认知无线电中基于干扰温度的信道容量及中断概率

在干扰温度模型的基础上,结合传输功率的限制,探讨了信道容量与带宽的关系,并分析了不同衰减信道中认知用户的信道容量及其中断概率。仿真结果表明：在不超过干扰容限的情况下,在一定范围内增加带宽或干扰温度冗余度时,信道容量也逐渐增加并趋于稳定。     

认知无线电中一种基于干扰温度的功率控制算法

基于干扰温度模型,应将认知无线电网络中认知用户与主用户共享频谱时应满足各自的用户服务质量（QoS）问题转化为有约束的非线性功率控制优化问题。运用迭代算法和拉格朗日相关理论探讨出一种近似最优的功率分配算法。理论分析和仿真表明,该算法既能满足主用户的干扰温度容限,同时又能使认知用户获得很好的信噪干扰比,增大系统的吞吐量。     

基于业务需求的动态频谱分配算法

动态频谱分配能有效解决频谱利用率低的问题,但已有的图论着色算法未考虑认知用户的业务需求,导致需求小的用户分配到更大的频谱,一定程度上造成了频谱浪费。为解决该问题,提出基于业务需求的动态频谱分配算法,使分配的信道与认知用户的业务需求适配。性能仿真结果表明,基于业务需求的算法能满足各用户的需求,性能更优。     

一种基于导频插值原理的干扰温度估计方法

根据信道估计中二维矩形导频图案的设置原理和IEEE 802.22系统工作部署示意图,部署一定数目的传感器探测主用户的功率谱,并结合多窗口谱估计联合奇异值分解来估计干扰温度值;针对用户分布的随机性,对于没有部署探测点的区域,则利用插值的方法来估计该区域的干扰温度值.理论分析及仿真表明,该方法能有效探测出一定区域中的干扰温度值,插值方法的运用使得估计精度得到了很大的提高.     

基于图论的动态频谱分配

在认知无线电系统中,动态频谱分配是决定能否充分高效利用有限频谱的关键.文中建立起网络拓扑模型,分析了基于图论着色模型的动态频谱分配技术的发展过程、研究现状.并讨论了其未来的研究方向,主要是在算法改进上.