一种适用于698~806MHz频段的认知MAC协议

针对广播系统与认知系统共存场景下的认知用户接入问题,提出一种适用于698⁸06MHz频段的认知MAC协议。该协议以分布式的方式对授权信道侦听,认知用户之间以协调的方式共享信道侦听结果,并采用基于竞争的方式接入空闲授权信道。利用蒙特卡洛仿真方法对所提出的协议进行了仿真。仿真结果表明,与传统MAC协议相比,该协议能够有效提高授权频段的频谱利用率,提升系统性能。     

NS2中无线多信道MAC协议实现机制

为了给出无线Mesh网络中多信道有效仿真机制,以网络仿真器NS2为基础,结合分离控制信道动态信道模型提出一种适合NS2扩展的多信道机制.并进行仿真比较,验证多信道机制能有效提升无线Mesh网络容量.     

基于信道反馈的协作MAC协议

在协作媒体接入控制层协议CoopMAC基础上,提出一种改进控制帧格式的协议I oopMAC. 改进后的协议能实现与IEEE 802.11 DCF协议兼容;利用中继和信宿的联合信道状态反馈信息确定站点传输方式,较好地适应信道的瞬时变化;采用新的网络分配向量NAV更新机制,减小了分组碰撞时周围站点延迟接入信道的时间. 仿真结果表明,同样条件下,I CoopMAC协议能获得比CoopMAC协议更高的吞吐量及更小的接入时延.     

认知无线网络中收敛感知算法安全性检测

分布式认知无线网络中,攻击者通过篡改本地频谱感知数据发起频谱感知数据篡改攻击,影响网络中其他节点的数据更新,导致频谱决策的错误．针对分布式认知无线网络中的收敛感知算法进行安全性检测．仿真数据表明,如果网络中存在攻击者在数据收敛后期开始发起频谱感知数据篡改攻击,将会诱使收敛感知算法最终收敛于攻击者提供的感知数据,使局部网络中所有认知用户对频谱感知数据做出错误的判断．最后,针对认知无线网络中频谱感知的特点,考虑影响感知数据更新的因素,给出了分布式认知无线网络中频谱感知的安全补充建议．     

认知无线电网络中控制信道预约的MAC协议

提出了一种多信道自适应媒体接入控制（MAC）协议,该协议引入了竞争控制信道和预留控制信道. 认知用户在接入过程中,首先在竞争控制信道上预约、预留控制信道子帧,然后再通过预留控制信道基于请求带宽预约数据信道,同时认知用户通过维护信道状态表来分配和回收信道资源. 仿真结果表明,该协议可有效地调度多用户多信道接入,具有良好的可扩展性和端到端吞吐性能,可大大降低冲突和拥塞概率及端到端时延.     

认知无线网络中频谱池接入策略性能分析

为了进一步提高无线频谱使用效率,提出了一种认知无线网络中新的动态频谱接入策略,该策略建立在频谱池的基础之上,较即时接入方式有较高的接入效率. 研究了频谱池的最佳容量和频谱池更新时间,发现最佳容量和系统效率之间的定量关系,提出了频谱池在授权频段和非授权频段不同的动态更新策略.仿真结果表明,2种频段内的频谱池更新时间基本都在1h之内动态变化。     

用于工业控制系统的无线网络通信MAC协议的研究

无线网络技术已被广泛的应用在工业控制系统中,介质访问控制(MAC)协议作为工业控制系统无线网络通信的底层基础,是保证无线网络高效通信的关键协议.针对搭载多收发器无线终端的工业控制系统设计了一种能源有效的MAC协议—MH-MAC,该协议可根据不同网络环境和应用的需求,灵活地配置信道分配方案和介质访问策略,采用MH-RS调度算法来协调多个收发器高效工作.最后与B-MAC协议进行了比较分析,实验表明MH-MAC协议在提高网络带宽、降低传输时延、增加网络吞吐量和减少能量消耗等方面明显优于B-MAC协议,具有良好的可扩展性和实际应用价值.     

认知无线网Underlay模式下频谱资源优化分配

为了实现对频谱资源最大限度再利用,有效缓解无线频谱资源紧缺的问题,通过分析无线认知网络共享方式下的物理连接和图论模型,建立了具有不同干扰强度频谱分配数学模型,并将此模型转换为以信道干扰系数最小化、次网络效益最大化和主用户最大干扰最小化的多目标优化问题,进而采用多目标改进遗传算法对认知无线网络进行频谱共享方案设计,且对其有效性进行了仿真分析.仿真结果表明,采用所提出的优化算法进行频谱分配与图论K-最大割方法相比,能更好地实现网络效益最大化,同时能减少对主系统的干扰.     

利用最优空闲信道的认知无线电MAC协议

提出了一种利用最优空闲授权信道通信的认知无线电介质访问控制(MAC)协议. 采用该协议的每个次要（非授权）用户根据对多个授权信道的感知结果,选择最优的空闲授权信道通信,该协议同时解决了“隐藏”终端和“暴露”终端的问题. 并建立数学模型分析了在饱和网络状况下该MAC协议的吞吐量. 仿真结果表明,数学模型可以精确计算该MAC协议的饱和吞吐量.     

Distributed multichannel medium access control protocol without common control channel for single-hop cognitive radio networks

A novel distributed cognitive radio multichannel medium access protocol without common control channel was proposed. The protocol divided a transmission interval into two parts for exchanging control information and data, respectively. In addition to evaluating system saturation throughput of the proposed protocol, a three-dimensional multi channel Markov chain model to describe the sate of the cognitive users (CUs) in dynamic spectrum access was presented. The proposed analysis was applied to the packet transmission schemes employed by the basic, RTS/CTS access mechanism adopted in the normal IEEE 802.11. Analyzing the advantage of the two methods, a hybrid access mechanism was proposed to improve the system throughput. The simulation results show that the experiment results are close to the value computed by the model (less than 5%), and the proposed protocol significantly improves the performance of the system throughput by borrowing the licensed spectrum. By analyzing the dependence of throughput on system parameters, hybrid mechanism dynamically selecting access mechanism can maintain high throughput.     

Optimization algorithm for dynamic spectrum access based on Q-learning in cognitive radio networks

Under the centralized cognitive radio network architecture, considering the network performance and users' demands. We propose an optimized dynamic spectrum access algorithm based on Q-learning. The proposed algorithm has two steps, which consist of user request according to Q-learning and the application process according to the overall system performance. Simulation results show that the proposed scheme can improve the overall system performance obviously, and that the user requirements could be satisfied at the same time.     

认知网络中基于连续双向拍卖的动态频谱分配

非合作认知无线电网络中,多个主用户和多个第2用户并存．主用户和第2用户是自私的和理性的,主用户和第2用户都希望在不影响他人收益的前提下获得自己的最大收益．这符合连续双向拍卖市场对用户的假设条件．针对这一特点,基于实验经济学理论,提出了基于模糊逻辑连续双向拍卖的动态频谱分配策略．在频谱拍卖过程中,主用户和第2用户均采用基于模糊逻辑的报价策略．采用该方法,主用户和第2用户可以根据交易情况实时调整自己的报价步长,减少报价次数,迅速完成交易．仿真结果表明该方法的频谱分配效率为85％,较好地解决了非合作认知网络中多对多环境下的动态频谱分配问题．     

A novel spectrum prediction scheme based on SVM in cognitive radio networks

In cognitive radio networks, Secondary Users (SUs) have opportunities to access the spectrum channel when primary user would not use it, which will enhance the resource utilization. In order to avoid interference to primary users, it is very important and essential for SUs to sense the idle spectrum channels, but also it is very hard to detect all the channels in a short time due to the hardware restriction. This paper proposes a novel spectrum prediction scheme based on Support Vector Machines (SVM), to save the time and energy consumed by spectrum sensing via predicting the channels’ state before detecting. Besides, spectrum utilization is further improved by using the cooperative mechanism, in which SUs could share spectrum channels’ history state information and prediction results with neighbor nodes. The simulation results show that the algorithm has high prediction accuracy under the condition of small training sample case, and can obviously reduce the detecting energy, which also leads to the improvement of spectrum utilization.     

一种认知无线电网络中的新型主动频谱选择算法

为提高认知无线电(CR)网络频谱分配的持续性,建立基于交替更新过程的授权用户频谱利用模型,定义频谱的可用率和稳定度两个概念作为衡量可用频谱质量的参数,在此基础上提出了一种新型的主动频谱选择算法(PSSA)．算法通过估计频谱的可用性,并依据频谱满足CR用户业务时长要求的概率,选择可用性好且能满足业务时长要求的最佳频谱接入,实现了PHY/MAC层与应用层的频谱接入跨层优化．仿真表明PSSA算法可有效降低频谱的冲撞率,同时算法可自适应设置频谱特性参数的权值及频谱可用性的门限值,具有很好的灵活性．     

认知无线ad hoc网的多尺度跨层路由协议

近年来,随着可用频谱资源的日益稀缺和无线业务量的剧增,认知无线自组网相关的研究得到广泛的关注,其中路由问题是应用中需要解决的重要问题之一．由于频谱机会具有动态性,认知无线网的路由问题要将功率控制、路径选择和信道分配联合起来,实现跨层优化设计．文中提出一种多尺度认知路由协议,根据用户的业务类型和服务质量需求进行尺度选择,并结合频谱机会为认知用户提供适用的解决方案．通过网络拓扑模型指出多径路由问题,并分别结合物理层、介质访问控制层和网络层的分析提出了多尺度优化模型．实验表明,该路由方法在端到端时延、吞吐量和数据投递率等参数上,都能够一定程度地改进服务质量．     

认知无线电中接入机会的建模与优化

针对认知无线电系统中次级用户的感知接入问题,提出了一种频谱感知与接入机会联合建模的优化方法．该方法考虑了频谱感知对次级用户接入机会的影响,并分析了用户间分布对次级用户接入机会的作用,使次级用户系统能够根据不同的应用场景工作在最佳状态．而目前现有的相关工作忽视主次用户之间在空间分布上的关系,使理论分析不能够匹配实际问题．仿真结果验证了联合建模方法能够匹配实际情况,利用此方法设置次级用户系统可以使其频谱利用效率最高．     

多信道认知无线电频谱感知时间和门限联合分配

为提高多信道认知无线电的吞吐量,提出采用交替方向优化联合分配次用户的频谱感知时间和子信道感知门限.基于"先听后传"的次用户帧结构,建立了感知时间和门限的优化分配模型.该模型在保证满足主用户通信需求和子信道频谱感知性能的前提下,最大化次用户各子信道的吞吐量总和.联合优化算法通过交替优化感知时间和门限能够获得模型的最优解.仿真结果表明:存在最优的感知时间和门限最大化次用户的吞吐量,并且相比之前的方案,联合分配能够提高次用户的吞吐量.     

认知无线电中考虑机会容量的多业务资源分配

动态网络场景的频谱资源存在时变性,而传统基于静态特性的子载波组分配方式无法保障用户的业务需求．针对此问题,将子载波组的时变可用频谱资源建模成以子载波组中可用子载波数为状态的连续时间半马尔可夫模型,推导出子载波组机会容量的通用表示形式,并基于该模型结合不同用户的多业务需求以最大化系统机会容量为准则,提出了一种基于子载波组机会容量的多业务资源分配算法．仿真结果表明,所提算法在频谱环境变化场景下能有效保障用户多业务的需求．     

Multi-criteria user selection scheme for learning-based multiuser MIMO cognitive radio networks

For multiuser multiple-input-multiple-output (MIMO) cognitive radio (CR) networks a four-stage transmiision structure is proposed. In learning stage, the learning-based algorithm with low overhead and high flexibility is exploited to estimate the channel state information (CSI) between primary (PR) terminals and CR terminals. By using channel training in the second stage of CR frame, the channels between CR terminals can be achieved. In the third stage, a multi-criteria user selection scheme is proposed to choose the best user set for service. In data transmission stage, the total capacity maximization problem is solved with the interference constraint of PR terminals. Finally, simulation results show that the multi-criteria user selection scheme, which has the ability of changing the weights of criterions, is more flexible than the other three traditional schemes and achieves a tradeoff between user fairness and system performance.