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认知无线电系统功率控制研究 版权信息
- ISBN：9787030613325
- 条形码：9787030613325 ; 978-7-03-061332-5
- 装帧：平装胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
认知无线电系统功率控制研究 本书特色
《认知无线电系统功率控制研究》系统地诠释认知无线电系统功率控制技术的研究。《认知无线电系统功率控制研究》共分7章，内容包括：认知无线电系统的基本概念、认知无线电功率控制技术研究现状及存在的问题；基于混沌粒子群优化的功率控制算法；基于动态粒子群优化的功率控制算法；基于改进人工鱼群的功率控制算法；基于凸优化理论的分布式功率控制算法；基于几何规划的功率控制算法；基于概率鲁棒的功率控制算法。
认知无线电系统功率控制研究 内容简介
本书系统地诠释认知无线电系统功率控制技术的研究。全书共分7章, 内容包括: 认知无线电系统的基本概念、认知无线电功率控制技术研究现状及存在的问题 ; 基于混沌粒子群优化的功率控制算法 ; 基于动态粒子群优化的功率控制算法 ; 基于改进人工鱼群的功率控制算法 ; 基于凸优化理论的分布式功率控制算法 ; 基于几何规划的功率控制算法 ; 基于概率鲁棒的功率控制算法。
认知无线电系统功率控制研究 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 概述 1
1.2 认知无线电基本知识 3
1.3 认知无线电功率控制技术的研究现状 5
1.4 认知无线电系统功率控制算法存在的问题 8
1.5 小结 9
参考文献 9
第2章 基于混沌粒子群优化的功率控制算法 16
2.1 概述 16
2.2 粒子群优化及混沌粒子群优化算法理论 17
2.2.1 粒子群优化算法 17
2.2.2 混沌粒子群优化算法 18
2.3 功率控制算法 18
2.3.1 系统模型 18
2.3.2 优化数学模型 20
2.3.3 功率分配 21
2.4 仿真实验与结果分析 23
2.5 小结 28
参考文献 28
第3章 基于动态粒子群优化的功率控制算法 30
3.1 概述 30
3.2 动态粒子群优化算法 30
3.3 功率控制算法 31
3.3.1 系统模型 31
3.3.2 优化数学模型 33
3.3.3 功率分配 35
3.4 仿真实验与结果分析 36
3.5 小结 44
参考文献 45
第4章 基于改进人工鱼群的功率控制算法 46
4.1 概述 46
4.2 人工鱼群算法 46
4.3 功率控制算法 47
4.3.1 系统模型 47
4.3.2 优化数学模型 49
4.3.3 功率分配 50
4.4 仿真实验与结果分析 56
4.5 小结 69
参考文献 69
第5章 基于凸优化理论的分布式功率控制算法 71
5.1 概述 71
5.2 凸优化理论 72
5.3 拉格朗日对偶原理 73
5.4 功率控制算法 75
5.4.1 基于主用户*小干扰系统模型 75
5.4.2 基本的分布式功率控制算法 77
5.4.3 改进的分布式功率控制算法 79
5.4.4 基于容量的系统模型 81
5.4.5 基于容量的分布式功率分配 82
5.5 仿真实验与结果分析 84
5.5.1 基于主用户*小干扰系统模型功率控制算法仿真实验与结果 84
5.5.2 基于容量的系统模型功率控制算法仿真实验与结果 94
5.6 小结 97
参考文献 98
第6章 基于几何规划的功率控制算法 99
6.1 概述 99
6.2 几何规划原理 100
6.3 功率控制算法 101
6.3.1 系统模型 101
6.3.2 标准几何规划算法的优化数学模型 103
6.3.3 标准几何规划算法的功率分配 104
6.3.4 提高几何规划算法的优化数学模型 106
6.3.5 提高几何规划算法的功率分配 107
6.4 仿真实验与结果分析 109
6.5 小结 116
参考文献 116
第7章 基于概率鲁棒的功率控制算法 118
7.1 概述 118
7.2 鲁棒优化的基本原理 118
7.3 功率控制算法 120
7.3.1 系统模型 120
7.3.2 优化数学模型 122
7.3.3 功率分配 124
7.4 仿真实验与结果分析 126
7.5 小结 133
参考文献 133
前言
第1章 绪论 1
1.1 概述 1
1.2 认知无线电基本知识 3
1.3 认知无线电功率控制技术的研究现状 5
1.4 认知无线电系统功率控制算法存在的问题 8
1.5 小结 9
参考文献 9
第2章 基于混沌粒子群优化的功率控制算法 16
2.1 概述 16
2.2 粒子群优化及混沌粒子群优化算法理论 17
2.2.1 粒子群优化算法 17
2.2.2 混沌粒子群优化算法 18
2.3 功率控制算法 18
2.3.1 系统模型 18
2.3.2 优化数学模型 20
2.3.3 功率分配 21
2.4 仿真实验与结果分析 23
2.5 小结 28
参考文献 28
第3章 基于动态粒子群优化的功率控制算法 30
3.1 概述 30
3.2 动态粒子群优化算法 30
3.3 功率控制算法 31
3.3.1 系统模型 31
3.3.2 优化数学模型 33
3.3.3 功率分配 35
3.4 仿真实验与结果分析 36
3.5 小结 44
参考文献 45
第4章 基于改进人工鱼群的功率控制算法 46
4.1 概述 46
4.2 人工鱼群算法 46
4.3 功率控制算法 47
4.3.1 系统模型 47
4.3.2 优化数学模型 49
4.3.3 功率分配 50
4.4 仿真实验与结果分析 56
4.5 小结 69
参考文献 69
第5章 基于凸优化理论的分布式功率控制算法 71
5.1 概述 71
5.2 凸优化理论 72
5.3 拉格朗日对偶原理 73
5.4 功率控制算法 75
5.4.1 基于主用户*小干扰系统模型 75
5.4.2 基本的分布式功率控制算法 77
5.4.3 改进的分布式功率控制算法 79
5.4.4 基于容量的系统模型 81
5.4.5 基于容量的分布式功率分配 82
5.5 仿真实验与结果分析 84
5.5.1 基于主用户*小干扰系统模型功率控制算法仿真实验与结果 84
5.5.2 基于容量的系统模型功率控制算法仿真实验与结果 94
5.6 小结 97
参考文献 98
第6章 基于几何规划的功率控制算法 99
6.1 概述 99
6.2 几何规划原理 100
6.3 功率控制算法 101
6.3.1 系统模型 101
6.3.2 标准几何规划算法的优化数学模型 103
6.3.3 标准几何规划算法的功率分配 104
6.3.4 提高几何规划算法的优化数学模型 106
6.3.5 提高几何规划算法的功率分配 107
6.4 仿真实验与结果分析 109
6.5 小结 116
参考文献 116
第7章 基于概率鲁棒的功率控制算法 118
7.1 概述 118
7.2 鲁棒优化的基本原理 118
7.3 功率控制算法 120
7.3.1 系统模型 120
7.3.2 优化数学模型 122
7.3.3 功率分配 124
7.4 仿真实验与结果分析 126
7.5 小结 133
参考文献 133
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