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．     

认知无线电中的功率和频谱联合分配算法

在认知用户传输功率受限的情况下,分析了瑞利衰落模型下的认知用户效用及其优化过程,提出了基于注水线不断调整的认知用户功率分配及通信效用计算算法.将该算法应用到认知无线电频谱分配中,进而提出了一种基于信道二分法的认知无线电频谱分配机制,以此得到了不同优化模型下的用户效用.仿真表明,基于比例公平的优化模型在获得较高效用的同时...     

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．     

认知无线电网络中的最佳可信度频谱检测算法

由于认知无线电网络中的典型硬决策协作频谱检测在数据融合时未考虑各认知用户检测结果的差异性,不能很好地提高检测性能,因此,提出了一种基于检测可信度的协作频谱检测算法.首先,利用各认知用户的平均接收信噪比来获得它们的检测可信度;然后,综合各认知用户的检测结果以及检测可信度来判断授权用户是否使用频带,从而提高了检测性能.仿真结果表明,在低信噪比情况下,相比典型硬决策协作频谱检测,该算法具有较优的接收特性曲线,并在合理选取认知用户检测阈值的条件下,具有较低的检测错误概率.     

认知无线电网络上行链路子载波和功率分配

在干扰温度和总发送功率的约束条件下,针对基于正交频分多址(OFDMA)接入方式的认知无线电网络上行链路提出了一种最优子载波和功率分配方案,目标为最大化系统吞吐量。该问题被建模为一个非凸优化问题,通过使用拉格朗日对偶分解和KKT条件,提出的算法收敛于该问题的最优解。仿真结果表明,该算法在大大降低复杂度的同时,达到了穷举方案的性能。     

Optimal spectrum allocation of primary users in light-handed cognitive radio networks

In traditional cognitive radio (CR) network,secondary users (SUs) are always assumed to obey the rule of “introducing no interference to the primary users (PUs) ”.However,this assumption may be not rea...     

Resource allocation scheme for video transmissions in cognitive radio networks

Considering SUs with multiple radios, this paper discusses the cross-layer resource allocation problem for video transmissions in cognitive radio networks. Because of the coupling relationship between radio and channel, this paper proposes a new conflict graph based on the link-radio-channel, and models the resource allocation problem into an optimization problem. The constraints ensure the conflict-free and interference-free video transmissions, and provide flow routing and rate allocation for video services based on the feature of scalable video coding streams. The objective function achieves the network-level throughput maximization with fairness consideration. Simulation results show that the multi-radio transmission could gain a higher throughput. Also, the proposed scheme could provide fairness resource allocation, and use resource efficiently based on the feature of video services.     

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．     

认知网络中控制信道受限的协作频谱感知

在噪声不确定的条件下,提出一种多频带联合协作感知方法,根据各频段噪声功率的不确定度分别计算出检测门槛上、下限后对本地主用户信号进行多频带联合检测.接收信号能量处于检测门槛上下限之间的频段为本地检测结果不确定的频段,需要进行多点协作频谱感知,认知节点可利用本地检测中确定空闲的频段来传递本节点的感知信息,实现由本节点可用信道分担传统协作感知方法中控制信道通信量的目标.仿真结果表明,对比传统协作感知方法,新提出的协作感知方法能有效减少频谱感知过程中控制信道的通信负载,并且在本地检测结果为不确定的频段能获得更小的误警概率.     

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.     

认知Ad Hoc网络多小区资源分配方案

在授权多小区频谱资源复用场景下,基于分级信道接入模型提出了一种认知Ad Hoc网络资源分配方案．授权小区将频谱资源进行区间复用,认知系统根据区域复用的不同划分可用频段,并在不同频段采取不同的接入方式;联合考虑链路传输需求及授权用户干扰保障设计传输效益因子,根据传输效益因子分配可用信道,运用拉格朗日对偶理论实现功率分配,并基于令牌环结构实现Ad Hoc链路局部信息交互．仿真表明,所提算法相对非复用认知场景系统容量可在相同指标下提升2%．     

认知无线电网络的检查协作频谱感知技术

在认知无线电中,协作频谱感知通常被用来提高感知性能。但当用户个数较多时,控制信道带宽的限制和感知时延会影响协作感知的性能。作者提出采用检查协作频谱感知可以有效避免这些问题。检查协作频谱感知通过减少认知用户上报基站的感知信息,降低通信负荷和感知时延,从而提高系统的敏感性。通过最大化频谱利用率可以得到最优的不发送概率,从而在感知时延和接入频谱机会的错失上得到折衷。通过分析及仿真结果可以看出,检查协作感知与传统协作感知相比,有效提高了系统的敏感性。通过最优的不发送概率可以确定最佳的感知门限进行感知。     

一种认知无线电系统中联合的频谱分配新算法

本文从认知无线电系统实际应用出发,首先应用图论算法快速的预分配频谱,同时为再次分配提供了公平性,然后用博弈论思想对初次分配的信道优化,完成认知用户之间的频谱再次分配.最后仿真表明频谱的资源可以充分利用,在传输功率的约束下,每个认知用户提高自身的速率,合理地分配功率,证明了本文图论和博弈论联合的算法的有效性.     

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．     

Cooperative detection algorithm of spectrum holes in cognitive radio

To improve the detection performance of sensing users for primary users in the cognitive radio, an optimal cooperative detection algorithm for many sensing users is proposed. In this paper, optimal decision thresholds of each sensing user are discussed. Theoretical analysis and simulation results indicate that the detection probability of optimal decision threshold rules is better than that of determined threshold rules when the false alarm of the fusion center is constant. The proposed optimal cooperative detection algorithm improves the detection performance of primary users as the attendees grow. The 2 dB gain of detection probability can be obtained when a new sensing user joins in, and there is a 17 dB improvement when the accumulation number increases from 1 to 50.     

异构无线网络中基于强化学习的频谱管理算法

提出了一种基于归一化径向基函数的自适应启发评价强化学习算法,用于异构无线网络系统中自主的动态频谱分配.该算法利用归一化径向基函数自适应构建状态空间,加快学习速度;利用自适应启发评价机制减少不必要的探索,提高学习效率.通过与无线环境交互,算法学会为不同接入网内的各个会话动态分配合适的频段.仿真结果表明,在同等网络条件下,该算法能获取更好的频谱利用率和服务质量,性能优于确定性频谱分配策略和一般的动态频谱分配策略.