基于加权多特征参数模型的动态频谱接入方法

为尽可能满足认知网络系统对认知用户多种类型业务的传输需求,提出了一种基于信道加权多特征参数模型分组聚类的动态频谱接入技术. 通过建立可接入信道的加权多特征参数模型,采用多目标聚类实现信道的频谱池分组划分,以实现认知用户频谱的动态接入,满足认知用户业务传输对频谱性能的需求. 通过多特征参数组合、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和业务传输性能.     

认知无线电网络基于干扰概率的频谱接入策略

频谱接入策略是认知用户在不影响授权用户的情况下,高效使用空闲授权频谱的关键.提出了基于授权用户干扰概率的频谱接入策略,有业务需要传输时,认知用户感知信道,通过计算不同属性的授权频谱剩余空闲时间,确定可传输的业务包数量,在提高频谱利用率的同时,降低对授权用户的干扰.理论分析与实验验证表明,所提出的策略能有效减小对授权用户的干扰概率,空闲频谱利用率能稳定地保持在较高水平.     

认知无线网络中基于业务区分的多信道MAC协议

为了满足认知无线网络中认知用户的业务服务质量需求,提出了一种基于业务区分的多信道媒体接入协议(SD-MAC).根据授权用户的信道使用模型以及认知用户的业务类型,实时业务采用基于预约的接入机制,而非实时业务则通过采用基于竞争的接入算法实现信道共享.理论分析和仿真结果表明,所提出的MAC协议能够有效提高实时业务的吞吐率,保证较低的接入时延,从而有效地提升系统性能.     

基于概率预测的动态频谱接入信道选择方法

对动态频谱接入中的多个频谱的选择问题进行了研究,综合考虑物理层频谱感知错误和信道衰落等不利影响,提出了一种基于概率预测的动态频谱接入策略.该策略基于交替更新过程的结论,能够在提高频谱利用率的前提下为认知网络中次用户选择可用度较好的信道.推导了该方法的时延性能理论分析结果,仿真结果表明,提出的算法与现有的随机频谱接入算法相比具有更好的时延性能.     

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%．     

认知无线电网络频谱聚合策略的性能优化

为了有效提高认知无线电网络频谱共享的性能,综合考虑了集中控制模式下的数据传输质量及信道利用率,研究了基于主用户的频谱聚合策略. 针对一个聚合频谱中的多个信道,面向次级用户建立具有多服务台且传输过程可同步中断的离散时间排队模型. 使用矩阵几何解方法,求解出主用户数据包阻塞率、次级用户数据包平均延迟以及信道利用率等性能指标的表达式. 实验结果表明,在设置频谱聚合容量时,不同性能指标之间存在折中关系. 通过建立成本函数,给出了频谱聚合容量的设置方案,实现了认知无线电网络频谱聚合策略的性能优化.     

机会频谱接入中能量有效感知接入策略联合设计

在非时隙主用户网络中,为了提高认知无线网络中认知用户的能量有效性,基于序贯决策理论提出了一种新的自适应机会频谱接入算法。该算法以最大化能量有效性为目标,通过建立感知接入联合优化模型,使得认知用户能够以最优的信道感知时间和传输功率接入信道。同时,在功率控制过程中引入认知用户请求数据包长度,使得传输功率可以基于数据包长度自适应控制。上述目标优化求解过程中,借助于非线性分式规划理论将其转化为线形规划问题,并运用二分搜索算法寻求最优解。仿真结果表明,所提算法能够实现感知性能和感知能耗的有效折中,有效提高认知用户的能量有效性。     

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。     

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。     

一种基于认知无线电的资源分配优化算法

认知无线电可通过实时改变操作频段,动态利用授权用户的频谱空洞,从而提高频谱利用率。该文提出的资源分配优化算法为每个待分配信道找出最优合作节点集合,工作在同一信道的节点不会对授权用户产生干扰。通过仿真证明,该策略使认知网络平均吞吐量显著提高,同时各信道上的传输容量较同类算法也有较大的改善。     

基于概率密度估计的认知无线电动态频谱接入算法

提出一种基于概率密度估计的动态频谱接入算法,通过由支持向量机拟合出的授权频段空闲时长的概率密度,对信道状态进行评估,认知无线电用户根据信道状况选择接入. 该算法可以进行自适应调整,具有良好的实用性与灵活性. 仿真结果表明,所提出的算法可以有效降低信道的冲撞率,同时提高认知无线电用户的吞吐量和服务质量.     

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．     

认知无线电中基于相似性的自适应分簇算法

针对认知无线电网络(CRN)中可用信道实时变化的特点,运用图形理论提出一种基于相似性的自适应分簇(CBAC)算法. 以用户可用信道的相似性为基础,结合考虑用户的移动性,通过计算节点权值实现CRN的优化分簇. 仿真分析证明,CBAC算法提高了系统的链路平均可用信道数,相比传统的分簇算法,能提高频谱的利用效率.     

认知无线电系统转移接入概率的动态子载波分配

针对认知无线电系统可用子载波的动态变化,提出一种基于接入概率的动态子载波分配方法. 该方法通过控制认知用户在子载波上的接入概率最大化系统的吞吐量,保证了用户的服务质量需求. 为简化求解过程,提出一种基于接入概率转移的启发式算法,该算法可将子载波接入概率在用户间转移,直至所有用户的速率需求都得到满足. 仿真结果表明,在瑞利衰落信道环境下启发式算法能得到全局最优解. 同时,与现有动态分配方法和载波侦听多路接入方法相比,新方法能有效地提高系统吞吐量性能.     

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．     

基于动态古诺博弈的认知无线电频谱贸易算法

为解决认知无线电频谱分配问题,提出了一种新的基于动态古诺博弈的频谱租借贸易算法。该算法考虑认知无线网络中频谱租借市场容量及次用户频谱价值两者均动态变化的特点,将用户之间的频谱租借贸易建模成动态古诺博弈,同时根据用户之间的频谱供需关系动态调整用户贸易的频谱价格及收益,促使每阶段用户效用最大化并达到频谱分配的目的。分析了频谱供需关系变化对贸易的影响,并通过仿真证明了该算法相比于静态古诺博弈模型能达到更高的频谱利用率。