【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能汽车通信，尤其涉及一种基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法及系统。
技术介绍
1、在万物互联的移动互联网时代，移动车载网络的目标是实现人、车、物的互联与通信。美国联邦通信委员会在5.9ghz频谱上分配了一个合并75mhz频谱供移动车载用户进行移动通信。随着新能耗汽车用户的迅猛递增，频谱资源早已无法满足移动车载用户的使用。此外，无线频谱资源还存在较多的频谱空洞，使得现有频谱资源的利用率低较低，资源并未得到充分利用。因此，如何解决新能源汽车的车载网络频谱分配是目前亟待解决的关键问题。认知车载网络cr-vanet为移动车载网络频谱分配和无线频谱的高效率利用提供了一种新的解决方法。在该环境中，车载用户可以通过认知无线网络对空闲授权频段进行感知，并利用智能决策有效接入、分配频谱，从而解决车载网络频谱资源匮乏、利用率差的不足。
2、目前，在新能源汽车的认知车载无线网络频谱分配模型上，主要有三种模型较为广泛：博弈模型、竞价模型和图着色模型。由于图色模型可以生动地表示移动车载用户的地理位置，同时考虑到认知车载网络节点间的干扰问题，这种模型实现频谱资源高效分配的可行性更强。同时，由于在移动车载网络环境中进行频谱分配时需要注重公平性、能源平衡利用等约束性条件，所以该问题可视为目标优化问题进行求解，而这个问题本身又是np难问题。
3、已有算法较难在寻优精度和收敛速度上取得较好的均衡，但难以确保短时间得到全局最优解，这对认知车载网络的频谱分配方案和认知车载网络的吞吐量、综合能耗都有负面影响。因此，亟需提
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法及系统。
2、本专利技术的基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法的技术方案如下：
3、对goa算法中的收敛因子进行非线性重构，并在所述goa算法中添加混合变异机制和互利共生机制，利用icmic混沌序列对所述goa算法中的种群初始化进行改进，得到改进goa算法；
4、基于所述改进goa算法和目标区域的认知车载网络频谱分配初始参数，对所述目标区域的认知车载网络频谱进行分配，得到最优频谱分配方案。
5、本专利技术的基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法的有益效果如下：
6、本专利技术的方法通过改进goa算法对认知车载网络中的频谱分配问题进行迭代寻优，提升了频谱分配问题的搜索精度和收敛速度，提高了频谱分配方案的计算速度，从而保障了车载用户的收益和分配公平性，节省了新能耗汽车的综合能耗。
7、在上述方案的基础上，本专利技术的基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法还可以做如下改进。
8、进一步，所述认知车载网络频谱分配初始参数包括：根据所述目标区域的当前认知车载用户、当前主用户和当前可用频谱构建的可用频谱矩阵、效益矩阵和干扰约束矩阵。
9、进一步，所述基于所述改进goa算法和目标区域的认知车载网络频谱分配初始参数，对所述目标区域的认知车载网络频谱进行分配，得到最优频谱分配方案的步骤，包括：
10、预设所述改进goa算法的种群规模、搜索维度和最大迭代次数；
11、基于所述icmic混沌序列，生成所述改进goa算法的初始种群，并基于所述目标区域的认知车载网络频谱分配初始参数，得到并根据所述初始种群的第一种群个体适应度，确定第一频谱分配方案；
12、基于对收敛因子进行非线性重构所生成的第一预设公式，更新所述第一频谱分配方案的收敛因子，并基于所述混合变异机制和所述初始种群的种群个体所处的搜索维度的搜索阶段，对所述种群个体的位置进行更新，得到所述种群个体的第一位置，并计算得到第二种群个体适应度；其中，所述第一预设公式为：cmin表示收敛因子的最小值，cmax表示收敛因子的最大值，t为当前迭代次数，tmax为所述最大迭代次数；
13、基于所述互利共生机制对应的第二预设公式，对所述种群个体的第一位置进行更新，得到所述种群个体的第二位置；其中，所述第二预设公式为：xrand,j(t)为随机选择个体，xm,j(t)为当前种群的平均位置，wmin是惯性权重最小值，wmax是惯性权重最大值；
14、判断所述改进goa算法的当前迭代次数是否满足最大迭代次数，得到判断结果；
15、当所述判断结果为是时，根据所述种群个体的第二位置输出所述最优频谱分配方案；
16、当所述判断结果为否时，返回执行所述基于所述icmic混沌序列，生成所述改进goa算法的初始种群的步骤，直至所述当前迭代次数满足所述最大迭代次数时，根据所述种群个体的第二位置输出所述最优频谱分配方案。
17、进一步，所述基于所述icmic混沌序列，生成所述改进goa算法的初始种群的步骤，包括：
18、根据所述icmic混沌序列对应的种群初始化公式进行种群初始化，生成所述改进goa算法的初始种群；其中，所述种群初始化公式为：α表示混沌系数。
19、进一步，所述基于所述混合变异机制和所述初始种群的种群个体所处的搜索维度的搜索阶段，对所述种群个体的位置进行更新，得到所述种群个体的第一位置，并计算得到第二种群个体适应度的步骤，包括：
20、当所述搜索阶段为前期搜索阶段时，基于第三预设公式对所述种群个体的位置进行更新，得到所述种群个体的第一位置，并计算得到所述第二种群个体适应度；其中，所述第三预设公式为：
21、xi(t)表示个体i在t次迭代时的位置，xnew(t+1)表示个体i在t+1次迭代时的位置，cauchy(1,0)为服从柯西分布的变异算子，xbest(t)表示t次迭代时的全局最优位置，xk(t)表示t次迭代时的随机选择位置；
22、当所述搜索阶段为后期搜索阶段时，基于第四预设公式对所述种群个体的位置进行更新，得到所述种群个体的第一位置，并计算得到所述第二种群个体适应度；其中，所述第四预设公式为：
23、gaussian(0,1)为服从高斯分布的变异算子。
24、进一步，还包括：
25、当所述搜索阶段为所述前期搜索阶段时，基于第五预设公式，得到适应度变化率参数，判断所述适应度变化率参数是否大于预设阈值，得到第二判断结果；其中，所述第五预设公式为：η为所述适应度变化率参数，fit(xbest(t))为xbest(t)的适应度函数，fit(xbest(t+1))为xbest(t+1)的适应度函数；
26、当所述第二判断结果为是时，判定所述搜索阶段为所述后期搜索阶段。
27、本专利技术的基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配系统的技术方案如下：
28、包括：构建模块和分配模块；
29、所述构建模块用于：对goa算法中的收敛因子进行非线性重构，并在所述goa算法中添加混合变异机制和互利共生机制，利用icmic混沌序列对所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，所述认知车载网络频谱分配初始参数包括：根据所述目标区域的当前认知车载用户、当前主用户和当前可用频谱构建的可用频谱矩阵、效益矩阵和干扰约束矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，所述基于所述改进GOA算法和目标区域的认知车载网络频谱分配初始参数，对所述目标区域的认知车载网络频谱进行分配，得到最优频谱分配方案的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，所述基于所述ICMIC混沌序列，生成所述改进GOA算法的初始种群的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，所述基于所述混合变异机制和所述初始种群的种群个体所处的搜索维度的搜索阶段，对所述种群个体的位置进行更新，得到所述种群个体的第一位置，并计算得到第二种群个体适应度的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，还包括：
7.一种基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配系统，其特征在于，包括：构建模块和分配模块；
8.根据权利要求7所述的基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配系统，其特征在于，所述认知车载网络频谱分配初始参数包括：根据所述目标区域的当前认知车载用户、当前主用户和当前可用频谱构建的可用频谱矩阵、效益矩阵和干扰约束矩阵。
9.根据权利要求7所述的基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配系统，其特征在于，所述分配模块具体用于：
10.根据权利要求9所述的基于改进GOA算法的认知车载网络频谱分配系统，其特征在于，所述分配模块具体用于：
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，所述认知车载网络频谱分配初始参数包括：根据所述目标区域的当前认知车载用户、当前主用户和当前可用频谱构建的可用频谱矩阵、效益矩阵和干扰约束矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，所述基于所述改进goa算法和目标区域的认知车载网络频谱分配初始参数，对所述目标区域的认知车载网络频谱进行分配，得到最优频谱分配方案的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，所述基于所述icmic混沌序列，生成所述改进goa算法的初始种群的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的基于改进goa算法的认知车载网络频谱分配方法，其特征在于，所述基于所述混合变异...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴峦岳，王帅，梁霄月，王玺博，
申请(专利权)人：北京牡丹电子集团有限责任公司数字科技中心，
类型：发明
国别省市：
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