统模型和问题描述 (7) 2.1. 系统模型 (7) 2.2. 问题描述 (7) 3. 基于Kuhn-Munkras算法的频谱分配方法 (9) 3.1.Kuhn-Munkras 算法的描述 (9) 3.2.频谱分配方法的流程 (9) 4. 仿真和性能分析 (10) 4.1. 仿真环境设置 (10) 4.2.仿真结果 (10) 4.3. Kuhn-Munkras算法与多小区动态频谱分配方法比较 (12) 4.3.1.多小区动态频谱分配方法 (12) 4.3.2.频谱分配方法比较 (12) 5.总结 (13) 参考文献 (14) 一种认知无线电系统的频谱分配方法 摘要：认知无线电网络为移动用户重构无线架构和动态频谱接入技术提供高带宽。对于无线频谱资源的相对的稀缺，频谱分配成为认知无线电频谱资源的关键，为适应认知无线电网络的时变特性，频谱分配算法必须有较快的收敛速度。该文提出了一种基于二分图最佳匹配（Kuhn-Munkra）算法的认知无线电频谱分配方法。该方法利用二分图最佳匹配（Kuhn-Munkras）算法可以实现最佳匹配并且收敛速度快的特性。根据不同的用户在不同信道上所产生的效益的差异性，利用认知无线电有效地提升频谱资源的利用率，实现认知用户和信道的最佳匹配，频谱的灵活分配。 关键词：认知无线电，频谱资源，频谱分配，最佳匹配 Abstract Cognitive radio networks will provide high bandwidth to mobile users via heterogeneous wireless architectures and dynamic spectrum access techniques. Radio spectrum resources for the relative scarcity of spectrum allocation as the key cognitive radio spectrum, cognitive radio network to meet the time-varying characteristics of the spectrum allocation algorithm must have fast convergence speed. The paper proposes a bipartite graph based on the best match (Kuhn-Munkra) algorithm cognitive radio spectrum allocation.Bipartite graph of the decision to use the best match (Kuhn-Munkras) algorithm can achieve the best match and the fast convergence characteristics.According to the 龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/de14444288.html, 遗传算法在多目标线性规划的应用 作者：陈紫电 来源：《新课程·上旬》2013年第11期 摘要：求解多目标线性规划的基本思想大都是将多目标问题转化为单目标规划，目前主 要有线性加权和法、最大最小法、理想点法等。然而实际问题往往是复杂的，究竟哪种方法更加有效，也是因题而异。因此，通过讨论各种方法，提出了一个对各种算法的优劣进行量化对比的方法，并运用Matlab软件设计了相应的遗传算法来实现求解。 关键词：多目标线性规划；Matlab；遗传算法 多目标线性规划是最优化理论的重要组成部分，由于各目标之间的矛盾性和不可公度性，要使所有目标均达到最优，基本上是不可能的，因此，多目标规划问题往往只是求其相对较优的解。目前，求解多目标线性规划问题的有效方法有理想点法、线性加权和法、最大最小法、目标规划法，然而这些方法对多目标偏好信息的确定、处理等方面的研究工作不够深入，本文对多目标线性规划各解法的优劣进行了量化比较，最后还设计了相应的遗传算法，并借助MATLAB实现求解。 一、多目标线性规划模型 多目标线性规划有着两个和两个以上的目标函数，且目标函数和约束条件全是线性函数，其数学模型表示为： 二、多目标线性规划的求解方法 1.理想点法 三、遗传算法 对于上述多目标规划问题的各种解法，都从一定程度上有各自的偏好。为此，我们提出了一种多目标规划问题的遗传算法。 本文对各分量都做了数据标准化，并以（1，1，…，1）为理想目标，再以目标值的距离为目标（此距离可以作为其他算法的评价），消除了各分量之间的不公平性，最后借助MATLAB软件，从结果上看最后得到了更为合理的目标值。 参考文献： [1]李荣钧.多目标线性规划模糊算法与折衷算法分析[J].运筹与管理，2001，10（3）：13-18. 一种在复杂网络中发现社区的多目标遗传算法 Clara Pizzuti 摘要——本文提出了一种揭示复杂网络社区结构的多目标遗传算法。该算法优化了两个目标函数，这些函数能够识别出组内节点密集连接，而组间连接稀疏。该方法能产生一系列不同等级的网络社区，其中解的等级越高，由更多的社区组成，被包含在社区较少的解中。社区的数量是通过目标函数更佳的折衷值自动确定的。对合成和真实网络的实验，结果表明算法成功地检测到了网络结构，并且能与最先进的方法相比较。 关键词：复杂网络，多目标聚类，多目标进化算法 1、简介 复杂网络构成了表示组成许多真实世界系统的对象之间关系的有效形式。协作网络、因特网、万维网、生物网络、通信传输网络，社交网络只是一些例子。将网络建模为图，节点代表个体，边代表这些个体之间的联系。 复杂网络研究中的一个重要问题是社区结构[25]的检测，也被称作为聚类[21]，即将一个网络划分为节点组，称作社区或簇或模块，组内连接紧密，组间连接稀疏。这个问题，如[21]指出，只有在建模网络的图是稀疏的时候才有意义，即边的数量远低于可能的边数，否则就类似于数据簇[31]。图的聚类不同于数据聚类，因为图中的簇是基于边的密度，而在数据聚类中，它们是与距离或相似度量紧密相关的组点。然而，网络中社区的概念并未严格定义，因为它的定义受应用领域的影响。因此，直观的理解是同一社区内部边的数量应该远多于连接图中剩余节点的边的数量，这构成了社区定义的一般建议。这个直观定义追求两个不同的目标：最大化内部连接和最小化外部连接。 多目标优化是一种解决问题的技术，当多个相互冲突的目标被优化时，成功地找到一组解。通过利用帕累托最优理论[15]获得这些解，构成了尽可能满足所有目标的全局最优解。解决多目标优化问题的进化算法取得成功，是因为它们基于种群的特性，同时产生多个最优解和一个帕累托前沿[5]的优良近似。 因此，社区检测能够被表述为多目标优化问题，并且帕累托最优性的框架可以提供一组解对应于目标之间的最佳妥协以达到最优化。事实上，在上述两个目标之间有一个折衷，因为当整个网络社区结构的外部连接数量为空时，那它就是最小的，然而簇密度不够高。 在过去的几年里，已经提出了许多方法采用多目标技术进行数据聚类。这些方法大部分在度量空间[14], [17],[18], [28], [38], [39], [49], [51]聚集目标，虽然[8]中给出了分割图的一个方法，并且在[12]中描述了网络用户会议的一个图聚类算法。 本文中，一个多目标方法，名为用于网络的多目标遗传算法(MOGA-Net)，通过利用提出的遗传算法发现网络中的社区。该方法优化了[32]和[44]中介绍的两个目标函数，它们已被证实在检测复杂网络中模块的有效性。第一个目标函数利用了community score的概念来衡量对一个网络进行社区划分的质量。community score值越高，聚类密度越高。第二个目标函数定义了模块中节点fitness的概念，并且反复迭代找到节点fitness总和最大的模块，以下将这个目标函数称为community fitness。当总和达到最大时，外部连接是最小。两个目标函数都有一个正实数参数控制社区的规模。参数值越大，找到的社区规模越小。MOGA-Net利用这两个函数的优点，通过有选择地探索搜寻空间获得网络中存在的社区，而不需要提前知道确切的社区数目。这个数目是通过两个目标之间的最佳折衷自动确定的。 多目标方法的一个有趣结果是它提供的不是一个单独的网络划分，而是一组解。这些解中的每一个都对应两个目标之间不同的折衷，并对应多种网络划分方式，即由许多不同簇组成。对合成网络和真实网络的实验表明，这一系列帕累托最优解揭示了网络的分层结构，其中簇的数目较多的解包含在社区数目较少的解中。多目标方法的这个特性提供了一个很好的机会分析不同层级国外频谱管理的现状
无线电环境中的动态频谱分配
国家无线电监测中心国家无线电频谱管理中心-中国无线电管理
认知无线电频谱分配的博弈论方法
遗传算法多目标函数优化
无线电频谱的特性
数据通信认知无线电系统的频谱分配方法
遗传算法在多目标线性规划的应用
多目标遗传算法中文【精品毕业设计】(完整版)
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