基于跨层的认知无线电绿色网络关键技术综述

探讨了跨层的认知无线电技术在绿色网络中的应用,绿色网络以节能为目标,收集和讨论了将认知无线电的各种跨层技术应用于绿色网络的关键技术。首先,讨论了认知无线电绿色网络跨层的方法,从频谱架构、跨层结构两方面分别展开;其次,对多种认知无线电跨层方案,以节能为目标做出对比;最后,为绿色网络的认知无线电跨层技术相关开放性问题提出一定见解,以期为今后设计绿色网络跨层架构提供指导方案。     

认知无线电跨层传输的建模与仿真

将认知无线电(CR)中的跨层传输建模为约束马尔可夫决策过程(MDP),考虑了频谱可用性的变化规律、上层数据的到达过程和信道衰落,提出一种满足掉包率约束的前提下最小化平均功率消耗的方案。采用拉格朗日乘子法对此过程求解,并用2种简化的方法,即状态聚合和行动集缩来解决因状态空间、行动集规模过大引起的收敛速度慢的问题。计算机仿真结果表明,简化方法对该方案的性能影响很小,且该方案的平均功耗最低。     

认知无线电系统中基于OFDM的一种资源分配方案

文章在已知主用户干扰门限的基础上,对认知用户的子载波和功率进行合理分配;阐述了使认知用户系统容量达到最大的最优功率分配算法,给出了易于实现的次优算法,并与传统功率分配算法进行比较。仿真结果表明,在给出不同干扰门限的条件下,认知用户采用最优算法比传统算法获得的发射功率要高,并且次优算法的性能接近最优算法。     

基于OFDM的协同认知网络跨层资源调度

协同通信与认知无线电是未来移动通信的重要技术。针对基于OFDM的无线协同认知网络中的资源分配问题,该文提出了一种有效的跨层资源调度方案。该调度方案在考虑对主用户所受干扰功率进行控制的前提下,以最大化认知用户超帧中总的传输速率为目标,在调度帧中对各传输帧两阶段的子载波进行最佳配对,并为配对子载波分配最优的发送功率。通过分步求解的方法,该调度方案形成的优化问题得到有效解决。仿真结果表明该资源调度方案使得认知用户传输速率有显著提升,方案的可行性与有效性得到了验证。     

认知无线电系统中一种改进的功率控制博弈算法

分布式功率控制是认知无线电(CR)系统中的关键技术之一,它直接影响到无线系统的性能。本文采用了博弈论的方法来实现对CR用户的分布式功率控制,在David Goodman的非协作博弈算法的基础上,给出了一种改进的效用函数,它使各用户在满足要求信干比条件下发送功率最小,同时使整个系统内由各种干扰引起的失真最小。本文通过理论推导证明了新的效用函数存在纳什均衡,并且均衡点唯一,同时仿真验证了该算法的收敛性,仿真结果表明这种兼顾用户自身利益以及用户间公平性的效用函数能降低发送功率,并且有效提高CR系统的性能。     

一种基于OFDM的多用户认知无线电系统联合资源分配算法

针对频谱共享环境,研究了采用OFDM调制方式的多用户认知无线电系统中,综合考虑自身发射功率约束与主用户干扰功率约束的资源分配问题.基于最大化认知用户和速率的优化目标,给出了连续比特条件下最优的多水位注水功率分配表达式;针对更实际的整数比特要求情况,通过基于相对增益因子RG的子信道选择机制与每个认知用户内多约束的贪婪比特与功率分配策略,来最大限度地提高频谱利用率.仿真结果表明:联合的子信道、功率与比特分配算法在不同的参数设置下均达到了良好的性能,在不影响主用户通信的前提下有效地提高了认知系统的频谱利用率.     

一种改进的认知无线电博弈功控算法

认知无线电(CR:Cognitive Radio)技术是一种能实现频谱有效使用的新技术.本文介绍了认知无线电的工作原理,对认知循环中发送端的功率控制作了重点研究.基于David Goodman的非合作功率控制博弈方法,本文提出了一种只和用户的信干比相关的S型有效函数,它的优点是不考虑用户的无线接入技术的调制方式,因而非常适合认知无线电系统.另外,我们在传统的定价函数中也引入了路径增益的部分.本文论证了在博弈过程中,该带有S型有效函数的效用函数存在纳什均衡且均衡点唯一.最后,通过MATLAB仿真表明了新的效用函数和传统的CDMA系统中的NPG和NPGP的效用函数相比,将带来明显的性能改善,比较并分析了不同参数情况下它的性能表现.     

认知无线电网络中基于跨层设计的能效优化算法

为提高认知无线电网络中次用户节点的能量有效性,该文基于连续时间马尔科夫理论对次用户的频谱感知和接入过程进行联合建模,对影响次用户传输能效的主要因素进行了分析,提出了一种基于跨层设计的能量有效优化算法。该算法可有效减小主用户非时隙返回信道对次用户能量有效性的影响,并通过联合优化感知时间和接入概率,使次用户在感知性能和传输能效间实现了有效折衷。仿真结果表明,本文算法相对于仅考虑频谱感知或接入策略的单层优化算法,可使次用户的能量有效性得到较大提高。      

一种跨层的OFDMA系统调度和资源分配算法

 针对OFDMA系统下行链路资源分配和调度问题,提出了一种基于跨层设计的时频二维分配算法(CLSA),在资源分配同时考虑用户物理信道状态信息以及MAC和数据链路层的用户速率要求、延时要求、分组差错率要求等QoS需求,以提高系统吞吐性能以及中断率性能做为算法的设计目标.通过大量的仿真实验验证算法的性能,并与现有的经典算法(OFDMA系统中的MPF算法和M-LWDF算法)性能进行了对比分析.仿真实验结果表明,CLSA算法在系统有效吞吐性能和中断率性能方面有较好表现.     

一种新的智能无线技术——认知无线电技术

认知无线电技术(CR——cognitiveradio)是软件无线电技术的演化,是一种新的智能无线通信技术。它可以感知到无线电传输的环境特征,通过无线电知识描述语言与通信网络进行智能交流,来调整其传输参数,使系统的无线规则满足用户通信最佳性能的需求。文章对认知无线电技术进行了较详细介绍,包括其概念、通信特点、工作过程和部分关键技术等,最后指出了未来认知无线电技术的若干重要发展方向。     

认知无线电中基于Stackelberg博弈的分布式功率分配算法

在underlay认知无线电场景中,为了让认知用户能随机地接入主用户正在使用的授权频段,且对主用户产生的干扰不高于主用户能够容忍的干扰温度门限,该文采用Stackelberg博弈机制进行认知用户的发射功率分配。将主用户作为模型中的leader,认知用户作为follower,认知用户使用主用户的授权频段时需以干扰功率为单位支付给主用户相应的费用,而主用户则可以通过调整价格,限制认知用户产生的总干扰功率不高于其所能容忍的干扰温度门限,以便获得最大收益。同时,不同认知用户间根据主用户制定的价格,进行非协作博弈。仿真结果表明,与集中式的最优功率分配算法相比,该文可通过简单的分布式功率分配算法获得与其相近的系统性能,且主用户与认知用户间只需进行少量的信息交互,这与需进行大量信息交互的集中式最优算法相比,具有较大的优势。     

基于跨层公平性准则的自适应无线资源分配方法

该文提出了一种新的公平性准则,它既适用于实时业务又适用于非实时业务,是一种对物理层和MAC层联合优化的跨层公平性准则。基于该准则提出了一种新的跨层自适应资源分配方案。仿真结果显示,该方案不仅可以较好地满足用户提出的QoS要求,而且可以保证用户间服务质量满意度的公平性。     

Resource Allocation in Cognitive Radio Networks: A Comparison Between Game Theory Based and Heuristic Approaches

Cognitive Radio (CR) approach can be considered as a promising and suitable solution to solve in an efficient and flexible way the increasing and continuous demand of services and radio resources. This paper shows the potential benefits of the adoption of a cognitive radio strategy to the coexistence problem. Two different approaches have been considered: the first one is based on the Game Theory while the second one is formalized as a constrained maximum search and represent the optimum solution. The Game theory approach, suitable for a distributed implementation, provides performances comparable to the heuristic one which is a centralized optimization problem. The paper analyzes the performances of both approaches in terms of secondary rates and spectral efficiency provided by the secondary system.

分层认知无线电网络中基于稳定匹配的资源分配算法

频谱资源的合理分配是认知无线电技术追求的目标之一,随着认知无线电网络中的次用户(SUs)数量不断增加,频谱资源的精确、实时分配与管控越来越难以实现。针对此问题,该文提出一种分层的认知无线电网络(CRN)架构,多个管理实体专注于为各层用户提供频谱服务;并在该架构下,提出一种基于稳定匹配的资源分配算法,用户通过自主协商形成分配结果,不仅保证了主用户(PUs)对次用户的功率限制,还充分考虑了各自的效用。仿真结果表明,所提算法的性能接近于最优方案,并降低了计算复杂度和系统时延。     

认知OFDM无线电系统中分布式资源分配

本文针对多用户的OFDM认知无线电系统,提出了一种适合于混合业务的分布式资源分配新算法。该算法以最大化系统容量为目标,将资源分配问题建模为非凸优化问题,并通过拉格朗日对偶理论将原问题分解为若干个独立的子问题,通过对子问题的求解可以获得最优的子载波分配和功率分配。同时,根据认知用户业务分组中不同的业务类型授予其不同的权重因子,确保资源分配结果能够满足各认知用户的QoS。仿真结果表明,该算法不仅提高了系统容量,而且还保证了资源分配的公平性和用户的QoS,且算法复杂度不高     

Distributed Scheduling and Resource Allocation for Cognitive OFDMA Radios

Scheduling spectrum access and allocating power and rate resources are tasks affecting critically the performance of wireless cognitive radio (CR) networks. The present contribution develops a primal-dual optimization framework to schedule any-to-any CR communications based on orthogonal frequency division multiple access and allocate power so as to maximize the weighted average sum-rate of all users. Fairness is ensured among CR communicators and possible hierarchies are respected by guaranteeing minimum rate requirements for primary users while allowing secondary users to access the spectrum opportunistically. The framework leads to an iterative channel-adaptive distributed algorithm whereby nodes rely only on local information exchanges with their neighbors to attain global optimality. Simulations confirm that the distributed online algorithm does not require knowledge of the underlying fading channel distribution and converges to the optimum almost surely from any initialization.

OFDMA上行链路中基于博弈论的子载波和功率分配算法

传统OFDMA上行链路资源分配算法中一般以最大化各用户速率或最小化发射功率为依据对子载波和功率进行分配,而对于各用户的功率效率问题并没有加以考虑。针对这一问题,该文提出了一种基于功率效率最优的联合子载波功率分配算法。首先给出了在各用户峰值功率约束条件下达到收益函数最优的必要条件并证明了算法纳什均衡的存在及唯一性,然后给出了子载波功率分配算法。仿真表明：相比最大边界速率子载波和功率分配算法(MaxRt+WF)和固定子载波和功率分配算法(MaxFA+WF),该文算法能大幅度提高各用户的功率效率。同时如果合理地选择代价参数,算法获得的和功率效率能够达到更大。     

认知雷达抗干扰中的博弈论分析综述

雷达对抗的核心研究内容主要是干扰策略与抗干扰策略之间的对抗博弈,其作为电子战研究领域的热点一直备受学者们关注.该文综述了学者们利用合作与非合作博弈方法来分析雷达在进行目标探测和干扰抑制时所使用的策略,主要通过不同体制的雷达利用认知技术感知和学习外界复杂的电磁环境,合理地分配发射功率、控制编码序列、设计波形、研究检测和跟踪方法以及分配雷达通信资源等.这样雷达既节约发射所消耗的功率,又可以自适应地搜索和跟踪目标而不被敌方所发现,从而使雷达在复杂多变的现代战场环境中达到自身最优的性能.最后,对认知雷达抗干扰中的博弈论分析研究进行总结和展望,并指出了一些博弈论在认知雷达抗干扰策略应用中所面临的潜在问题和挑战.