基于频谱异构和用户移动的频谱共享算法研究

频谱共享允许多个认知节点以机会主义方式使用空闲频谱资源,而绝大多数的频谱共享研究没有考虑传输距离、错误率等方面的频谱异构特性。针对集中控制认知无线网络,提出一种基于频谱异构和用户移动的频谱共享算法。网络中不同类型的频谱信道具有不同的覆盖范围,认知用户可以静止或移动。认知用户的信道分配综合考虑了信道可使用时间、用户地理位置、接入公平性等因素,并在此基础上建立了一个信道分配效用函数,最终目的是最大化系统总效用。仿真结果表明,提出的频谱共享算法能够大大减少系统中的信道切换次数,同时系统其他方面的性能也能够得到保证。     

5G超密集异构网络带内无线回传资源分配方案

为实现5G超密集异构网络中无线回传链路和接入链路之间的最优资源分配,研究多用户场景下双层异构网络的联合用户调度和功率分配问题,在队列稳定和无线回传资源有限的情况下,综合考虑用户调度、功率分配和干扰控制等因素,对带内无线回传的最优资源分配问题进行数学建模并求解,基于李雅普诺夫优化理论提出联合用户调度和功率分配的优化算法。将优化问题解耦为网络内各个用户的调度以及宏基站和小基站的功率分配过程,采用MOSEK求解器和二分类方法获得用户调度向量,利用拉格朗日乘子法求解功率分配问题,并通过队列的时刻更新过程实现最优资源分配。仿真结果表明,在多用户场景下,该方案能够有效提升网络总吞吐量以及网络效用,并且毫米波频段的通信性能优于传统蜂窝网络频段。     

认知Ad hoc网络的频谱接入跨层设计方案*

为提高分布式认知Ad hoc网络的频谱感知精准性和能量有效性,提出了一种基于能量效率的频谱接入跨层设计方案。首先通过基于感知因子的完全二分图分解法对网络进行分簇,进而在簇内联合优化次用户的发射功率和接入概率,最终得到最优信道接入和功率分配方案。仿真结果表明,与传统算法相比该方案可通过合理分簇提高分布式认知网络的感知精度,在保证感知性能的条件下使系统能量效率得到有效提升。     

无线协作网络中的能量有效性中继选择算法

研究了无线协作网络中的中继选择问题,允许中继具有缓存数据的能力,提出了一种带有buffer的能量有效性中继选择算法,以延长网络生命周期并提高系统吞吐量。该算法综合考虑链路信息,中继的队列状态以及节点的剩余能量信息,通过加权效用公式选择最优接收数据中继与最优发送数据中继。考虑源节点与中继节点间的功率分配,以降低因源节点到中继节点以及中继节点到目的节点间的信道速率不一致所引起的系统丢包率。仿真实验结果表明,该算法有效地延长了网络的生命周期,随着中继个数的增加网络吞吐量有明显的提高,考虑功率分配后,有效降低了系统丢包率。     

WSN中层次型拓扑控制与网络资源配置联合设计方法

综合考虑异构无线传感器网络中节点速率分配、簇的划分规则和链路层网络频带资源占用情况, 提出一种基于拓扑控制与资源优化分配的层次型路由算法. 在网络层, 该算法根据成员节点和簇首节点的速率分配机制建立节点流量平衡模型. 在链路层, 分析无线传感器网络频谱共享行为, 研究邻近用户间访问冲突的规避抑制模型, 重构网络频带资源. 通过引入带宽比例因子将可用频带划分成若干子带, 提高网络频带资源的利用效率. 本文基于跨层联合设计思路, 建立一个混合整数非线性规划问题,对异构无线传感器网络中拓扑控制和网络资源分配问题联合设计, 得到最优的分簇结果和资源分配方案. 最后, 在设定网络拓扑中评估性能, 仿真结果证实该算法在网络频带资源充分利用的同时, 可实现最优的簇首匹配和路由建立结果.     

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。     

三协作节点的功率分配及其信道容量

针对多协作用户的功率分配及其信道容量问题,讨论了在三个协作用户的通信模型中,当信道增益固定情况下的功率分配。以信道容量为目标函数,给出了最优的功率分配算法。实验结果表明,当信源节点到目标节点的信道增益大于信源节点到各中继节点的信道增益时,信源节点可以直接传送给目标节点。当信源节点到各中继节点的信道增益的平方与信源节点发射功率的乘积小于相应中继节点到目标节点信道增益的平方与相应中继节点发射功率的乘积时,信源节点可以完全通过中继节点来传送给目标节点,在其它情况下,信源节点可以一部分通过中继节点传输,一部分直接传输到目标节点。     

认知中继网络功率分配的优化算法

本文研究了认知中继网络的功率分配策略。在基于AF(amplify-and-forward)和DF(decode-and-forward)中继模式下,考虑认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限等因素,建立了认知中继网络吞吐量的非凸函数和凸函数优化模型;并利用拉格朗日乘子得到最优解。仿真结果表明,所提算法在认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限下优化了认知中继网络的吞吐量。     

协作认知无线网络中的功率优化及中继选择策略

近年来,认知无线电技术与协作通信技术相结合,具有在平坦衰落无线信道环境中增加用户吞吐量,提高频谱利用率等优势,因而被广泛研究与应用。如何在协作认知网络中有效的实现主要用户和认知用户的频谱共享,亦即如何在众多的认知用户中选择合适的认知中继集是一个基本的问题。本文通过确定并优化主要用户和认知用户效用函数来解决该问题,因采用了纳什均衡理论,故称之为基于博弈论的多中继选择算法(Multiple Relay Selection based on Game Theory ,GTMRS)。在任一认知中继集合中,认知用户之间能够形成非合作功率的博弈模型, 可基于纳什均衡得到认知用户的优化协作功率分配算法。在寻找一组确定的中继集合来实现主要用户效用的最大化过程中,文章引入了修改的信道调和平均数因子,其目的是移除信噪比较小的中继节点,以最大化系统的信噪比。仿真结果显示,该算法能够使更多的认知用户接入到授权频谱中,同时使得主要用户获得更大的效用以及传输速率。因此,基于博弈的多中继选择算法能够有效选择合适的认知中继,并获得主要用户和认知用户在效用上的最优化。     

无线网络功率最小化的分布式中继选择方法

中继协作已视作提高边沿用户能量有效性和服务质量的新型技术.因此,针对存在瑞利衰落的解码转发中继网络如何选择中继节点以最小化系统总功率的问题,提出了使用分布式拍卖算法选择合适的中继节点以最小化系统总传输功率.该算法首先通过信道传输功率的闭合表达式得到用户节点和中继节点的最小传输功率,然后根据分布式拍卖算法为用户节点分配合适的中继节点.仿真结果显示用户节点仅需要通过和中继节点交换少量信息就可以选择合适的中继节点.