【摘 要】
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针对认知无线电中以最大程度提高网络效益为目的的频谱分配问题，提出了一种基于麻雀搜索算法的改进算法。首先，考虑到种群多样性对实验结果的影响，利用透镜成像反向学习策略，在最优个体基础上产生新个体，进而继续寻优，来进一步提高算法的收敛精度；然后，采用变步长设计，在影响步长因素的关键参数中加入步长调整机制，可以调节局部精度和全局最优之间的平衡关系。再对种群中负责侦查预警的麻雀位置引入Levy飞行策略来更新
【基金项目】
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江苏省重点研发计划（社会发展）项目（BE2019739）； 中兴通讯产学研合作基金项目（2021外381）；
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针对认知无线电中以最大程度提高网络效益为目的的频谱分配问题，提出了一种基于麻雀搜索算法的改进算法。首先，考虑到种群多样性对实验结果的影响，利用透镜成像反向学习策略，在最优个体基础上产生新个体，进而继续寻优，来进一步提高算法的收敛精度；然后，采用变步长设计，在影响步长因素的关键参数中加入步长调整机制，可以调节局部精度和全局最优之间的平衡关系。再对种群中负责侦查预警的麻雀位置引入Levy飞行策略来更新其位置，有助于增强算法跳出局部极值能力和总体寻优的性能。最后，将改进的麻雀搜索算法应用于认知无线电的频谱分配问题，通过与遗传算法、粒子群算法、海鸥算法及基础麻雀搜索算法进行对比仿真表明，改进的麻雀搜索算法，相比于基础麻雀算法和其他算法，具有更高的网络效益和更快的收敛速度，可以达到有效改善频谱利用率的目的。
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