认知无线电网络传输层协议设计探讨

认知无线电是当前的研究热点,然而对认知无线电网络传输层协议的研究却很少.本文从认知无线电的概念出发,介绍了TCP在无线环境中存在的问题,以及改进无线TCP性能所需要考虑的因素,结合认知无线电自身特点,指出了进行认知无线电网络传输层协议设计的思路.     

认知无线电网络信道交汇研究综述

认知无线电技术被认为是解决目前频谱资源利用率低下问题最有前景的技术,基于该技术,认知无线电网络采用动态频谱接入方式有效地提高了授权频段的利用率.然而,动态变化的信道可用性极大地增加了认知无线电网络组网的难度.信道交汇旨在为用户通信提供公共传输媒介,是实现无线网络组网的基础.介绍了认知无线电网络信道交汇的基本概念和特点,并阐述了信道交汇策略设计面临的挑战以及应考虑的性能指标.提出了信道交汇策略的分类标准和系统模型,根据该分类标准,详细剖析了当前信道交汇策略相关的研究工作.最后,讨论了认知无线电网络信道交汇研究的开放性问题,以期为未来的研究指出可能的方向和重点.     

浅析认知无线电在矿井通信中的应用

文章在分析目前煤矿无线通信系统优缺点的基础上,简要介绍了认知无线电的基础知识及其核心内容———认知引擎、认知环的结构组成和功能,并指出了将认知无线电技术应用于煤矿井下无线通信的优点及可行性。     

认知无线电网络的安全威胁及应对技术综述

认知无线电网络通过基于电磁环境在线改变传输参数,实现稀缺频谱资源的高效利用.但是该技术在受到传统安全威胁的同时,也面临针对其认知能力与可配制性的新型攻击.文章以物理层安全为重点,综述近年来认知无线电安全威胁及应对措施方面的新进展,并对增强认知无线电网络安全性提出了建议.     

认知无线电网络路由协议综述

认知无线电网络中的节点具有动态频谱接入的特点,进而产生可用频谱的不规则性,这与传统无线多跳网络有很大不同,从而导致了认知无线电网络路由面临新的挑战.在介绍认知无线电网络路由的特点之后,对路由协议进行了初步分类.然后着重分析了目前认知无线电网络较为重要的路由协议的主要机制,详细比较了路由协议的主要类别和特点,最后总结了好的认知无线电网络路由协议的特点,并对未来发展趋势进行了初步展望.     

基于模拟退火遗传算法的认知无线电决策引擎

如何根据环境变化和用户需求智能调整无线电参数是认知无线电的基本功能.提出了遗传算法和模拟退火相结合的认知无线电参数调整方法,给出了该方法流程,运用多载波系统对算法性能进行了仿真分析.实验结果表明该方法改进了遗传算法中后期的爬山能力,优化得到的参数比单独使用遗传算法优化所得参数具有更高的归一化目标函数值,而且该方法能够在多个目标函数间进行权衡,参数调整结果与当前对目标函数的偏好一致.     

基于认知无线电的电台架构研究

本文首先阐述了认知无线电技术的基本概念和原理,回顾了认知无线电技术的发展历程,介绍了该技术的研究现状;然后,结合现代战场通信的需求,对认知无线电技术在军事通信上的应用前景做了简要分析;在此基础上,参考软件通信体系结构,提出了一种基于认知无线电的电台体系架构,给出了其软硬件组成,并对各部分的功能做了简要的说明。     

频谱感知协作检测方法仿真研究

在认知无线电系统中,认知无线电用户需要快速准确地检测出主用户及其闲置的频带.本文就一种利用两个认知用户协作感知频谱的检测方法进行仿真研究,结果表明,它可以减少检测时间和增加检测的灵敏度.     

基于认知无线电的短波通信发展前景

认知无线电技术作为一种全新的智能无线通信技术,将引起通信领域的变革,本文重点通过对认知无线电的技术认识,分析基于认知无线电的短波通信的发展前景。     

认知无线电中基于协同中继的网络性能优化

针对认知无线电和协同通信这两种技术的结合,在认知无线电中设计联合解码转发JDF方案,在保证主要网络链接的服务质量(QoS)的前提下,无论在峰值干扰约束还是均值干扰约束的情况下,都能得到最优解,使认知无线电用户的传输速率最大化;通过仿真分析可以得出:在认知无线电网络中,使用优化后的发射功率和恰当的协同中继进行传输能提高系统性能,优于直接传输和单独的协同传输.     

Behavioral task processing for cognitive robots using artificial emotions

This paper presents an artificial emotional-cognitive system-based autonomous robot control architecture for a four-wheel driven and four-wheel steered mobile robot. Discrete stochastic state-space mathematical model is considered for behavioral and emotional transition processes of the autonomous mobile robot in the dynamic realistic environment. The term of cognitive mechanism system which is composed from rule base and reinforcement self-learning algorithm explain all of the deliberative events such as learning, reasoning and memory (rule spaces) of the autonomous mobile robot. The artificial cognitive model of autonomous robot control architecture has a dynamic associative memory including behavioral transition rules which are able to be learned for achieving multi-objective robot tasks. Motivation module of architecture has been considered as behavioral gain effect generator for achieving multi-objective robot tasks. According to emotional and behavioral state transition probabilities, artificial emotions determine sequences of behaviors for long-term action planning. Also reinforcement self-learning and reasoning ability of artificial cognitive model and motivational gain effects of proposed architecture can be observed on the executing behavioral sequences during simulation. The posture and speed of the robot and the configurations, speeds and torques of the wheels and all deliberative and cognitive events can be observed from the simulation plant and virtual reality viewer. This study constitutes basis for the multi-goal robot tasks and artificial emotions and cognitive mechanism-based behavior generation experiments on a real mobile robot.     

基于云免疫算法的认知无线网络参数优化

为了提高认知无线网络的参数优化效果,提出了一种基于免疫优化的认知引擎参数调整算法。免疫克隆优化是一种有效的智能优化算法,适合求解认知无线网络的引擎参数调整问题。免疫优化中,变异概率影响着算法的搜索能力;利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了一种基于云模型的自适应变异概率调整方法,并用于认知无线网络的参数优化。在多载波环境下对算法进行了仿真实验。结果表明,所提算法收敛速度较快,参数调整结果与对目标函数的偏好一致,能够实现认知引擎参数优化。     

认知无线网络中多信道频谱感知周期优化算法

为了使认知无线电次用户发现并使用更多的空闲频谱资源,提出了一种多信道频谱感知周期优化算法。针对实际网络中各授权信道使用规律的不同,本文基于交替更新理论建立了多信道状态转移模型,将各信道感知周期的选取建模为一个带约束条件的多目标优化问题,并采用遗传算法对其求解,获得了相对较优的多信道感知周期向量。仿真结果表明,本文提出的目标函数能够有效衡量多信道空闲频谱资源检测率。当目标网络中包含8个授权信道时,所提算法可发现的空闲频谱资源占实际空闲频谱资源的68.23%,相对于以相同周期对各信道进行频谱感知的OFDM机制提高17.68%。     

无线局域网同频干扰抑制关键技术研究

抑制无线局域网同频干扰的关键环节是对同频干扰的检测,针对密集无线局域网环境下同频干扰严重影响用户通信质量且不易被精确检测的情况,提出一种新的无线局域网同频干扰检测方法。该方法应用了认知无线电技术,通过计算接收信号的循环功率谱,并将此循环功率谱和判决门限比较,判断是否存在同频信号即可确定当前无线局域网环境中是否有同频干扰。仿真结果表明,提出的结合了认知无线电的同频干扰检测方法相比其他检测方法更加简单且能高效地检测出无线局域网同频干扰,在较低信噪比时有不错的干扰检测能力,在无线局域网数量较多的环境中对同频干扰的检测效果更好。     

基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法研究

针对基于D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法在认知节点的感知信息存在较大冲突时会产生与实际情况相悖结果的问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法。改进算法采用一种新的加权平均方法平均各个证据,比算术平均法更多地降低了异常证据的影响,同时通过计算证据到平均证据的距离来计算证据权值,解决了权值计算复杂度问题。实验结果表明,在认知节点的感知信息存在严重冲突时,改进算法可有效提高认知无线电频谱感知系统的感知性能。     

求解一类不可微多目标优化问题的社会认知算法*

针对一类不可微多目标优化问题,给出了一个新的算法——极大熵社会认知算法。利用极大熵方法将带有约束的不可微多目标优化问题转化为无约束单目标优化问题,然后利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性和智能性从而完成对目标的优化。利用两个测试算例对其进行测试并与其他算法进行比较,计算结果表明,该算法在求解的准确性和有效性方面均优于其他算法。     

基于严格位势博弈的动态预留信道选择

由于认知无线电网络中可用频谱存在时变特性,以往频谱切换中静态式的信道预留方式显然不能满足实际要求。为解决这一问题,在讨论认知无线电交互模型与博弈论的基础上,提出了基于严格位势博弈的动态预留信道选择方法,该方法将认知网络作为一种干扰减小网络,利用博弈交互原理实现动态参数的调整。在802.11h平台下给出了性能仿真分析。结果表明,该方法能够在增加少量网络总干扰的情况下实现动态预留信道选择,并且所预留的信道不受环境影响,从而适用于所有网络覆盖范围。     

基于信誉度的合作式频谱感知

认知无线电网络中存在阴影和多径衰落效应等问题,从而导致单认知用户感知结果不准确。为此,提出一种基于二重双向信誉度的合作频谱感知算法。每个次用户有自己的自私信誉度,用于判定次用户是否为恶意用户。不同地区的次用户又有不同的位置信誉度,可反映出该地域是否受阴影和多径衰落的影响。基于用户之间的互动反馈,实时更新2种信誉度,并根据不同的信誉度给出不同的权重以用于合作式频谱感知。仿真结果表明,该算法在恶意用户存在的情况下仍能取得较高检测率。     

认知无线电网络中认知引擎及其安全问题研究

认知引擎可以根据外在无线环境的变化自适应调整传输参数，优化系统性能，是认知无线电网络的关键智能技术之一。然而．攻击者可以改变要优化的目标函数，阻止认知无线电的自适应操作。分析了认知引擎及其安全性问题，给出了一种防止目标函数攻击的解决思路。     

一种认知无线网络中公共控制信道的动态建立方法

针对目前对认知无线网络公共控制信道研究较少的现状,提出了一种在不增加额外成本、不采用其他通信方式且不影响授权用户使用的前提下,根据信道空闲程度优先序列动态建立认知无线网络公共控制信道的方法。用网络行为仿真软件OPNET建立基于该方法的完整的系统模型和仿真环境,根据仿真结果设计了基于"通信成功率"和"公共信道建立时间"加权的通信质量优化方案,提出了相应的归一化性能函数,并以此为基础确定了优化预设公共控制信道数目这一主要参数。