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.     

认知Wi-Fi网络中使用相关均衡的频谱共享算法

认知Wi-Fi网络是基于认知无线电技术、感知和利用电视频谱白空的新型无线局域网．在该无线网络环境下,设计了集中式和分布式两种基于相关均衡的频谱共享算法．综合考虑了认知Wi-Fi网络的频谱分裂特性、多网间的互扰和用户的业务需求等,将频谱共享问题建模为非协作博弈．两种算法分别考虑了有效性和复杂度．其中,集中式算法可最大化网络整体收益,而分布式算法无须引入信息交互．仿真结果表明,相较于贪婪算法,这两种算法均能提升网络收益．     

基于OFDM的协作通信系统的资源分配研究

为了在OFDM的协作通信系统中能够充分利用无线频谱资源,将携能无线通信和中继技术相结合,把认知中继的子载波分为两部分(一部分用于自身的信息传输,另一部分用于主用户的数据转发),并用分支定界法优化了最大次用户网络吞吐量.实验表明,优化后的最大化次用户网络的吞吐量明显优于填充式认知无线电和下垫式认知无线电,频谱资源也得到了充分的利用.     

Overlapped OFDMA——新颖的多载波频谱共享传输机制

针对现有非连续正交频分复用(DOFDM)等系统通常只允许认知用户利用授权用户未使用的频带进行共享传输的问题,提出一种新颖的频谱共享传输机制,即混叠正交频分复用多址接入(Overlapped OFDMA),能够在一定条件下实现认知用户与授权用户的混叠频谱共享.通过对一般OFDM系统的信号结构进行研究发现,当认知用户的子载波带宽采用授权用户子载波带宽的一半进行传输、其频谱和授权用户频谱存在一定混叠时,只要认知用户保持和授权用户时域信号准同步且其子载波分配方案满足一定的限制条件,授权用户将不受干扰.由于各载波上的干扰都包含有其它载波的信息,因此认知用户可以通过适当的恢复算法将信息完整地恢复.仿真和分析结果表明,尽管Overlapped OFDMA会带来一定的复杂度,但授权用户的性能和DOFDM系统相比几乎相同,而认知用户却获得了更加优异的吞吐量性能.该机制为频谱共享传输体制的设计提供了新的可能性.     

基于频谱切换技术的认知无线通信管理

认知无线电技术备受业界关注,并取得了飞速地发展,作为其中核心问题的无线频谱资源管理技术是提高认知无线电性能的关键。通过引入了资源空间的概念,对认知无线电技术领域中的无线频谱资源管理技术进行说明,形成了无线频谱资源空间、资源网格、可用资源图谱等无线资源管理的数据体系,并且构建了相应的分层分布式管理结构和资源管理数据库,形成的资源描述体系和管理结构可以成为研究认知无线电资源管理技术的理论概念基础。     

生物友好的认知水声网络频谱分配

为充分利用海洋哺乳动物和水声传感器网络(UASNs)共享的稀缺频谱资源,提出了一种生物友好的认知水声网络频谱分配(MMF-CASA)方法。将海洋哺乳动物作为主用户,传感器节点作为次级用户,设计了生物友好的认知水声网络通信机制。以次级用户系统容量最大化为目标建立效用函数,通过拉格朗日乘数法和功率控制与信道分配技术求解次级用户的发送功率与信道分配,设计了生物友好的水声网络频谱分配机制和算法。实现了主用户和次级用户信道共享,最大化了水下稀缺的频谱资源的利用率。仿真结果表明,采用生物友好的认知水声网络频谱分配方法能够避免传感器节点通信对海洋哺乳动物间通信的干扰,使网络的频带利用率和系统容量分别提高了37.4%和34.2%。     

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。     

一种基于注水算法的认知OFDM系统资源分配方法

无线频谱紧缺是限制无线通信与服务应用持续发展的瓶颈。在认知无线电系统中,无线认知用户可以智能地感知周围环境,搜索可用频谱资源,并进行动态的频谱接入,从而提高通信系统容量和频谱利用率。本文介绍了一种基于注水算法的认知OFDM系统的无线资源分配算法,并通过仿真表明相比传统的平均功率分配算法,系统吞吐量有明显提高。     

协作认知无线网络中基于优先级队列的两级中心频谱共享机制

针对协作认知无线网络(CCRN)设计了一种基于优先级队列的两级中心协作频谱共享机制(PQTL-CSS)。通过招募认知用户作为中继,协助完成授权通信,并将传统的数据协作拓展至管理协作,由协作认知节点协调其他认知节点的接入,形成由主用户和协作认知节点构成的两级中心管理结构。在保障主用户最高优先级的同时,作为对认知节点协助授权业务传输的回报,赋予其高于非协作认知节点的信道接入权限。本文对不同用户的时延和吞吐量性能进行仿真,结果表明,PQTL-CSS能够在业务随机性较强的情况下,实现多种类型节点的动态、高效频谱共享。     

基于多特征参数模型聚类的动态频谱接入策略

为尽可能地提高认知网络系统对认知用户多种不同业务类型的传输质量,提出了一种基于信道多特征参数模型聚类的动态接入技术。在建立认知用户可接入信道的多特征参数模型的基础上,利用多目标聚类方法实现信道的频谱池划分,用于指导认知用户制定不同的信道动态接入策略,满足认知用户不同的业务传输对频谱性能的需求。通过了多种参数组合以及动态频谱仿真实验验证,结果表明该方法可有效地实现信道的性能划分,提高认知用户的频谱接入效率。     

认知无线电网络中的分布式动态频谱共享

研究了基于认知无线电技术的动态频谱共享,基于重复博弈理论设计了一种分布式动态信道接入和功率分配算法。在不影响主用户通信的情况下,每个认知用户能够根据自己的QoS需求和本地信息进行分布式信道选择和功率分配,在系统频谱效率和业务QoS之间进行有效折中。该算法具有较好的收敛性,能最大程度地满足用户的业务需求,更适用于异构网络和业务的应用。     

认知无线通信中的排队过程

回顾采用马尔科夫链分析已授权频带的认知无线电频谱接入特点,基于主用户和认知用户资源关系,分析认知用户可利用频谱资源.根据决定通信系统性能的两个重要因素,一是用户对资源的请求;二是可利用的资源数,提出了构建一个M/M/C排队模型.分析M/M/C排队模型中用户和资源数间的关系对通信系统性能的影响.     

基于次用户优先级的频谱共享动态博弈算法

针对包含多个主用户的主服务和包含多个次用户的次服务在频谱市场中的频谱共享问题,提出了一种认知频谱共享动态博弈算法。引入优先级机制,优先满足次服务中关键任务用户和高实时性业务用户的频谱需求;考虑主服务的收益和次服务的满意度,得到满足稀缺资源分配属性的频谱价格;利用非合作博弈建模次用户间的竞争过程,保证次用户的效用最大化。对静态博弈、动态博弈、动态博弈稳定性的仿真分析证明了该算法在频谱共享中的合理性和有效性。     

认知无线电中的联合准则频谱分配算法

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．针对图论着色算法中产生的单轮分配聚集现象,提出了基于协作式最大化频谱总效用和协作式最大化比例公平的联合准则算法．该算法在计算节点间的着色标号时采用不同的准则,进而提高了用户间分配的公平性,同时降低了时间开销．     

用于OFDMA系统多小区干扰协调的功率分配算法

提出了一种用于小区间干扰协调的多小区自适应功率分配算法. 该算法利用相邻小区同频子信道间信干比的差异,通过平衡信干比,协调同频子信道上用户的发送功率,保证系统边缘用户性能,减小同频信道干扰,提高无线资源利用率. 仿真结果表明,该算法既可以很好地保证用户公平性,又能充分利用频谱资源以保障系统吞吐量.     

多载波认知无线电无线携能通信资源分配算法

认知无线电可通过频谱感知提高资源利用率,但会产生感知能耗,降低传输能量.为了保证认知无线电的传输性能,提出认知无线电可利用多载波实现无线携能通信,并分配通信资源,实现系统性能优化.认知无线电利用部分子载波传输信息,采集剩余子载波上主用户射频能量,补充感知耗能.提出的子载波和子载波功率联合优化算法,在保证能量、干扰和总功率受约束的基础上,可最优化系统的吞吐量和能量.仿真结果表明,能量采集会占用传输资源,需要合理分配子载波,使其在速率和能量间取得性能折中.提出的算法通过采集能量补充感知能耗有效地提高了系统吞吐量.     

认知无线电中传输阶段频谱感知研究

认知无线电系统中,如何进行有效地频谱感知是关系到次用户系统传输效能的首要问题,也是认知无线电长期的研究热点之一。传统的认知无线电中,频谱感知只发生在特定的感知阶段,而忽略了决策、传输阶段信息对频谱感知的支持作用。提出了一种充分利用传输阶段的信息进行频谱感知的方法,并基于感知结果优化下一阶段的发射功率分配。考虑基于解码信息的频谱感知算法,在传输阶段,次用户接收机在接收到次用户发射机的信息后,对信息进行解码;之后,将次用户信息从接收信号中去除,利用剩余的信号检测主用户的工作状态,并根据状态的不同,优化次用户下一阶段的发射功率。数值仿真结果表明,相对于传统的衬底式认知无线电算法（传输阶段的信息没有被用于频谱感知）,在对主用户造成相同的平均干扰情况下,提出的算法能够在一定程度上提升次用户平均信道容量。提出的算法通过对传输阶段信息的二次利用,能够为频谱感知行为提供更多的可用信息,提升检测主用户当前工作状态的正确率,在对主用户造成一定的平均干扰约束下,更加精确地控制次用户自身的传输参数,从系统机制的层面上提高了对通信信道的综合利用率。     

基于信噪比权值的合作频谱感知技术

根据无线环境中各个认知用户的信噪比不同,提出一种基于信噪比权值的合作频谱感知算法。认知用户根据与主用户之间路径衰落因子的不同,得出各自的信噪比值,再通过递归得到相应的权值。融合中心进行加权融合得出最终判决结果。仿真结果表明,这种算法可以提高对主用户的检测概率,其检测性能也优于传统的硬判决融合准则。     

基于多目标遗传算法的认知无线电频谱分配

频谱共享技术是认知无线电的关键技术。基于多目标遗传算法,将认知无线电网络的最大系统效益和次用户间的最大比例公平作为目标函数,运用图论着色频谱分配模型,实现认知无线电中空闲频谱在次用户间的动态分配,并与颜色敏感图论着色算法（CSGC）进行了比较。通过仿真验证了该算法在认知无线电网络中进行频谱分配的可行性,且性能优于CSGC算法。     

基于MDP的协作认知边缘计算网络资源分配方案

为了缓解移动边缘计算网络中用户设备续航有限、频谱稀缺的问题,提出一种可无线充能的认知边缘计算网络中的资源优化方案。主用户可以对次用户进行无线充能与协作中继,尽快完成自身数据传输后使信道空闲,次用户接入信道后进行边缘计算。利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Proces, MDP)对次用户的能量收集时间长度、卸载能耗和操作模式等进行联合优化设计,最大化次用户能获得的长期期望计算量。仿真结果表明,所提方案能够提升系统频谱效率,并且所提方案获得的长期期望计算量就短期优化方案而言具有显著提升。