基于GA遗传优化的最优阈值计算认知异构网络(CHN)能量检测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于GA遗传优化的阈值计算方法在认知异构网络（CHN）中的应用。通过Matlab2022a实现算法，完整代码含中文注释与操作视频。能量检测算法用于感知主用户信号，其性能依赖检测阈值。传统固定阈值方法易受噪声影响，而GA算法通过模拟生物进化，在复杂环境中自动优化阈值，提高频谱感知准确性，增强CHN的通信效率与资源利用率。预览效果无水印，核心程序部分展示，适合研究频谱感知与优化算法的学者参考。
基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本程序基于遗传算法（GA）优化三维空间无线传感网络（WSN）的节点部署，通过MATLAB2022A实现仿真。算法旨在以最少的节点实现最大覆盖度，综合考虑空间覆盖、连通性、能耗管理及成本控制等关键问题。核心思想包括染色体编码节点位置、适应度函数评估性能，并采用网格填充法近似计算覆盖率。该方法可显著提升WSN在三维空间中的部署效率与经济性，为实际应用提供有力支持。
