基于免疫算法的认知无线电资源分配研究

资 源 简 介

基于免疫算法的认知无线电资源分配研究

详 情 说 明

免疫算法是一种模拟生物免疫系统机制的智能优化算法，具有自适应性、分布式计算和记忆能力等特点。在认知无线电资源分配领域，免疫算法为解决频谱稀缺和动态分配问题提供了创新思路。

认知无线电的核心在于动态感知空闲频谱并智能分配资源。传统分配方式难以应对复杂的无线环境和多变的需求，而免疫算法通过抗体-抗原机制，能够有效处理这类动态优化问题。算法中的抗体对应资源分配方案，抗原代表环境约束条件，通过克隆选择、变异等操作逐步逼近最优解。

研究重点包括频谱感知建模、免疫算法参数设计以及与其他智能算法的性能对比。通过模拟实验可以验证，免疫算法在收敛速度、抗干扰性和公平性方面相比遗传算法、粒子群算法等具有独特优势。

毕业论文通常会包含完整的算法实现框架，从系统建模到仿真验证的完整流程，以及详细的性能评估指标分析。这类研究对5G/6G时代的动态频谱共享技术具有重要参考价值。