异构网络中支持终端直通的联合模式资源复用算法

针对异构蜂窝网络中终端直通(D2D)通信复用频谱资源导致同频干扰,并影响系统通信性能的问题,提出了一种基于联合模式的支持终端直通的资源复用算法.为了综合考虑异构网络中蜂窝用户和D2D用户需要并平衡两类不同用户的资源分配,该算法在确定D2D通信限制距离的基础上,联合蜂窝与D2D两种模式构建CU-D2D组合集,以其加权吞吐量增益为用户优先级,并据此进行无线资源分配,从而实现了异构蜂窝网络环境下频谱资源的优化分配.结果表明,该算法在保证蜂窝用户传输速率的同时,有效地改善了D2D用户的通信速率,从而整体性地提升了异构蜂窝网络的系统通信性能.     

生物友好的认知水声网络频谱分配

为充分利用海洋哺乳动物和水声传感器网络(UASNs)共享的稀缺频谱资源,提出了一种生物友好的认知水声网络频谱分配(MMF-CASA)方法。将海洋哺乳动物作为主用户,传感器节点作为次级用户,设计了生物友好的认知水声网络通信机制。以次级用户系统容量最大化为目标建立效用函数,通过拉格朗日乘数法和功率控制与信道分配技术求解次级用户的发送功率与信道分配,设计了生物友好的水声网络频谱分配机制和算法。实现了主用户和次级用户信道共享,最大化了水下稀缺的频谱资源的利用率。仿真结果表明,采用生物友好的认知水声网络频谱分配方法能够避免传感器节点通信对海洋哺乳动物间通信的干扰,使网络的频带利用率和系统容量分别提高了37.4%和34.2%。     

基于干扰对齐的自适应频谱共享算法

当干扰对齐应用于认知无线电网络时,在某些信道状态下期望信号的信干噪比明显下降,影响了主用户的通信质量。因此,提出了一种基于干扰对齐的自适应频谱共享算法。该算法能够根据主用户期望信号的信干噪比,对主次用户的协作方式进行自适应地调整;并在保证主用户通信质量的前提下,共享授权频段。仿真结果表明,该算法能有效解决基于干扰对齐的频谱共享中主用户通信质量下降问题,并在保证主用户性能的同时,提高次用户的接入几率。     

认知无线电中传输阶段频谱感知研究

认知无线电系统中,如何进行有效地频谱感知是关系到次用户系统传输效能的首要问题,也是认知无线电长期的研究热点之一。传统的认知无线电中,频谱感知只发生在特定的感知阶段,而忽略了决策、传输阶段信息对频谱感知的支持作用。提出了一种充分利用传输阶段的信息进行频谱感知的方法,并基于感知结果优化下一阶段的发射功率分配。考虑基于解码信息的频谱感知算法,在传输阶段,次用户接收机在接收到次用户发射机的信息后,对信息进行解码;之后,将次用户信息从接收信号中去除,利用剩余的信号检测主用户的工作状态,并根据状态的不同,优化次用户下一阶段的发射功率。数值仿真结果表明,相对于传统的衬底式认知无线电算法（传输阶段的信息没有被用于频谱感知）,在对主用户造成相同的平均干扰情况下,提出的算法能够在一定程度上提升次用户平均信道容量。提出的算法通过对传输阶段信息的二次利用,能够为频谱感知行为提供更多的可用信息,提升检测主用户当前工作状态的正确率,在对主用户造成一定的平均干扰约束下,更加精确地控制次用户自身的传输参数,从系统机制的层面上提高了对通信信道的综合利用率。     

应用于中继蜂窝网络的混合式协作中继选择算法

提出一种应用于中继蜂窝网络的混合型协作中继选择算法(HCRSA). 当用户采用中继传输时,为实现协作通信,HCRSA算法根据当前小区中的用户密度情况,动态地选择了基站和中继节点之间的协作传输,或中继节点和协作用户之间的协作传输. 仿真结果表明,与固定中继选择相比,HCRSA能根据网络中的实际情况选择不同的协作中继机制,充分利用协作中继来有效提高用户容量,提升系统性能. 性能。     

多载波认知无线电无线携能通信资源分配算法

认知无线电可通过频谱感知提高资源利用率,但会产生感知能耗,降低传输能量.为了保证认知无线电的传输性能,提出认知无线电可利用多载波实现无线携能通信,并分配通信资源,实现系统性能优化.认知无线电利用部分子载波传输信息,采集剩余子载波上主用户射频能量,补充感知耗能.提出的子载波和子载波功率联合优化算法,在保证能量、干扰和总功率受约束的基础上,可最优化系统的吞吐量和能量.仿真结果表明,能量采集会占用传输资源,需要合理分配子载波,使其在速率和能量间取得性能折中.提出的算法通过采集能量补充感知能耗有效地提高了系统吞吐量.     

感知中继网络中依据检测结果的频谱共享机制

在感知中继网络中,为实现授权频带在主次用户间的高效利用,提出一种基于检测结果的频谱共享机制,允许次用户根据频谱检测的结果自适应地选择传输方式. 并在该机制下,考虑主次用户间的干扰情况,进而根据信干噪比(SINR)推导出次用户网络的中断概率和符号错误概率的闭式表达式. 仿真结果表明,本机制与传统的频谱共享机制相比,能在保证主用户通信的前提下,使次用户网络获得较高的性能增益.     

基于DRL的MEC任务卸载与资源调度算法

为提高多接入边缘计算（MEC）任务卸载效率,提出了一个任务卸载和异构资源调度的联合优化模型.考虑异构的通信资源和计算资源,联合最小化用户的设备能耗、任务执行时延和付费,并利用深度强化学习（DRL）算法对该模型求最优的任务卸载算法.仿真结果表明,该优化算法比银行家算法的设备能耗、时延和付费的综合指标提升了27.6%.     

一种认知无线电的智能电网通信业务数据分组调度机制

为了合理高效地利用现有无线频谱资源,保障智能电网中重要控制类信息传输质量的同时,尽可能地为其他业务提供相对高质量的服务,提出了一种智能电网认知无线传感器网络基于优先级的数据分组调度机制. 该机制基于差异化调度策略的思想,依据智能电力通信网流量的异构特性、业务特点和服务质量要求,为智能电力通信业务划分了优先级,进而对各个优先级设置了不同的策略,并重点考虑信道质量和信道切换造成的影响. 通过Matlab软件仿真验证,基于业务优先级的数据分组调度方案有效地提高了较高优先级次级用户数据分组的传输性能,对整个系统的利用率也有所提升.     

一种认知无线电的智能电网通信业务数据分组调度机制

为了合理高效地利用现有无线频谱资源,保障智能电网中重要控制类信息传输质量的同时,尽可能地为其他业务提供相对高质量的服务,提出了一种智能电网认知无线传感器网络基于优先级的数据分组调度机制.该机制基于差异化调度策略的思想,依据智能电力通信网流量的异构特性、业务特点和服务质量要求,为智能电力通信业务划分了优先级,进而对各个优先级设置了不同的策略,并重点考虑信道质量和信道切换造成的影响.通过Matlab软件仿真验证,基于业务优先级的数据分组调度方案有效地提高了较高优先级次级用户数据分组的传输性能,对整个系统的利用率也有所提升.     

基于OFDM的协作通信系统的资源分配研究

为了在OFDM的协作通信系统中能够充分利用无线频谱资源,将携能无线通信和中继技术相结合,把认知中继的子载波分为两部分(一部分用于自身的信息传输,另一部分用于主用户的数据转发),并用分支定界法优化了最大次用户网络吞吐量.实验表明,优化后的最大化次用户网络的吞吐量明显优于填充式认知无线电和下垫式认知无线电,频谱资源也得到了充分的利用.     

认知无线电网络频谱聚合策略的性能优化

为了有效提高认知无线电网络频谱共享的性能,综合考虑了集中控制模式下的数据传输质量及信道利用率,研究了基于主用户的频谱聚合策略. 针对一个聚合频谱中的多个信道,面向次级用户建立具有多服务台且传输过程可同步中断的离散时间排队模型. 使用矩阵几何解方法,求解出主用户数据包阻塞率、次级用户数据包平均延迟以及信道利用率等性能指标的表达式. 实验结果表明,在设置频谱聚合容量时,不同性能指标之间存在折中关系. 通过建立成本函数,给出了频谱聚合容量的设置方案,实现了认知无线电网络频谱聚合策略的性能优化.     

能量采集衬底式认知协作中继网络安全中断概率分析

能量受限协作中继网络频谱利用率低,生存周期短,无线信道开放性所带来的物理层安全受到威胁,对此,将功率信标辅助射频能量采集技术、认知无线电技术和协作中继网络相结合,构建了一种新的中继节点分散布置的能量收集2跳认知协作中继网络;引入单窃听节点对第2跳传输进行窃听,并结合主动和被动窃听方式提出了最优中继选择和次优中继选择方式,推导了2种中继选择方式下次网络安全中断概率闭合式.数值计算和仿真结果表明,主接收节点和中继数目、中继和窃听节点位置设置、能量采集比例、能量转换效率以及信道容量和安全容量阈值都会对次网络安全中断性能产生显著影响.最优中继选择方式下的次网络安全中断性能明显优于次优中继选择方式.功率信标信号功率或干扰约束的增大使得次网络安全中断概率降低,并趋于饱和.     

认知无线电网络中基于检测概率的主用户定位算法

为了解决认知无线电网络中次用户对主用户进行定位的问题,提出了一种加权最小二乘的迭代定位算法。采用两状态马尔可夫模型作为主用户头像模型,能量检测作为次用户的感知模型。该算法可以在不干扰主用户正常工作的情况下,利用次用户之间的合作感知结果进行定位,并估计出主用户的三维地理位置位置信息。提出了一种可以降低定位算法复杂度的简化算法。通过对定位问题进行了理论分析,求出了均方误差的Cramer-Rao理论下界。仿真结果表明,算法的均方误差非常接近理论下界,能有效地估计主用户的三维位置信息,提高定位精度。     

Joint optimization of cooperative sensing and transmission in energy-efficiency cognitive radio

Aiming at the low energy utilization caused by the sensing energy consumption of cognitive radio (CR), we propose to improve the energy efficiency (EE) of multi-channel CR by jointly optimizing cooperative spectrum sensing and transmission resources. Setting optimizing parameters such as cooperative spectrum sensing time, sensing threshold, transmission bandwidth and power, etc., the optimization model for maximizing EE is built based on the periodic cooperative spectrum sensing. The proposed non-convex optimization model is effectively resolved by a combined algorithm of the interior method and Dinkelbach's optimization. Simulation results show that when the detection probability is 0.6, compared with the traditional maximizing spectrum efficiency model, the transmission rate of the maximizing energy efficiency model increases by 100bit/(s·Hz^-1) under unit energy. The proposed model decreases the sensing power consumption and improves the energy utilization effectively.     

基于直传和全双工中继的CR-NOMA系统中断性能分析及功率分配研究

非正交多址接入(NOMA)是5G网络的关键候选技术之一,与认知无线电(CR)技术相结合形成的CR-NOMA系统,能够实现更高的频谱效率、更大的吞吐量和更低的传输延迟。本文将协调直传和中继传输(CDRT)技术引入CR-NOMA系统,其中CDRT表示次级源(SS)直接与近端用户通信,而仅通过中继与远端用户通信。在非理想串行干扰消除(SIC)和全双工(FD)中继情况下,推导了NOMA用户中断概率(OP)的精确闭式表达,并获得了在干扰温度限制(ITC)或者SS发射功率趋近于无穷时,用户OP的渐近表达式。此外,基于用户公平性和OP性能,提出用户功率分配因子优化算法。蒙特卡洛仿真验证了理论分析与实验结果的一致性。经过所提算法优化后,用户之间的公平性增加,系统总速率明显增大。     

认知Ad Hoc网络多小区资源分配方案

在授权多小区频谱资源复用场景下,基于分级信道接入模型提出了一种认知Ad Hoc网络资源分配方案．授权小区将频谱资源进行区间复用,认知系统根据区域复用的不同划分可用频段,并在不同频段采取不同的接入方式;联合考虑链路传输需求及授权用户干扰保障设计传输效益因子,根据传输效益因子分配可用信道,运用拉格朗日对偶理论实现功率分配,并基于令牌环结构实现Ad Hoc链路局部信息交互．仿真表明,所提算法相对非复用认知场景系统容量可在相同指标下提升2%．     

基于无速率编码的认知无线电系统能量分配算法

针对目前广泛应用的认知无线电技术,研究最大化认知系统能量利用率的问题.全局计入信道特性和系统本身特性对能量利用率的影响,利用无速率编码对网络动态环境的自适应能力以对抗主用户不可预知的出现,研究基于无速率编码的多信道认知无线电系统的能量分配算法.通过引入周期频谱感知模型,提出的能量分配算法根据信道和系统特性分配从用户的感知能量和传输能量,利用系统门限约束干扰概率以保护主用户通信.仿真结果表明,对应不同的信道或系统特性,提出的算法均能够显著降低能耗,提高能量利用率.