1.1 背景与意义
有线资源是无限，无线资源是有限。这看似拗口的语句正贴切的说明了无线(电磁频谱)资源的稀缺性以及无线频谱资源的不可再生性。频谱资源看似波段很宽，很广，但能够利用的频段却很窄，很有限，而且大多集中在短波，超短波，微波频段。因而，快速发现和充分利用频谱资源就变得尤为重要。 同时，日益增加的用频设备对频谱资源的需求和随着无线技术广泛应用于各领域的严峻现实，频谱资源的紧缺性更成为了阻碍当今社会无线通信发展的一个瓶颈。伴随我国无线电事业的蓬勃发展，对于无线电资源的需求无论是军用还是民用都表现出了资源的极度匮乏，供求关系严重失衡重要弊端。例如第三代和第四代移动通信的更新换代，第五代标准的研发，不日就会推广；军用短波、超短波、微波和卫星频段的使用频率和用频设备对频谱资源的需求也越来越旺盛，认知无线电[1]作为解决此类问题的重中之重，在这样大的环境下被提出，更显得尤为重要。本篇论文紧密围绕该技术，利用融合改进的新算法，对电磁频谱资源的优化分配加以讨论。 目前常规电磁频谱管理模式中，频谱分配模式通常包含专用和共用模式，专用分配模式将频谱资源分给约定占有的相关频谱使用机构，比如军用、民用电台。共用模式是指允许合法用户协商共同使用闲置频谱[2]。当下，前者的应用模式占主流，但很显然，为指定专门的用户分配独享频谱资源的方式效率极为低下，频谱资源浪费特别严重。据有关机构统计，相当多的频谱资源在时空上都没有被有效合理的利用起来，平均利用率竟然还不及 10%[3] 。也正是由于这种浪费现象极为严重，在电磁频谱管理上引进了动态频谱访问相关机制，允许非指定用户（必须是合法用户）可以在不干扰指定用户的情况条件下利用闲置的并且未使用频率资源。基于这种观念思想引导，它是在软件无线电的相应基础上增加了频谱感知的能力，允许无线设备通过感知当时的无线环境，伺机动态利用在空域、频域和时域上出现的空闲频谱资源[4]，进而可以提高频谱资源的利用效率。
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1.2 国内外研究现状
电磁频谱管理相关法规政策的制定意向正从静态频谱分配向动态频谱共享转变，为了解决当前电磁频谱分配方式的一系列弊端，国内外诸多大专院校、科研机构、标准化单位均对其进行了深入而广泛的探索研究。 然而我国在认知无线电领域的探索虽起步较晚，但随着近年来工信部带动的法规制度和技术革新，近十几年也得到了长足的发展并且越来越受到高度的重视。国家重点科研计划、国内多家知名高校都在该领域投入了相当的资金与力量，取得了一些实质性的进展和成果。此外，高校还与国内多家科研院所合作，汇聚了很多高精尖人才，形成了专向的研究队伍，依据该专业发展需求的牵引和国内起步晚的现状，专门针对动态频谱监测、通信复用干扰等核心技术进行了科研攻关，可以说在民用领域已经取得了非常令人满意的结果。在军用电磁频谱管理与利用方面，在 2006 年至 2007 年，成立了类比于地方的电磁频谱管理中心，或称无线电管理委员会。根据地方成熟和完备的探索经验，军方配备了大量的专业设备并在院校专门设立专业，培养了大量专业人才。在日常工作中配合地方无委完成了大量工作。在演习和战时，军队无委也发挥着重要监督管理作用，对合理、充分利用频谱资源也做出了突出的贡献。
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第 2 章 电磁频谱分配技术和模型
众所周知，在认知网络系统中，认知用户须利用空闲频点同时还要在不影响合法授权用户的前提基础上进行通信，这就需要地方和军队无线电管理委员会，通过法规和技术手段对资源进行合理合法的分配[15]。分配的原则和导向就是在不影响频管部门授权的用户基础上，寻找发现闲置的信道资源，或者是合法授权用户在不使用相应信道时，如何提高其他用户接入的利用效率，以上这些正是认知无线电和频管部门要解决的迫切问题。下面将对频谱分配的技术与模型加以介绍。
2.1 主要分配技术
当前，用频设备数量，通信业务种类激增，对频管部门和技术储备都提出了很高的要求，频谱资源的分配自然是重中之重。一般来说，频谱分配技术可以按技术方式分，按网络结构分和按协作方式分，分成三大类[16]。而使用最为广泛的还是按照第一类-分配技术方式来分类，又分为静态方式、动态方式以及混合方式。（如图 2.1）给出了三大类分配方式以及各自对应的小类，下面着重介绍一下使用最多同时也最为广泛的频谱分配方式。静态方式在我国现有频谱管理部门依然作为主用方式使用，形式较为死板。它根据用频设备的申请，经过评估后，进行频率的分配。一旦分配完成，被授权使用的频谱资源不管指定的用户使用与否，其他所有用户不管信道是否闲置都禁止对其使用。此方法适合长期固定的合法用户，操作简单，最大限度的保护了这类用户的合法权益。但此类方式灵活性极差，对于合法用户不适用频段或者有其他闲置频段时也不能及时有效的分配给其他用户使用，对于有限的资源来说是一种极大的浪费。
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2.2 常用分配模型
干扰温度模型是指准备接入的用频设备在与合法指定用户在相同频点上同时工作时，前者对后者产生的干扰和噪声危害的总和，这个总和是功率的体现，用干扰 温度来描述。这种模型的优点还是非常明显的，它考虑的是，只要一个频点对于合法指定的用户的干扰没有达到其不能正常通信的最差情况，那么这个频点就允许一个甚至多个认知设备同时接入使用，对于提高网络效益和利用率有着非常好的模型示范。如何判断到底有多少设备可以同时接入网络，这就需要一个判决条件，这个条件在这个模型中称为门限值。 当准备接入的用频设备经过技术判定，如果它的接入会超过该值，它就会放弃使用该频点，保证授权用户的权益，同时申请其他信道接入的可能，每次申请都将伴随一次判定，直到判定不超过门限值，才可以接入。
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第 3 章 基于遗传算法的频谱分配优化 .... 19
3.1 常用概念 ..... 19
3.2 操作原理 ..... 20
3.3 基本流程 ..... 21
3.4 基于遗传算法的频谱分配 .......... 22
3.5 仿真结果分析 ..... 23
3.6 本章小结 ..... 25
第 4 章 基于人工鱼群算法的频谱分配 .... 27
4.1 基本概念 ..... 27
4.2 行为描述 ..... 28
4.3 主要流程 ..... 30
4.4 基于人工鱼群算法的频谱分配........... 31
4.5 仿真结果分析 ..... 32
4.6 本章小结 ..... 34
第 5 章 遗传—人工鱼群融合算法的频谱分配 ......... 35
5.1 算法间的比较 ..... 35
5.2 基于 GA-AFSA 融合算法的频谱分配优化操作 ......... 37
5.3 基于 GA-AFSA 融合算法的频谱分配优化流程步骤 ......... 38
5.4 仿真结果与分析 ......... 41
5.5 本章小结 ..... 43
第 5 章 遗传—人工鱼群融合算法的频谱分配
本章将继续针对基于频谱分配的图论模型，依托融合算法对其进行分配优化，融合算法是根据各自特点，取长补短。核心思想就是避免鱼群算法在觅食（寻优）过程中方向性差和容易陷入僵局的问题产生。例如一片区域内有两处食物较为充足的局部甲和乙，但相比而言，甲处比乙处更为充足，可是鱼群可能在乙处就开始不断求解，并没有意识到甲处的区域更为理想，此时就将引入遗传算法的相关操作，来克服这一缺陷，求得真正的全局最值，而不是局部极值。
5.1 算法间的比较
在海量的各式各样的算法当中，如何甄选出两个算法进行融合改进，开题之初我做了一些筛选工作。仅仅就优化类求最优解的算法而言，常见的就有十余种。这就需要耐心的梳理每种算法，根据自身特点，分析论证各自的优缺点是否能形成互补，具不具备融合改进的可能性，技术操作层面有没有实现的理论基础等等。基于这些考虑，最后选择了遗传和人工鱼群算法进行融合改进，下面就将对各自的特点和属性进行分析.本算法是鉴模拟了生物进化规律和演化过程，从而达到寻求最优解的目的，显著提高全局性的优化性能。它的实际操作过程比较容易，从初始的种群开始，不间断循环往复的进行复制、交叉以及变异操作，适用解决的问题也较为广泛。
总结
伴随我国无线电事业的蓬勃发展，对于无线电资源的需求无论是军用还是民用都表现出了资源的极度匮乏，供求关系严重失衡。例如 3G 和 4G 的更新换代，5G 研发和推广，不日就会推广开来。军用短波、超短波、微波和卫星 Ka、Ku、Ca 以及 C 频段的使用频率和用频设备对频谱资源的需求也越来越旺盛，总体频谱资源的紧缺性俨然成为了阻碍当今社会无线通信发展的一个瓶颈和绊脚石。因此现在各级频管部门也在大力呼吁和倡导认知无线电技术，旨在发现闲置频点信道资源，或者利用合法指定用户不使用信道
