546 智能系统学报 第7卷 化后结果，降低了系统的功率损耗：在模式2下，本 tronika 2009.Bratisalava,Slovakia,2009:251-254. 文算法优化后的平均误码率远远小于CPS0算法的 [5]赵知劲，张伟卫，彭振，等.基于协进化粒子群优化的认知 结果，提高了通信质量；在模式3下，本文算法优化 决策引擎[J].计算机工程，2011,37(3)：163-165. 后的数据速率大于CPSO算法的结果，提高了系统 ZHAO Zhijin,ZHANG Weiwei,PENG Zhen,et al.Cognitive decision engine based coevolutionry particle swarm optimization 的通信效率。 [J].Computer Engineering,2011,37 (3):163-165. 表22种算法优化时间及结果对比 [6]赵知劲，徐世宇，郑仕链，等.基于二进制粒子群算法 Tabel 2 The time and results of two algorithms 的认知无线电决策引擎[J].物理学报，2009,58(7)： 平均数据 51185125. 通信 运行 平均功平均误 算法 ZHAO Zhijin,XU Shiyu,ZHENG Shilian,et al.Cognitive ra- 模式 速率/ 时间/g 率/dhm 码率 (Mh·s-1) dio decision engine based on binary particle swarm optimization BDE 16.5 0.02170.2538 6.0000 [J].Acta Physica Sincia,2009,58(7):5118-5125. 模式1 CPSO 34.1 0.65540.2505 [7]焦传海，王可人.一种基于免疫遗传算法的认知决策引 5.9604 擎[J].系统工程与电子技术，2010,32(5)：1083-1087. BDE 14.9 15.82581.2×10-51.6865 模式2 JIAO Chuanhai,WANG Keren.Cognitive radio decision CPSO 37.2 16.12372.9×10-41.9896 based on immune genetic algorithm[J].Systems Engineer- BDE 16.916.31880.0701 6.0000 ing and Electronics,2010,32(5):1083-1087. 模式3 [8]WU D,WANG F,YANG S Y.Cognitive radio decision en- CPS038.517.30960.06345.9646 gine based on priori knowledge[C]//Proceedings of 3rd In- 综上所述，本文提出的基于BDE算法的认知决 ternational Symposium on Parallel architectures,Algorithms 策引擎整体优化性能优于基于CPS0的认知决策引 and Programming.Dalian,China,2009:346-349. 擎，并且工作效率和对偏好目标工作性能都明显优 [9]毕晓君，王义新.多模态函数优化的拥挤差分进化算法 于CPS0算法. [J].哈尔滨工程大学学报，2011,32(2)：223-227. BI Xiaojun,WANG Yixin.Multimodal function optimization 5结束语 using a crowding differential evolution[J].Joumal of Har 针对认知无线电决策引擎调整工作参数问题， bin Engineering University,2011,32(2):223-227. [10]DENG C S,ZHAO B Y,YANG Y L,et al.Novel binary 本文提出了一种基于BDE算法的认知决策引孳算 differential evolution algorithm for discrete optimization 法.实验仿真结果表明，本文提出的算法能够快速得 [C]//5th International Conference on Natural Computa- 到最佳工作参数，同时使整体优化性能更好，并且在 tion.Tianjin,China,2009:346-349. 不同模式下针对主要优化目标取得更好的工作性 [11]NEWMAN T R.Cognitive engine implementation for wire- 能，更适合解决认知决策引擎实际问题，在认知无线 less multicarrier transceivers[J].Wireless Communica- 电系统中具有一定的实用价值。 tions and Mobile Computing,2007,7(1):1129-1142. 作者简介： 参考文献： 毕晓君，女，1964年生，教授，博士 [1]NEWMAN T R,RAJBANSHI R,WYGLINSKI A M,et al. 生导师，博士，主要研究方向为信息智 Population adaptation for genetic algorithm cognitive radios 能处理技术、智能优化算法、数字图像 [C]//Proceedings of the 2nd International Conference on 处理等，作为项目负责人或主要研究 Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communi- 者，先后承担国防基础预研项目、“十一 cations.Orland,USA,2007:279-284. 五”预研项目以及省部级科研项目11 [2]郭彩丽，冯春燕，曾志民.认知无线电网络技术及应用 项，国家自然科学基金1项、教育部博士点基金1项，获省部级 [M].北京：电子工业出版社，2010：14-15. 科学技术进步二等奖3项、三等奖4项发表学术论文多篇， [3 ]ZHANG X Q,HUANG Y Q,JIANG H,et al.Design of cognitive radio node engine based on genetic algorithm 李安宁，男，1987年生，硕士研究 [C]//2009 WASE International Conference on Information 生，主要研究方向为智能优化算法和认 Engineering.Taiyuan,China,2009:22-25. 知无线电 4]POVALAC K,MARSALEK R.Adjusting of the multicarrier communication system using binary particle swarm optimization [C]//Proceedings of 19th Interational Conference Radioelek-