基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎

为实现认知无线电系统参数的自适应调整功能,提出了一种基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎。将认知无线电决策问题转化为多目标函数优化问题,并采用加权和方法将复杂的多目标函数优化问题归一化为简单的单目标函数优化问题。采用二进制人工蜂群算法对此优化问题进行求解,实现对无线电系统参数的优化调整。最后,通过一种多载波系统对算法性能进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性和实用性。     

用于宽带自适应通信的认知无线电决策引擎设计

为改善认知无线电的自适应参数调整功能,提出了基于混合的离散二进制粒子群算法对无线电系统待优化的目标函数进行寻优,针对多载波系统对算法性能进行了仿真分析。结果表明,基于混合的离散二进制粒子群算法的认知决策引擎在收敛速度、收敛精度和算法稳定度方面都有所提高。     

认知无线电频谱决策与重构技术

认知无线电（CR）是一种智能的通信系统,通过有效利用空闲频谱从而极大提高频谱利用率。本文研究认知无线电中频谱决策与自适应重构技术,提出了基于用户业务特性、无线环境以及CR节点能力的自适应频谱决策方案。当前基于加权遗传算法实现的CR自适应重构方法存在权重难以选取问题,本文提出了基于非支配排序免疫遗传算法的CR自适应重构方法。所提算法通过引入免疫算法中的浓度控制机制和均匀初始化技术改善遗传算法种群多样性,从而有效提高遗传算法的寻优能力。     

基于多目标遗传算法的认知无线电频谱分配

频谱共享技术是认知无线电的关键技术。基于多目标遗传算法,将认知无线电网络的最大系统效益和次用户间的最大比例公平作为目标函数,运用图论着色频谱分配模型,实现认知无线电中空闲频谱在次用户间的动态分配,并与颜色敏感图论着色算法(CSGC)进行了比较。通过仿真验证了该算法在认知无线电网络中进行频谱分配的可行性,且性能优于CSGC算法。     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户时主用户干扰的目的.仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量.     

基于OFDM的认知无线电鲁棒节能功率控制算法

为提高现有认知无线电的节能效率和鲁棒性, 提出了一种基于正交频分复用(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)的多用户认知无线电鲁棒节能功率控制算法。该算法基于有界不确定性模型,在考虑最坏误差情况下, 利用凸优化理论证明系统的拟凸特性, 并采用分式规划优化技术实现了节能效率的最大化。仿真结果表明, 该算法在高噪声和信道状态信息不确定的情况下, 可保障认知用户的通信服务质量需求(QoS: Quality of Service), 同时可以提高非授权用户的节能效率。     

改进人工鱼群算法在认知无线电决策引擎中的应用

针对遗传算法、粒子群算法等应用于认知无线电决策引擎时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于改进人工鱼群算法的认知无线电决策引擎．利用改进人工鱼群算法全局收敛性强、鲁棒性能好、初值敏感度低等特点,更快速、高效地优化调整传输参数,从而寻找特定条件下的最优配置方案．仿真结果表明,在多载波通信系统下,该认知决策引擎具有收敛精度高、平均适应度值高、稳定性强等特点,性能优于二进制量子粒子群认知引擎．     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户对主用户干扰的目的。仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量。     

基于自适应OFDM技术的认知无线电频谱分配策略

根据认知无线电网络特点,提出一种基于自适应OFDM技术的认知无线电频谱分配策略,该方案通过自适应OFDM机制将无线频谱资源划分为若干自适应子载波,同时在子载波上采用频谱利用率高的MQAM调制方式.仿真结果表明,采用该方案提升了认知无线电网络中系统的频谱效用,同时由于自适应性的引入,使算法获得了较快的收敛性.     

CR-OFDM系统中的一种新的动态频谱分配算法

文中基于对认知无线电技术以及OFDM系统传输特性的分析,提出了一种CR-OFDM系统中多用户资源分配新算法。该算法首先根据认知用户的QoS需求为其分配子载波,在保证不干扰授权用户正常通信的前提下,再利用改进的注水算法为每个认知用户分配功率,使得整个系统的信道容量最大化。仿真结果表明该算法能在保证误比特率和用户公平性的前提下显著提高频谱利用率。     

认知无线网络中无线资源管理研究综述

认知无线电和认知网络是新兴的研究领域,次系统通过对主系统环境的侦测,借用主系统资源进行通信,目的是提高频谱利用率和传输质量,因此,认知网络中的无线资源管理尤为重要.通过调查当前研究领域对于认知网络无线资源管理,总结和综述了常用的数学方法、技术手段及其研究现状,并对未来的发展进行展望.     

试论数学元认知

本文在对元认知理论分析的基础上，提出了数学元认知的新概念，并对数学元认知的成份以及它们之间的关系作了分析。     

基于认知语言学的教学法与基础英语词汇教学

认知教学法是指教学过程中教师以学习者为中心,结合学习者的认知特点和规律充分发挥学习者自身的能力。基于认知语言学的认知教学法主张在充分考虑语言学习者认知特点和规律的基础上,在教学过程中利用相关的认知语言学理论进行语言教学。由于基础英语词汇教学在专业基础英语教学中占有较大的权重,因此,如何有效地进行基础英语词汇教学值得广大基英教师共同探讨。     

学习者认知结构对问题解决影响分析

问题解决能力作为学习者的高阶思维能力之一,越来越受到教育者的关注。如何提高学习者的问题解决能力也成为了教育者研究的主要项目。本文从学习者认知结构出发分析对问题解决能力的影响,旨在为教育者和学习者在教与学的过程中提升问题解决能力提供理论支撑。     

基于原型匹配理论的一种模式识别方法研究

本文结合认知心理学中有关模式识别的研究成果,提出了一种新的模式识别方法——基于原型匹配理论的模式识别方法。文中方法定义一个模式识别问题由原型、结构、组合法则构成,这三要素组成原型库和知识库对被识别客体进行识别。文中探讨了基于原型匹配理论的模式识别方法的识别机理、数学模型、识别算法,并对印刷体数字字符识别问题进行了实验研究,实验结果表明文中方法的有效性。     

认知技术在竞技跳水运动中的应用

通过研究认知理论以及认知过程中存在的两种非正确的方式,针对竞技跳水运动的提出解决训练中产生的认知问题,并且在跳水训练和比赛中运用正确的认知技术,为提高运动员的运动水平服务。     

影响数学记忆的主要因素探讨

本文以现代认知心理学理论为指导,以实验材料为依据探讨了影响中学生数学记忆的主要因素,提出了如何科学地进行数学记忆的一些建议与措施。     

认知结构与第二语言的理解

对第二语言的理解是一个在母语原有认知结构的作用下对目的语进行处理接受的过程．本文将从语言知识、关于世界的知识及语境知识三个方面分析在母语环境中形成的认知结构对第二语言的理解的影响     

浅析认知语义学与英语教学的关系——在习语中的应用

认知语义学是认知语言学研究的重要内容。其基本观点是对传统意义观的一个反思。本文开始对认知语义学做一个简单的介绍。接着阐述和分析了认知语义学与英语教学的联系,主要体现在词汇教学上习语中的运用,在这种的教学中,认知语义学发挥了自己的作用,给学生提供更高效的学习方法。同时认知语义学的研究对于教学有了很大的帮助,帮助学生高效的记忆单词及词组的意义。     

浅谈语言学习与认知水平的关系

语言的产生、习得与发展都与人的认知水平有密切的关系。人类是在学习知识的过程中逐渐学会语言的,并非是先学会语言才去学习知识,语言习得依赖于认知思维的发展,语言也是认知水平的体现,并且一个人的语言水平与认知水平基本上是一致的。本文主要讨论语言学习与认知发展水平之间的关系,并通过一些现象来阐述语言与认知的相关性。