MATLAB自适应优化动态频谱智能分配算法系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种高效的自适应动态频谱分配机制，通过智能算法实时感知频谱状态并优化资源利用率，支持多用户场景下的频谱共享与干扰协调，显著提升频谱使用效率。

详 情 说 明

基于自适应优化的动态频谱智能分配算法系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的自适应动态频谱分配机制，通过智能算法动态感知频谱使用状态，优化频谱资源利用率。系统能够根据实时频谱需求动态调整分配策略，支持多用户场景下的频谱共享与干扰协调，显著提升频谱使用效率。算法具备良好的收敛性和稳定性，适用于认知无线电网络、5G/6G通信系统等场景。

功能特性

• 智能频谱决策：采用强化学习算法实现动态频谱分配决策
• 多用户优化：基于博弈论模型优化多用户频谱共享机制
• 实时感知与检测：集成实时频谱感知与干扰检测技术
• 自适应调整：根据环境变化自动调整分配策略参数
• 性能评估：提供全面的频谱利用率和系统性能分析

使用方法

1. 准备输入数据：

- 配置频谱环境参数（带宽范围、中心频率、信道数量等） - 提供用户需求矩阵（各用户在不同时隙的频谱需求） - 设置干扰约束条件（最大干扰阈值、信道隔离要求） - 输入实时监测数据（频谱占用状态、信号强度分布）

1. 运行系统：

- 执行主程序启动频谱分配计算 - 系统将自动进行环境感知和算法优化

1. 获取输出结果：

- 最优频谱分配方案（时隙-信道-用户映射表） - 频谱利用率分析报告 - 干扰协调评估矩阵 - 算法性能指标数据

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux Ubuntu 16.04+, macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2020a 或更高版本
• 内存需求：至少 8GB RAM（推荐 16GB）
• 存储空间：至少 2GB 可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，主要负责初始化频谱环境参数、加载用户需求数据、执行强化学习决策算法、进行基于博弈论的频谱共享优化、实时监测频谱状态与干扰水平，并最终生成最优分配方案及性能分析报告。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整处理流程，确保系统各模块间的协同工作与高效运行。