主次用户传输冲突下的认知无线电容量分析

针对认知无线电系统中主次用户可能发生传输冲突的问题,对认知系统容量性能和主用户系统受到的干扰进行理论分析.通过引入排队论思想,在主用户数量和等待队列长度都不受限的条件下对主用户的出现模式进行建模.在此基础上,采用双门限检测判决方法,综合考虑检测概率、虚警概率以及传输冲突对容量性能的影响,导出了表征虚警概率与系统容量以及主用户干扰之间关系的闭式函数,并对最大容量的存在性进行了证明.数值仿真结果表明:传输冲突所造成的传输效率损失最大能够达到19%,因此在系统设计中应该对传输冲突给予充分的考虑.     

基于中断概率的认知网络干扰建模及接入优化

抑制认知用户对主用户的干扰以确保主用户通信质量是认知网络存在的前提.文中针对共存式频谱共享系统,对主用户接收机处的累积干扰进行了建模,并基于主用户中断概率约束推导了主用户独享区域,得到其半径下限的闭合表达式,进而研究认知用户密度等参数对主用户独享区域的影响,基于此主用户独享区域,提出抑制干扰的认知用户接入方案.仿真结果证明了方案的可行性.     

基于带内频谱感知的认知网络累加干扰模型分析

对认知无线电中机会频谱接入下认知用户对主用户系统造成的累加干扰进行模型分析.首先采用带内感知的方式进行频谱感知,减小了频谱与信令开销,降低应用成本;随后利用二维极坐标图建立了主用户接收机处的累加干扰模型,并进一步分析主用户接收机处的信干比与认知用户发射机的感知范围、主用户发射机到接收机之间的距离、路径损耗衰减指数等之间的关系.通过数值仿真可看出,基于累加干扰模型,认知用户不仅能充分利用频谱资源而且可以尽量减小对主用户造成的干扰.     

基于天线选择的多天线频谱感知技术

为了保护主用户系统不受认知用户的影响,提高频谱检测的可靠性,提出了一种新的基于天线选择和能量感知的频谱检测算法.该算法利用认知用户多个接收天线的感知信息,根据认知用户与主用户之间信道的差异,充分利用多天线的空间分集,选择部分使得检测概率最大化的天线进行合作检测.仿真结果表明,基于天线选择和能量感知的多天线频谱检测可有效地提高感知数据可靠性,感知数据的检测概率显著提高.     

基于数据融合的协作频谱感知算法

协作的频谱感知使认知无线电(CR)网络对主用户进行可靠的检测,并避免了对主用户通信的干扰.数据融合是协作的频谱感知的关键技术.对基于"与"准则、"或"准则、最大后验概率准则和贝叶斯准则的数据融合算法进行了研究,采用这4种融合方法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示最大后验概率准则和贝叶斯准则在认知无线电的环境中有优越的感知性能.     

认知网中多时隙联合频谱感知和功率分配

为了降低认知无线网中认知用户对主用户的干扰,并为了最大化系统的认知吞吐量,提出了一种多时隙频谱感知和功率分配的联合优化方案。该方案将系统的每个帧分为若干个时隙,每个时隙分别进行频谱感知,通过合并每个时隙的感知结果,有效的提高了系统的检测精度,降低了系统的干扰概率。同时理论分析了感知时间与传输功率分配方案,发现两者都存在最优分配解,在约束认知用户检测概率与传输功率的基础上,将吞吐量描述为关于感知时间与功率的多约束优化问题,通过设计联合迭代算法对认知吞吐量进行了联合优化并获得了最优感知时间与最优传输功率分配。仿真结果表明,所提联合优化方案吞吐量性能最接近理论最优方案,并可通过牺牲部分吞吐量性能降低系统干扰概率,且复杂度较低。     

发射波束赋形消除感知用户对主用户干扰算法

针对如何完全消除感知用户对主用户的干扰问题,探讨了如何利用发射端的波束赋形消除感知用户对主用户的干扰.给出了感知网络和主用户网络共存的系统模型和一种最佳波束赋形算法.并对这种最佳波束赋形算法进行了性能仿真,仿真结果表明,该算法较迫零波束赋形算法在性能上更有优势.与经典的迫零波束赋形方法比较,该算法既能消除对主用户的干扰...     

认知无线电空闲频谱的联合检测算法

为了提高认知无线电中感知用户对主用户(弱信号)的检测性能,提出了一种多个感知用户合作的分布式优化联合检测算法.该算法在知道主用户信号和噪声的概率分布的条件下,通过最优化理论中的逐步二次规划法,联合求解检测系统的最优融合准则和各感知用户的最优判决门限,使系统联合检测概率取极大值.该算法不受接收机检测方式的限制,数值求解收敛速度快.仿真结果表明,感知用户为5个、融合中心虚警概率为0.1、相关符号累积为255次、不同融合准则下各感知用户信噪比相同时,与最好的固定融合准则检测算法相比,该算法使联合检测概率在高斯白噪声信道和平坦瑞利衰落信道中分别提高了13%和5%.     

联合干扰功率限制下的认知中继网络性能分析

频谱共享的Underlay认知中继网络中,为了保证主用户的可靠通信,要求次用户网络中源节点及中继节点的发射功率必须满足主用户接收端干扰功率的限制。基于主用户峰值干扰功率和平均干扰功率的联合限制,分析了中继节点采用选择协作解码转发协议时潜伏式频谱共享认知中继网络的性能。值得一提的是,考虑中继传输中由主用户接收端干扰功率限制引起的第1跳链路信噪比之间的相关性,推导了瑞利衰落环境下次用户中断概率和信道容量准确的闭合表达式。仿真结论显示,次用户中断概率与信道容量的解析曲线与仿真结果一致,系统性能因频谱共享的认知网络中次用户源节点与主用户接收机链路之间的相关性而有所下降,中断概率约有2dB的性能提升。     

具有能量收集的认知双向协作中继网络中断概率分析

为了延长认知中继网络的生存时间和降低中断概率,提出了具有多主接收端的专用信号塔(PB,Power-beacon)辅助能量收集认知双向协作中继网络,并研究了采用译码转发模式和机会中继选择策略的衬底式认知网络中断性能。网络中次用户发射功率由收集自PB的能量和主接收端的干扰约束决定。推导了Rayleigh块衰落信道下次网络的精确中断概率,结果表明增大PB发射功率或主网络干扰约束将使中断概率单调下降。此外,还推导了有干扰约束和无干扰约束的次网络渐近中断概率,研究了中断饱和现象,PB位置对中断概率的影响,以及主接收端和中继数量、次网络端到端容量以及能量收集比率与中断概率之间的关系。仿真结果验证了理论推导。     

基于频谱感知信息的认知无线电网络功率密度约束问题

通过机会式地共享已分配的授权频谱,认知无线电技术可以极大地提高频谱的利用率,解决目前频谱资源日益匮乏的难题。当认知无线电网络与传统的通信网络共存时,首先要保证不会对传统的通信系统产生有害的干扰。为此,就需要考虑认知无线电网络中节点的配置密度,使得其对传统用户（主用户）的干扰低于干扰温度的容限。针对此问题考虑了多个认知用户组网时的最大可达到的功率密度问题,在认知用户与主用户间的距离参数未知条件下,将此距离用认知用户检测到的本地信噪比等价表示,获得了认知用户在不同检测概率条件下的可允许的最大功率密度约束条件,并给出了仿真结果。     

一种盲自适应判决反馈均衡器在DS/CDMA系统中的设计实现

在二进制DS/CDMA系统,考虑某一个目标用户,把其它用户看作干扰,设计了一种盲判决反馈自适应均衡器对色散信道进行均衡,使用自适应恒模(CMA)算法并对算法进行了仿真.其能够抑制多址干扰,消除码间串扰.     

认知无线电系统中联合优化资源分配算法

在认知无线电系统中,次用户能够利用感知到的已授权频段进行通信,只要其传输过程对主用户通信引起的干扰处于主用户可以忍受的程度之内。协作中继方案能够利用中继节点的传输来有效提高频谱的利用率,并增强了直接链路的传输能力。文中研究在一个三节点的认知无线电网络中基于协作中继传输时的资源分配问题,为了保证在认知用户对主用户干扰可容忍的前提下使得通信系统端到端的可达吞吐量最大,提出了一种联合优化功率分配和信道分配的方案。仿真结果显示,相对于单独进行功率分配或者信道分配情况下该方案能够有效提高认知无线电系统端到端的传输性能。     

分布式智能呼叫接纳控制方法

分布式智能型呼叫接纳控制(DICAC)方法即模糊估计新呼叫用户等效干扰,利用神经网络估计系统内已连接用户下一时刻总干扰水平,综合考虑本小区及相邻小区用户QoS反馈信息,由模糊接纳判决处理器输出接纳判决结果.该方法将分布式思想引入智能呼叫接纳控制,提出加权和等效相邻小区掉线概率概念,同时考虑本小区及相邻小区的负载状况和QoS要求.仿真结果表明,对于新用户的接纳,能够在保证本小区用户QoS要求的同时,周围相邻小区用户的通话质量也不受影响,能够满足用户掉线率及呼叫阻塞率的要求.     

多信道认知网络的直观信道感知策略

为了提高频谱利用率,认知无线电技术可使非授权用户在不影响授权用户正常通信的情况下,利用瞬时的频谱空穴满足自身通信需求。如何通过感知频谱及时有效地发现频谱空穴是一个至关重要的问题,尤其是对于多信道认知无线电网络。针对多信道认知无线电网络,该文在连续时间Markov链的信道占用模型基础上,根据信道状态可能发生变化的概率,提出了一个动态的直观信道感知策略,并考虑了感知周期的影响。仿真结果表明:在感知周期合适的情况下,该策略能够有效地发现并利用频谱空穴,并且比周期感知和随机感知策略消耗更少的能量用于感知。     

基于时分复用的认知MIMO系统的干扰消除算法

在认知MIMO通信系统中,认知用户伺机接入到主用户的频谱中,在传输过程中认知用户对主用户以及认知用户之间都会产生很大的干扰.为了消除认知用户之间的干扰,提出基于时分复用的干扰消除算法.该算法旨在认知系统中对认知用户传输的整个时间段进行划分,在保证认知系统吞吐量最大的情况下,得到每个认知用户的传输时间段,然后在对应的传输时间下进行此认知用户的通信,此时只有单个认知用户进行通信,避免受到其他认知用户的干扰.仿真结果表明,在信噪比小于6 d B时,采用所提算法下,单位带宽认知系统可以增加0.5bit/s的吞吐量,同时能源效率平均提高了1.2 bit·s-1·w-1.     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.     

基于干扰效率的星地认知网络功率分配算法

针对Underlay模式基于能量效率的功率控制算法未能准确反映次用户与主用户之间干扰性能导致系统容量下降的问题,综合考虑次用户能量有限及卫星链路和地面链路的差异性,定义干扰效率为认知卫星用户总的传输速率与地面基站接收到的干扰的比值,建立了基于干扰效率的星地认知网络上行链路功率分配模型,在此基础上提出一种基于干扰效率的功率分配算法.通过引入干扰门限约束及信干噪比约束条件,利用非线性分式规划理论和拉格朗日对偶法求解出最优功率.仿真结果表明:该算法能在较好满足次用户通信质量的前提下,有效减少对主用户的干扰,提升系统的干扰效率.