[发明专利]认知中继网络的量子化学反应优化多中继选择方法有效
| 申请号： | 201710724612.9 | 申请日： | 2017-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN107454604B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 高洪元;苏雨萌;张世铂;刘丹丹;刁鸣;李佳;池鹏飞 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | H04W16/14 | 分类号： | H04W16/14;H04W40/22 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种认知中继网络的量子化学反应优化多中继选择方法。1建立认知系统中继选择模型。2初始化量子分子集合及系统参数。3对集合中所有量子分子的势能进行评价，选择势能最小的量子分子的测量态作为全局最优解。4将量子分子的动能从高到低排序，分别进行分解反应、无效碰撞、合成反应。5对新产生的量子分子的势能进行评价。若新产生的量子分子的势能最小值小于上一代势能最小值，则记为新的全局最优解。6如果迭代次数小于预先设定的最大迭代次数，返回第4步；否则输出全局最优解。本发明均衡考虑认知中继网络在有主用户和无主用户约束条件下，基于量子化学反应机制，选择令系统吞吐量最大化的中继选择方案。 | ||
| 搜索关键词： | 认知 中继 网络 量子 化学反应 优化 选择 方法 | ||
【主权项】：
一种认知中继网络的量子化学反应优化多中继选择方法，其特征是：第一步：根据不同的情况建立认知系统中继选择模型；第二步：初始化量子分子集合及系统参数；第三步：对集合中所有量子分子的势能进行评价，选择势能最小的量子分子的测量态作为全局最优解；第四步：将量子分子的动能从高到低排序，按不同的量子态演进规则分别进行分解反应、无效碰撞、合成反应；步骤五，对新产生的量子分子的势能进行评价，若新产生的量子分子的势能最小值小于上一代势能最小值，则将其对应的测量态记为新的全局最优解；否则，保留原来的全局最优解；步骤六，如果迭代次数小于预先设定的最大迭代次数，返回步骤四；否则，终止迭代，输出全局最优解，即为认知中继网络的最佳多中继选择方案。
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