一种基于流量需求的动态频谱分配算法

感知无线电是一个解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中动态频谱分配技术是一个非常重要的环节.文章首先建立了基于冲突图的需求分配模型,基于此模型提出了一种基于用户需求的动态频谱分配算法,在传统标签机制基础上增加了对感知用户随时间改变的频谱需求的支持.试验结果表明,当每个感知用户对频谱的需求随着时间的变化而变化并且为有限值的情况下,该算法能保证较好的公平性和提供较高的分配效率.     

一种多用户协同频谱感知功率控制方案

分析和研究了多用户协同频谱感知原理,通过时分方式,实现了多用户之间的频谱共享。同时为避免对主用户产生有害的干扰,从用户通过一种算法控制它的发射功率,保证主用户的通信服务质量。最后对多用户协同频谱感知和单用户频谱感知的性能进行了仿真研究,结果表明多用户协同频谱感知可以明显提高频谱感知的性能,克服阴影/衰落作用的不利影响,提高频谱利用率。     

一种面向CR-NOMA系统的动态功率分配算法

在密集小区的认知无线电非正交多址（cognitive radio non-orthogonal multiple access, CRNOMA）网络场景下,针对用户采取Underlay方式复用时信道频带利用率低的问题,提出了一种基于能效的组合用户动态功率分配算法.该算法在保证主用户服务质量前提下,基于用户之间的干扰和信干噪比,优化了组合多用户的接入方案,使信道接入用户数量最大且提高了频带利用率.同时,根据增益排序下的功率差额配比改进了剩余功率再分配方案,使空闲功率重新利用更加合理和有效.仿真结果表明,本文算法可以有效实现接入用户数量最大化的同时提高了频谱利用率.     

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.     

基于次用户功率控制辅助的合作频谱感知

传统的合作频谱感知一般将感知环境建模为单级信道,且次用户一般都以相同的发射功率向数据融合中心报告感知数据,难以体现并利用不同次用户感知数据之间的空间分集差异。为解决此问题并有效地设置次用户在感知数据上报阶段的发射功率,该文提出了3种最优功率控制方案,以获得相应设计准则下参与合作感知的次用户最优发射功率。在融合中心理想具备感知信道和报告信道的统计特性时,通过理论推导获得了基于信道统计特性的功率控制闭式解方案;当信道统计特性难以现实具备时,分别获得了基于联合信道统计特性估计的最大特征功率矢量及盲加权多特征功率矢量方案。理论分析和仿真实验表明,在不同的先验信息条件下,3种方案的性能皆远优于缺少功率控制的合作感知方案。     

基于地理位置的频谱共享系统功率分配

针对次用户地理位置分布的随机性,提出一种基于地理位置的多信道underlay频谱共享模型,并设计了一种基于凸优化的功率分配算法以提高频谱资源利用率。首先根据不同地理位置的次用户对主用户干扰的差异,设计一种基于产出投入比的公平性信道分配准则,将复杂的多信道资源分配问题转化为单信道功率分配问题;继而采用一种基于凸优化的迭代寻优方式进行功率分配,最终获得次用户的系统信道容量。仿真结果表明,相比按接入时间先后分配信道的方法,基于地理位置的多信道underlay频谱共享模型可以获得更高的信道容量。     

感知频谱共享下的多天线功率优化分配算法研究

本文构建了一种在感知结果下具有多天线次用户的频谱共享模型,该模型由单入单出主用户对和多入单出认知用户对构成。当认知用户感知到主用户占用信道时,主用户向认知用户发送Message信息,使得认知用户发射端能够得知主用户对干扰总功率的限制要求,通过自适应地调整认知用户发射机的发射功率,以保证其对主用户不造成有害干扰;如果主用户未占用信道,认知用户立刻以最大发射功率占用信道。并分别在主用户存在和不存在两种情况下,优化认知用户发射机各天线的发射功率来最大化系统总的数据传输率。最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略,并对其进行分析和讨论。仿真结果表明:相比于机会频谱接入（Opportunistic Spectrum Access, OSA）和基于感知的频谱共享（Sensing-based spectrum sensing）模式,推导的功率分配策略在提出的模型中可以获得更高的信息传输率。      

基于认知无线电的动态频谱分配算法研究

在认知无线电系统中,动态频谱分配技术是保证频谱高效利用的关键技术,基于图论的动态频谱分配模型是实现频谱动态分配的重要研究模型,而频谱动态分配算法是实现频谱动态分配的核心.本文主要通过介绍几种频谱动态分配算法来解决电磁频谱动态分配问题.     

一种基于认知无线电的动态频谱接入MAC方案

在传统的无线通信系统中,频谱的分配是固定的。但是由于通信过程的突发性,这些频谱的使用率很低。另一方面,随着无线通信和多媒体的高速发展和广泛应用,无线频谱资源日趋紧张。如何提高频谱利用率已经成为迫切需要解决的问题。一种可行的思路是把这些授权频谱向未授权用户开放,未授权用户采用动态频谱接入技术,在不对授权用户造成干扰的前提下使用频谱。本文以认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)为基础,提出了一种基于CR的动态频谱接入MAC方案(CR-Ad Hoc-MAC)。该方案允许未授权用户自适应地选取可用带宽,实现了动态频谱接入,有效地提高了频谱利用率。     

认知无线电动态频谱分配新算法

动态频谱分配技术是认知无线电的一项关键技术,本文针对以OFDM为传输技术的认知无线电系统,提出了固定速率认知用户和变速率认知用户并存情况下的动态频谱分配新算法。本文算法以最小化每比特发射功率为目标,运用最小最大准则与分步求解的方法,对系统目标函数予以简化,在最大公平意义上对认知小区的空闲频谱资源进行动态分配。仿真结果表明,该算法具有较好的公平性,在固定速率用户功率最小化需求和变速率用户吞吐量最大化的需求之间取得了比较好的平衡,适用于两种需求用户并存环境下的认知无线电系统。      

动态频谱分配与频谱共享研究综述

文中针对当前无线频谱政策和无线频谱技术局限所导致的频谱整体利用率低的问题,分析了能有效提高频谱利用率的动态频谱分配和共享技术的研究现状,包括相邻和分片动态频谱分配技术,共存和覆盖式频谱共享技术,感知无线电技术,以及频谱池技术,并讨论了其未来的研究方向,尤其是感知无线电和基于OFDM的频谱池方法.     

一种短波动态频谱接入系统的设计

为了有效利用空闲频谱,提高短波频段频谱资源的利用率,采用TMS320VC5502为信号处理核心,TLV320AIC10为输入模拟信号滤波和A/D转换芯片的一种短波动态频谱接入系统的设计,并完成了相应的软件开发。实验结果表明:所设计系统的平均建链时间小于10 s,建链概率大于92%。当数据传输速率为600 baud时,报文的正确接收概率大于90%;数据传输速率为1200 baud时,报文的正确接收概率大于80%。而且平均错误字符的概率达到10-4数量级,能够充分满足短波普通通信业务的需求。     

中继蜂窝网中基于功率控制的频谱分配方案

中继蜂窝网络是近年来移动通信领域的热点,为了解决传统蜂窝网络的缺点,本文提出了在中继蜂窝网中基于功率控制的频谱分配方案,通过中继方式,解决了远近效应的问题,通过频率复用可以显著的提高系统频率资源利用率和系统性能,通过采用基站功率控制技术解决了由于资源复用带来的链路干扰过大问题。     

填充式频谱共享中的功率分配算法分析

动态频谱共享技术允许认知用户接入未授权的频谱,可以有效地提高频谱资源的利用率。在分析了频谱共享的2种接入模式的基础上,提出了填充式频谱共享的系统模型。根据认知用户的效用函数,通过注水算法得到了用户间的功率迭代公式,进而求得了认知用户的功率和载波分配结果。仿真表明,该迭代算法在有效完成用户间功率与载波分配的同时能够在较短的时间内收敛。     

一种基于合同理论的动态频谱分配模型

针对认知无线电技术中的频谱分配问题,考虑一个主用户和多个次用户的认知场景,提出一种基于合同理论的动态频谱分配模型,并引入粒子群优化算法对模型进行求解。模型中,主用户对不同次用户提供不同质量的频谱资源以获得收益最大化,达到优化资源分配、提高频谱利用率的目的。经仿真分析验证,该模型下获得的系统效用接近理论上可获得的最大系统效用,具有实际应用的可行性。     

基于并行分配算法的认知无线电频谱分配算法

针对传统频谱分配方式不合理造成频谱匮乏以及CSGC算法在频谱分配上消耗时间过长影响实时通信的问题,文中提出了一种基于并行分配算法的认知无线电频谱分配算法,其通过同时给各顶点进行上色,从而节省了时间开销。实验证明,并行算法不仅具有与CSGC算法同样的高频谱利用率,且其频谱分配时间开销更低,是一种理想的认知无线电频谱分配算法。     

基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法

根据有、无主用户信号时接收信号功率谱最大、最小值差值不同的特点,提出了一种基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法.针对估计的信号功率谱在最小值附近波动多、最小值难以根据单个点准确给出的问题,利用接收信号功率谱中段平均值估计功率谱的最小值,降低最小值的随机性对频谱感知算法性能的影响.理论推导了检测门限和检测概率的表达式,并对算法进行了仿真分析.仿真结果表明,在AWGN信道和Rayleigh衰落信道中,本文算法性能都优于已有的功率谱密度频谱感知算法.该算法无需主用户信息,不用进行复杂的特征值分解.     

基于多小区OFDMA网络的动态频谱分配算法

为了提高频谱效率,给二级认知用户提供更多的频谱接入机会,同时保证用户的服务质量(QoS),该文章基于传统的频率复用方法在多小区正交频分多址接入(OFDMA)系统的场景中提出了一种动态频谱分配(DSA)算法。该算法使得持有频谱执照者在认知无线电环境中在很大的区域内释放频谱给其他的二级市场,还建立了一个分配花费矩阵,使得小区间的干扰达到最小,保证了用户的服务质量(QoS)。与传统的频率复用方法相比,该算法有更好的频谱效率,并给二级市场的使用创造了更多的机会。     

基于强化学习的动态频谱分配研究

首先介绍了认知无线电技术产生的背景,以及强化学习的发展和应用于认知领域的优势;接着对强化学习的基本原理及其2个常见的模型Q-Learning和POMDP作了介绍,并对其模型定义、思想、所要描述的问题和使用的场景都做了较详细的阐述;然后针对这个方向最近几年的顶级会议和期刊论文,分析了其主要内容;通过最近几年的学术、会议论文中所述的研究现状及成果,说明强化学习的主要特点是能够准确、快速学习到最优策略,能够模拟真实环境,自适应性强,提高频谱感知、分配效率,从而最大化系统吞吐量,这些优势充分证明了强化学习将是认知领域里一种很有前景的技术。     

基于非理想感知的认知无线电系统感知时间与频谱分配联合优化算法

针对非理想感知情况下感知时间与频谱分配联合优化问题,同时考虑漏检与主用户重新占用频谱两种场景所造成的主次用户碰撞,并通过量化主用户对认知用户的干扰,给出有无主用户存在时认知系统可获得的吞吐量。在总传输功率约束以及对主用户的最大干扰功率约束两个限制条件下,以最大化系统平均吞吐量为优化目标,给出感知时间与频谱分配联合优化算法。算法首先通过折半法搜索最优感知时间,在既定的感知时间下,将子信道分配给能获得最大平均吞吐量的认知用户,在此基础上,利用凸优化相关理论求得最优功率分配。仿真结果表明,本文所提算法相比于传统频谱分配算法系统平均吞吐量性能提升了10%左右。