1、目前的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展可謂空前絕后，個(gè)人、企業(yè)、甚至國(guó)家政府對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)便捷高效、實(shí)時(shí)互動(dòng)的多元業(yè)務(wù)需求，隨著便攜無(wú)線設(shè)備終端的廣泛普及和現(xiàn)代化需求而擴(kuò)張，網(wǎng)絡(luò)的性能也面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)，功能更加健全的新型網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)架、更新技術(shù)、跨領(lǐng)域理念不斷涌現(xiàn)。這其中，認(rèn)知無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)無(wú)疑為解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的兼容節(jié)省了成本，且其節(jié)點(diǎn)的認(rèn)知功能為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的智能化提供了發(fā)展方向。此外，進(jìn)一步完善認(rèn)知無(wú)線 Mesh網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)是解決未來(lái)多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2、協(xié)調(diào)工作的重要研究?jī)?nèi)容。
　　本文首先介紹了認(rèn)知無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)體系及網(wǎng)絡(luò)特性、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用領(lǐng)域、系統(tǒng)模型、研究現(xiàn)狀等。頻譜分配和QoS組播問題是無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)。而通過智能算法來(lái)實(shí)現(xiàn)技術(shù)的革新成為一種趨勢(shì)。已有的研究成果中頻譜分配和QoS組播問題在所采用的智能算法通常為遺傳算法、粒子群算法等，本文就頻譜分配算法和QoS組播算法的改進(jìn)策略的提出進(jìn)行了深入的研究。
　　已有的對(duì)頻譜分配問題的算法研究往往關(guān)注于至多兩項(xiàng)

3、的指標(biāo)效果，而往往忽視了改進(jìn)的指標(biāo)對(duì)其他指標(biāo)的影響，傳統(tǒng)采用的算法有粒子群算法、遺傳算法等結(jié)構(gòu)相對(duì)繁復(fù)的算法，而雜草算法在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)上的應(yīng)用具有卓越的收斂性和較小的算法開銷，因而本文在頻譜分配的優(yōu)化問題上采用雜草算法?，F(xiàn)有的研究中雜草算法的調(diào)和指數(shù)通常是固定值，對(duì)算法的全局搜索具有局限作用，提高了算法陷入局部最優(yōu)的發(fā)生概率。針對(duì)以上不足，本文對(duì)調(diào)和指數(shù)進(jìn)行遞進(jìn)式步長(zhǎng)的微調(diào)，通過對(duì)參數(shù)的優(yōu)選并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，改進(jìn)后的雜草算法在保

4、證網(wǎng)絡(luò)性能的同時(shí)，多樣性得到了有效改善，收斂速度也得到提升。
　　在QoS組播路由算法的研究上，通常采用的智能算法包括遺傳算法、蟻群算法等。其中參數(shù)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)效果較好的是蟻群算法，但現(xiàn)有的改進(jìn)思路通常限定在QoS約束條件上，忽略了初始種群的優(yōu)劣程度對(duì)算法后期的尋優(yōu)效率、最優(yōu)解質(zhì)量等性能的影響。本文針對(duì)現(xiàn)有對(duì)于QoS組播優(yōu)化策略的不足，基本蟻群算法，在初始種群的初始化操作中引入軍事中針對(duì)消除威脅火力模式的理論研究，在此基礎(chǔ)上分別依概率