认知无线网络中混合式频谱分配策略及性能研究

针对认知无线网络中的非实时业务,考虑集中式频谱分配可以实现全局优化,分布式频谱分配具有更好灵活性的特点,引入随机退避和控制中心调度的协作机制,提出一种混合式频谱分配策略.基于系统中授权用户和认知用户分别占用的信道个数,建立一个二维Markov模型,在认知用户理想感知的前提下,给出系统的转移概率矩阵,并进行系统模型的稳态分析.导出混合式频谱分配策略下的信道利用率、认知用户中断率及阻塞率等系统性能指标,并通过系统实验,定量的刻画认知用户数,认知用户到达率及信道数对系统性能的影响.     

认知无线电中一种n步串行信道感知策略

为了提高频谱感知的整体性能,基于链路层多认知用户集中式协作感知思想,提出一种带缓冲区的双周期n步串行协作感知机制.该机制利用多认知用户分时、分段协作提高频谱感知效率,建立频谱池缩短被中断用户切换延迟时间,使用离散马尔可夫模型对感知参数建模,通过求解最优搜索步长和双感知周期比,提高认知用户频谱感知性能和QoS.仿真实验结果显示,该算法在感知效率、被迫中断概率和中断时间方面均优于随机搜索和传统串行搜索策略.     

基于信道性能的频谱分配算法

频谱分配是认知无线电的关键技术之一,各授权信道的可用概率与授权用户的到达率以及次用户业务量传送时间有关,并且实际效益还与该信道的衰落因子相关。提出了基于以上信道性能的CSGC频谱分配算法,该算法通过优先分配相对信道利用率高、信道衰落小的信道,达到最大化实际总效益的目的。仿真结果表明,该算法是有效的。     

一种双信道协作中继的认知网络功率分配算法

针对认知无线网络主、次用户的互相干扰对网络中断性能以及系统传输效率的影响进行了研究,采用一种双信道协作中继的传输方案来减少干扰,并提出一种基于中断概率的最优功率分配方案来改善中断性能和传输效率。在该传输方案中,主、次系统通过对接收的主信号和复合信号进行处理,采用连续的干扰解码和消除得到去干扰信号。该功率分配方案在保障主系统中断性能的前提下,提出次系统中断概率的优化方程,通过关联功率分配因子来实现最大化次系统吞吐量。实验结果表明,该算法在改善中断性能和系统吞吐量方面具有较好的效果。     

两类认知用户及信道聚合的认知无线网络研究

针对传统无线网络中固定信道分配中信道资源存在大量浪费,而静态频谱分配模式中频谱资源在时空上的利用率极不平衡的问题,研究认知无线网络,提出一种基于两类认知用户及信道聚合机制的频谱分配策略,建立一个具有可变服务率的多优先级离散时间排队模型,构造三维马尔可夫链。利用性能指标进行数值实验,论证了频谱分配策略在稳定系统性能和节省网络资源方面的有效性。     

动态频谱接入无线传输性能分析*

动态频谱接入技术允许非授权用户利用已授权分配频谱信道的空闲空隙完成数据传输,但是要求不能对授权用户的信道传输造成严重影响。在两种不同的频谱信道共享策略下,利用排队分析模型,对采用动态频谱接入技术的非授权用户的链路传输性能以及对授权用户的传输影响进行了分析,并讨论了非授权用户性能的优化。尽管增加可利用的授权频谱信道的数量可以改善非授权用户的传输性能,但是其传输吞吐量的增加只能趋近于一个上界值。     

基于遗传算法的全双工认知无线电网络信道分配策略研究

随着无线通信业务的不断增长和智能终端的日益多样化,无线频谱资源变得愈加紧缺,认知无线电作为一项能够有效解决频谱利用率过低的技术,近年来引起了学术界和工程界的广泛关注。在认知无线电网络中,次用户以合作频谱感知的方式智能判断主用户的工作状态,以便在授权频谱的空闲时段内接入并加以使用。将全双工通信技术引入到传统的认知无线电网络中,实现了频谱感知和数据传输的同步,既能确保数据传输的连续性,又能减少对主用户的干扰,对提升无线频谱利用率具有重要作用。对于多信道全双工认知无线电网络的信道分配,建立了次级网络吞吐量最大化模型,并通过惩罚函数法,将混合整数非线性规划问题转换成不带约束条件的非线性规划问题,提出了基于遗传算法的全双工认知无线电网络信道分配策略。仿真实验结果表明,该算法能在综合考虑算法复杂度和性能的情况下,完成信道分配并保证次级网络吞吐量的最大化。     

认知Mesh网络中的多信道MAC协议设计

现有认知无线Mesh网动态信道接入协议在利用空闲授权信道进行数据传输时,冲突概率较大。为此,提出一种基于声望模型的信道分配算法。该算法通过对各个授权信道传输的历史经验进行学习,使认知用户能够获取每个授权信道的声望值。在信道协商阶段,接收方认知用户根据信道的声望值大小,从可用信道集合中选取出期望传输成功率最高的信道,能较好地减少多个认知用户在同一空闲授权信道上的竞争,并有效降低认知用户与主用户发生冲突的概率。仿真结果表明,该算法能有效提高认知用户传输数据报文的成功率,增加网络的整体吞吐量。     

认知无线电网络信道交汇研究综述

认知无线电技术被认为是解决目前频谱资源利用率低下问题最有前景的技术,基于该技术,认知无线电网络采用动态频谱接入方式有效地提高了授权频段的利用率.然而,动态变化的信道可用性极大地增加了认知无线电网络组网的难度.信道交汇旨在为用户通信提供公共传输媒介,是实现无线网络组网的基础.介绍了认知无线电网络信道交汇的基本概念和特点,并阐述了信道交汇策略设计面临的挑战以及应考虑的性能指标.提出了信道交汇策略的分类标准和系统模型,根据该分类标准,详细剖析了当前信道交汇策略相关的研究工作.最后,讨论了认知无线电网络信道交汇研究的开放性问题,以期为未来的研究指出可能的方向和重点.     

基于严格位势博弈的动态预留信道选择

由于认知无线电网络中可用频谱存在时变特性,以往频谱切换中静态式的信道预留方式显然不能满足实际要求。为解决这一问题,在讨论认知无线电交互模型与博弈论的基础上,提出了基于严格位势博弈的动态预留信道选择方法,该方法将认知网络作为一种干扰减小网络,利用博弈交互原理实现动态参数的调整。在802.11h平台下给出了性能仿真分析。结果表明,该方法能够在增加少量网络总干扰的情况下实现动态预留信道选择,并且所预留的信道不受环境影响,从而适用于所有网络覆盖范围。     

基于信道预测的认知无线电混合频谱切换算法

针对认知无线电网络,提出了一种将被动式频谱切换与主动式频谱切换相结合的混合频谱切换算法。该算法基于主用户信道的连续时间马尔可夫链模型,预测出信道的未来状态信息,根据该预测结果周期性地对正在通信的认知用户执行主动式频谱切换。该算法对于由于碰撞而退出信道的认知用户执行被动式频谱切换。仿真结果表明,相对于被动频谱切换算法,混合频谱切换算法在保持认知用户阻塞概率和中断概率不变的前提下可显著减少认知用户和主用户间的碰撞次数,能够提高认知无线电网络的频谱利用率。     

一种新型面向频谱高利用率的认知MAC协议

认知无线电是无线访问领域出现的新技术,目的在于大幅度提高无线频谱的使用.其基本思想是:次用户(非授权用户)在不干扰主用户(授权用户)的条件下允许使用授权频谱.提出一种新的基于独占模式的认知MAC协议.在该协议中,次用户被划分为若干不重叠的组,每个组使用特定的拍卖算法来对其需要租用的信道进行投标.实验表明,这种新协议能够最大化利用频谱资源,并且保证信道在组间分配的公平性和动态性.     

联合考虑信道空闲和切换概率的频谱切换

为了减少频谱感知时间所导致的切换时延,以提高认知用户频谱切换性能,提出了一种基于联合考虑信道空闲和切换概率的认知网络频谱切换方法。在进行信道感知排序时,不仅考虑切换发生时的信道空闲概率,还考虑使用该信道时不再发生切换的概率。通过仿真实验测试了该方法的性能。结果表明,相对于其它频谱切换方法,该方法可大幅度减少切换次数,为用户提供更加可靠的服务。     

基于认知无线电网络的动态频谱分配

针对无线通信网络中频谱日益紧缺的问题,对基于认知无线电网络的动态频谱分配技术进行研究,提出一种保护信道和排队相结合的动态信道分配方案。该方案在不影响主用户业务的情况下,为因主用户到达而切换的次用户预留保护信道,对新到达的次用户采用排队策略。如果系统中主用户或者次用户因服务完毕而离开时,队列中的次用户则可按一定的次序使用空闲可用的子信道。仿真结果表明,与仅预留保护信道和仅使用队列缓冲器的方案相比,该方案能有效降低系统的总体失败率,提高分配性能,且对次用户的平均吞吐量和平均延迟影响较小。     

认知无线Mesh网络信道接入与路由协议研究*

针对认知用户可用频谱动态变化,数据链路由于无可用的授权信道而无法建立,导致路径中断的问题,引入了具有拥塞感知能力的多径路由协议。认知用户可通过在多条路径中选择具有SOP交集的下一跳节点进行通信,降低主用户在授权信道上出现对认知用户数据传输带来的干扰;并在路由协议中采用了拥塞控制技术,通过对节点的拥塞情况进行感知,可有效避免瓶颈节点的出现。仿真结果表明,该协议在认知无线Mesh网络中,能较好地减小端到端延迟,提高数据包的成功投递率,增加网络的整体吞吐量。     

基于感知时间和传输时间的认知无线网络单信道选择联合优化模型

为了确保认知无线网络中次用户对主用户的干扰低于预定值的同时,最大化次用户系统的吞吐量,减少次用户丢失频谱机会的次数,提出单信道模式下次用户感知时间和传输时间被联合优化的算法。在单信道模型中,次用户以混合接入策略与主用户共享一条信道,通过综合考虑对主用户的干扰和次用户频谱机会丢失两个因素,对传输时间和感知时间进行联合优化。经过与固定的感知时间和传输时间算法仿真分析对比,验证了算法的有效性。     

基于合作博弈的认知卫星网络信道分配与上行功率控制算法

随着通信业务需求的不断增长,频谱资源的有限性使得卫星通信网络和地面网络都面临着严重的频谱危机。认知无线电技术的出现,使得卫星网络与地面网络共用频率资源以提升网络效用成为可能。文中对认知接入分配给地面网络作为主用户的同一频谱资源的认知卫星网络的功率控制和信道分配问题进行了研究。根据卫星网络和地面网络的特性构建了合理的系统模型,并利用中断概率门限表征了信道估计误差对系统容量的影响。为了保护主基站的通信性能,在考虑信道估计误差、信道资源约束、认知卫星用户最大发射功率和微波基站干扰约束的条件下,根据议价博弈理论设计了优化函数。其次,根据凸优化理论推导了最优发射功率和信道分配的闭式解,并在此基础上设计了一种对偶迭代算法来求解该优化问题。最后,根据卫星网络的特性设置了合理的网络参数,并根据参数利用Matlab仿真平台对提出的算法进行了仿真实验。仿真结果表明:所提方法在不同到达速率的条件下均具备良好的收敛性;信道估计误差会降低网络的总容量;所提方法在波束数多于15个时,相比比例公平性算法容量提升超过50 bps/Hz,相比最大容量法公平性能提升超过一倍,因此,相较于这两种方法,该方法能在系统容量和用户间公平性之间获得较好的折中。     

基于两步决策与ε-greedy探索的增强学习频谱分配算法

在认知无线网络中,认知基站需要进行频谱管理来提升非授权用户的服务质量。基站在寻找频谱空洞分配给非授权用户的过程中,需要做出最好的选择,但极可能是局部最优解,从而造成非授权用户频繁的频谱切换和吞吐率的下降。针对此问题,本文提出基于两步决策与探索的集中式增强学习频谱分配算法。通过设计新型状态动作集,认知基站进行信道分配的两步决策,并应用探索模式,解决认知基站在增强学习过程中探索环境和利用经验进行决策的平衡问题,防止决策的局部最优,提升频谱管理的性能。仿真结果表明,该算法在提升非授权用户吞吐率以及降低频谱切换方面明显优于现有的一些频谱分配策略。     

部分信道特征下的物理层安全编码方法

针对部分信道特征(授权信道特征存在估计误差且窃听信道特征未知)下的物理层安全传输问题,结合人工噪声和安全编码,提出了一种实用的物理层安全编码方法。多天线发射机采用波束成型传输信号时添加与授权信道特征正交的人工噪声,利用交织LDPC码缩小安全距离,在授权信道SNR约束下求最小私密中断概率,实现功率优化分配,尽可能使窃听信道保持低SNR高BER,授权信道保持高SNR低BER,从而实现物理层安全传输。仿真结果表明,在授权信道SNR约束下,本方法可以实现较低的私密中断概率。     

基于Markov的频谱切换研究

为了进一步提高认知无线电网络中认知用户的切换性能,有效降低认知用户切换中的阻塞率和强制中断率,提出了频谱池与预留信道相结合的解决方案,并且借助马尔科夫链和排队理论对认知切换系统关键指标进行分析.仿真结果显示,该方案能够有效保障和提高认知用户的服务质量.