第四代无线网络中的移动管理协议分析

第四代无线网络(4G)将是一个全IP的异构无线网络,支持各种无线接入技术和无缝漫游.4G网络的挑战之一就是智能移动管理技术的设计,因此重点分析了现有的一组移动管理协议(MIP-RO、MIPv6、HAWAII、蜂窝IP、MIP-RR、分层MIP、分层MIPv6、快速切换、IDMP、TeleMIP和DMA)的切换管理性能,并且比较研究了它们的系统参数.最后,针对4G无线网络的特点提出了进一步研究的课题.     

序列估计二维积累空间分析模型

 目前伪随机序列捕获算法在序列估计捕获算法方向取得了广泛的关注和深入发展,针对此领域缺乏有效、通用的模型分析工具,文中提出序列估计二维积累空间分析模型.通过分析幅度积累和概率积累之间的关系,建立了具有一致性的幅度积累空间与概率积累空间,为序列捕获算法研究和设计提供了便利的分析模型和工具.蒙特卡罗仿真和对现有算法的性能分析验证了模型的正确性,并且广泛适用于目前已有的序列估计算法.     

MIMO异构网络中一种基于人工噪声的抗主动窃听者的鲁棒安全传输方案

为保证MIMO异构网络面临多天线主动窃听时的安全性,该文提出一种基于人工噪声的抗主动窃听者的鲁棒安全传输方案。首先,考虑窃听者发送上行导频干扰的情形,研究了其发送的上行导频干扰对合法用户信道估计的影响。随后,基于信道估计结果对宏基站、微基站的下行数据与噪声信号的预编码矩阵进行设计,并推导了此种情形下系统安全速率的表达式。然后,以系统安全速率最大化为目标对基站的下行数据与噪声信号的发送功率进行优化设计,并提出一种基于1维线性搜索的求解方法。进一步地,考虑窃听者在发送上行导频干扰后,继而发送噪声干扰用户下行通信的情形,提出一种基于离散零和博弈方法来获取最优的发送功率设计。仿真结果验证了所提方案的安全性和鲁棒性。     

基于多天线波束赋形的CRN分布式上行功率控制算法

针对工作于underlay模式的认知无线网络（CRN,Cognitive Radio Network）上行功率控制问题,本文提出一种基于多天线波束赋形,由认知基站和认知用户联合优化的分布式上行功率控制算法.联合优化的具体步骤为认知基站通过求解最大广义特征值问题完成多天线波束赋形优化;认知用户先将非线性功率优化问题转换为几何规划凸优化问题,再使用梯度法完成分布式发送功率优化;认知基站和认知用户交替优化,实现网络效用最大化.数值仿真显示,同只优化认知用户功率的上行功率控制算法相比,认知基站和认知用户联合优化的上行功率控制算法不仅能得到更大的网络效用值,而且对主用户的干扰具有鲁棒性.     

基于人工噪声的中继网络物理层安全传输机制

针对无线自组织网的不可信中继节点会带来严重安全威胁的问题,提出利用干扰节点保障通信的物理层安全机制。其信息传输分为两个阶段:中继节点获得来自发送端和干扰节点的含人工噪声的信号;目的接收端在干扰节点的协助消噪后还原出原始信息。由于中继节点和窃听者的接收信号始终伴随严重的噪声干扰,系统具有较高的安全性。仿真结果表明,窃听者和干扰节点在处于不同地理位置时,系统均具有较大的安全传输速率。     

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。     

恶意导频干扰对采用人工噪声方案系统的安全性能影响分析

针对窃听方发送恶意导频干扰破坏系统安全性能的问题,本文将研究场景扩展到三节点MIMO(Multple-Input Multiple-Output)网络,首先分析存在恶意导频干扰时最小二乘和最小均方误差准则下的信道估计结果,并推导基于人工噪声的系统安全速率公式,得出当窃听方到达发送方的导频干扰功率大于合法接收方达到的功率时,安全速率值只能为零.然后,进一步分别研究半双工窃听方和全双工窃听方场景下的最优功率分配方案.最后,通过数值仿真分析窃听者位置、窃听者类型和干扰功率等因素对安全性能的影响.     

非理想信道状态信息的认知无线网络下行功率分配和波束赋形方法

针对非理想信道状态信息(CSI)条件下工作于underlay模式的认知无线网络(CRN)多用户下行功率分配和波束赋形研究中普遍存在的问题,包括忽略主网络(PN)对认知用户(SU)的干扰、传统的凸优化SDR方法对约束条件的近似要求以及实现算法复杂、实用性受限等,首先建立CRN模型,增添PN对SU的干扰项,而后在非理想CSI的最差条件下形成优化问题。再通过Lagrange对偶对问题的约束条件进行变换,并基于变换后的问题形式,利用上行和下行的对偶特性,引入虚拟功率,将优化问题转换为上行功率分配和波束赋形问题,进一步得到简便、快速和实用的迭代算法。数值仿真显示,算法收敛很快。并且发现非理想CSI引起的误差不仅对下行功率影响明显而且还改变优化问题的可行解区域;PN基站(PBS)的发送功率的变化对可行解区域有显著的影响。     

基于安全保护域的增强型多点协作传输机制

现有针对异构蜂窝网多点协作安全传输的研究集中于增强主信道质量以提升安全性,然而多基站协作又使基站和窃听者之间的平均距离变近,网络的安全性受限于距离协作基站较近的窃听者。针对该问题,该文提出一种基于安全保护域的增强型多点协作传输机制。然后,理论分析了用户的连接中断概率、安全中断概率以及安全吞吐量。进一步,以最大化安全吞吐量为目标,优化协作微基站的发射功率以及有用信息功率分配比例系数。仿真结果表明,相比于传统的多点协作安全传输机制,在存在严重安全威胁(窃听者密度较大)的场景下,所提机制可以实现非零系统安全吞吐量;在存在较小安全威胁(窃听者密度较小)的场景下,系统安全吞吐量最大可提升76.1%。     

非理想信道下基于人工噪声的密集异构蜂窝网安全传输方案

针对密集异构蜂窝网在非理想信道状态信息条件下的安全传输问题,该文分析了人工噪声对通信的可靠性和安全性的影响,在此基础上提出功率分配优化模型,在不同信道估计精度条件下给出了最优的功率分配因子。首先,考虑信道估计误差对合法信号传输以及人工噪声泄露的影响,推导了典型通信链路的连通中断概率和安全中断概率。然后,在安全性和可靠性约束条件下建立功率分配优化模型以最大化系统安全吞吐量,并通过K维联合搜索算法得到每层网络的最优功率分配因子。最后,仿真结果表明系统设置最优功率分配因子时,人工噪声方案可提升约15%的安全吞吐量。