基于模糊马尔可夫链预测的CR频谱接入算法

基于认知无线电（CR）的动态频谱接入技术,近年成为研究热点,但大部分算法都是根据当前授权用户的频谱活动情况来指导认知用户的频谱接入。本文研究了一种基于模糊马尔可夫链预测模型的动态频谱接入算法,该算法结合授权频段空闲时长的统计规律和模糊理论对信道状态进行预测,认知用户结合自身要求和信道状态的预测结果选择接入。仿真结果验证...     

混合式动态频谱接入协议的研究

为了避免认知用户对主要用户的干扰,实现了频谱移动性的要求,提出了一种Ad Hoc认知无线电网络下的动态频谱接入协议.先使用分布式频谱侦测技术,建立基于AdHoc认知无线电的网络模型.认知用户利用马尔科夫模型预测可用频段,从而在每个时隙选择预测的可用频段进行侦测,降低设备技术要求,并节约能量.最后,给出了相应的认知无线电频谱接入方案和频谱分配算法,为每一条空闲频段选择合适的通信组,实现系统频谱利用的最大化.     

基于用户预算和服务质量的动态频谱接入

在动态频谱接入网络中,如何通过频谱地图有效地获得频谱的使用是一个亟待解决的问题。目前主要通过频谱运营商将可用频段销售给用户的方式实现频谱接入。针对用户的实际支付能力和服务质量(QoS)需求不同,提出联合预算和功率控制方案。将运营商和用户建模成两阶段的Stackelberg博弈模型,运营商根据用户的预算和QoS需求动态调整频谱价格,用户根据频谱价格改变自己的需求,最后证明了用户和运营商最大收益的纳什均衡解的存在性和唯一性。仿真结果表明:在多次交换信息后,用户预算的总和是整个网络收益的上限,用户和运营商均能获得最大收益且达到纳什均衡。     

基于深度强化学习的认知无线电协作频谱感知

为了解决频谱资源利用率低的问题,引入了认知无线网络的概念.在认知无线网络中,次要用户可以在不影响主要用户正常工作的前提下机会性地接入授权频段,故精确地感知频谱的状态并快速准确地接入授权频段就显得尤为重要.由于网络中存在干扰和阴影衰落等因素,传统的频谱感知效果不理想.本文引入了协作频谱感知技术,通过强化学习算法选择参与协...     

认知无线网络中基于进化博弈的动态频谱接入*

研究了认知无线网络环境中基于价格动态性的动态频谱接入,即不同的授权网络服务商以不同的价格将空闲频谱出售给认知网络,且认知用户可以根据自己获得的报酬动态地接入不同的网络。为最大化认知网络的效用,提出了基于进化博弈的动态频谱接入方案。仿真结果表明,当认知用户群体到达进化均衡时,接入每个主网络的认知用户数量的比例达到稳定状态,最大化了认知用户和网络的效用。     

基于剩余能量的认知无线传感器网络频谱分配

针对当前无线传感器网络(WSN)使用的ISM频段频谱资源稀缺、传感器节点能耗受限等问题,将认知无线电技术应用到无线传感器网络,提出一种基于改进二进制灰狼优化算法(IBGWO)的频谱分配方案。该算法在标准灰狼算法(GWO)的基础上采用由适应度值比例构成的权重因子,动态调整算法的位置向量更新,同时使用一种动态转换函数,将个体位置映射,到二进制空间,具有平衡全局搜索和局部开发的能力。仿真实验表明,将改进后的灰狼优化算法应用于认知无线传感器网络频谱分配中,其收敛速度和寻优能力优于标准灰狼算法,能较好的实现认知无线传感器节点的剩余能量最大化,且次用户接入公平性优于其他算法。     

基于认知无线电技术的动态频谱分配方案研究

随着物联网的发展,人们能够更加方便快捷地利用智能终端,随时随地接入到无线网络中进行业务数据传输.然而,激增的移动用户数量和业务的带宽需求,使得无线频谱资源日益稀缺,现有固定式频谱分配方案面临巨大挑战.面向物联网发展,如何满足用户的高移动性和呈爆炸式增长的业务传输需求成为物联网研究的重点.认知无线电技术,一方面允许用户终端自适应感知所处环境的频谱资源空闲信息,为用户营造一个无缝的接入环境,保证用户的高移动性;另一方面通过动态频谱分配有效地解决了频谱资源稀缺和现有授权频谱资源利用率低的问题,为用户的海量数据传输提供保证.作者基于认知无线电技术,提出了一个用户终端和网络端共同参与决策的两级动态频谱分配框架结构,并提出了两级动态频谱分配方案.该方案设计包含:空闲频谱资源排序选择算法和集中式的联合优化匹配算法.通过用户终端和网络端的协同工作,文中所提出的两级动态频谱分配方案能够有效满足用户的高移动性和业务传输服务质量需求,实现空闲频谱资源利用率和频谱间切换概率的联合优化,为移动用户的海量数据传输提供保证.仿真实验结果表明,与传统图匹配方法相比较,该方案能够平均提高全网服务质量有效吞吐量70%,平均降低频谱间切换概率56%.     

认知无线电网络中基于智能天线的空间频谱接入机会

认知无线电技术可以动态使用授权频段进行传输,因此如何有效利用这些频谱接入机会成为一个研究重点。本文研究在认知无线电网络中使用智能天线,使认知用户在时域上获得频谱接入能力外,还具有增强的空间复用能力。当前频段出现活跃授权用户时,认知用户可以优化天线波束模式,避免干扰授权用户同时保持在该频段上的传输。本文对波束调整的策略进行分析,并给出了使用这些策略时认知用户可以获得的空间共享概率。理论分析和仿真结果均表明,使用智能天线可以使认知用户获得更多的频谱接入机会,频段的利用率大幅提高。     

基于NC-OFDM系统的快速资源分配算法

非连续正交频分复用（Non-continuous orthogonal frequency division multiplexing,NC-OFDM）技术是认知无线电（Cognitive radio,CR）的一项应用。在NC-OFDM通信系统中,认知用户感知无线环境中授权频段的频谱空洞（Spectrum hole）并加以利用,以减少频谱的浪费。为保证授权用户的通信质量,认知用户需要在授权用户接入通信时立即退出,这使NC-OFDM通信系统对实时性要求较高,适用于OFDM通信系统的传统资源分配算法无法满足实时性要求。基于NC-OFDM系统的频谱特点,提出两种快速资源分配算法。所提出的算法首先依据误比特率与增益噪声比计算功率门限,采用一次判断选出认知用户使用的子信道,降低解空间维数;接着直接计算注水常量,进行初始资源分配;最后基于二分思想对已排序的子信道（方法1）或未排序的子信道（方法2）进行剩余资源的分配。理论分析与仿真结果表明,提出的快速资源分配算法与最优算法的资源分配结果相同（方法1）或相近（方法2）,复杂度更低,资源分配的速度更快。     

物联网环境下基于演化博弈的动态频谱分配算法

研究物联网环境下垄断频谱市场中两个有限理性的服务提供商基于需求响应的价格竞争。服务提供商购买频谱拥有者提供的频谱,相互动态竞争提供给次用户使用以谋求自身利益的最大化。引入动态频谱接入,同时考虑次用户对价格的反应,将服务提供商的动态价格策略选择建模为演化博弈模型。通过复制动态,提出的算法收敛到演化稳定均衡(ESS)。仿真结果表明所该算法是收敛的,可以达到ESS,分析结果验证了演化博弈算法的稳定性和有效性。     

认知无线网络中基于无休止多臂赌博机模型的多用户频谱接入机制

针对如何协调多个认知用户择机接入多段空闲频域信道的问题,提出了一种基于无休止多臂赌博机(RMAB)模型的动态频谱接入机制。首先,考虑到实际环境下认知用户的信道感知误差,推导出能有效处理感知误差的Whittle索引值算法,该算法通过历史经验积累给予每个信道一定的信任值,并综合考虑在当前信任值下选择每个信道的立即收益与未来收益的多少,选择出需要感知接入的信道;其次,对于多个认知用户接入相同信道时产生冲突的问题,提出了基于多标拍卖的协调机制,通过多标拍卖的方式处理认知用户之间的冲突。仿真结果表明,在相同的环境中,所提出的频谱接入机制与未处理误差的或者未采用多标拍卖的接入机制相比,认知用户获得的吞吐量更大。     

Achievable bit rates of cognitive user with Vandermonde precoder in cognitive radio network

In cognitive radio network (CRN) where primary user (PU) and secondary user (SU) wish to communicate with their corresponding receivers simultaneously over frequency selective fading channels,the interference between PU and SU should be eliminated in order to realize spectrum sharing.Precoder division multiple access (PDMA) that implements Vandermonde precoder in cognitive orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is proposed,which benefits from the frequency selectivity of the cognitive channel to ...     

认知无线网络中基于Vandermonde预编码的认知用户可达比特率研究

在认知无线网络中,主用户与认知用户要求在频率选择性衰落信道下与它们各自相应的接收机进行同时通信.主用户与认知用户之间的干扰必须尽可能消除以实现两者的频谱共享.本文提出了认知正交频分复用(OFDM)中采用Vandermonde预编码的预编码多址接入(PDMA)策略,它有效利用认知信道的频率选择性构成频率波束成型器.在主用户干扰受限和最优功率分配策略下,采用Vandermonde预编码可使认知用户达到高比特传输率.理论推导过程均采用数值计算与仿真得到证明.数值计算与仿真结果表明,最优输入功率分配策略可使认知用户对主用户不产生干扰的前提下获得可达比特传输率(ABR).同时,数值仿真验证了理论推导过程.在认知无线网络中,采用Vandermonde预编码器构成PDMA,认知用户接收机信噪比与主用户目标速率均可以显著影响认知用户的可达比特率.     

基于POMDP的信道感知接入算法

在认知无线电中,为了最大化次用户的吞吐量,同时对主用户的干扰低于预定值,提出一种基于POMDP的信道感知接入算法。次用户将主用户信道在时间轴上细分成等间隔的时隙,在每个时隙开始时,次用户从频谱感知、以较高的功率接入信道和以较低的功率接入信道三种可选策略中选择最优的策略。将次用户的选择过程建模成一个POMDP问题,并采用一些相应的最优策略求解。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于用户分配和负载的频谱分配算法

提出了一种基于用户分配和负载的频谱分配算法.该算法包括两部分:用户分配子算法和频谱分配子算法.用户分配子算法首先基于聚类划分理论,使分配到相同访问点下的用户具有相近的信噪比,缓解了无线接入网络中普遍存在的远近效应问题.在该用户分配基础上,频谱分配子算法根据各访问点的负载及其关联用户信噪比的平均值计算最优频谱分配.该算法具有可实现性、多项式时间的计算复杂度以及比例公平性.真实数据驱动的仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高系统吞吐量,同时大幅度减小访问点的报文缓冲区队长.     

基于Agent的协作频谱感知算法

为了提高认知无线电频谱感知技术的性能, 提出一种新的基于Agent的协作频谱感知算法。该算法在本地检测中使用多门限能量检测,同时将认知节点估计的信噪比的值发送到Agent控制中心,在控制中心根据每一个认知节点发送的信噪比的值和该节点与发射机的距离进行权衡,选取可靠性和有效性较高的认知节点参与判决融合。仿真结果表明,该算法能够很好地提高认知无线电网络的协作频谱感知能力,同时在一定程度上减少了原有协作感知算法中参与感知节点的数目。     

认知无线电网络的伺机频谱接入策略

提出了一种伺机频谱接入策略,用于由移动用户构成的认知无线电网络环境。提出的方案中,将每个可获得的信道划分成由N个时隙构成的TDMA帧,并且为每个激活的认知用户分配一个区别于其他激活用户的时隙。允许节点以一定的接入概率充分利用分配给其他激活用户的时隙进行通信。评估了提出的伺机频谱共享策略对系统吞吐量和能耗性能的影响。     

认知无线电中基于QoS分级的频谱分配策略

为提高认知无线电中的系统吞吐量,保证频谱分配的公平性,提出一种基于服务质量(QoS)分级的频谱分配策略。建立模糊综合判决模型,根据认知用户的业务类型判别其QoS级别,应用CMSB信道分配算法进行频谱分配。仿真实验结果表明,该频谱分配策略能在满足认知用户QoS需求的同时,保证较高的系统吞吐量和接入公平性。     

认知无线电网络中基于需求的频谱资源分配算法研究

认知无线电网络中,已有的分配算法未考虑用户的需求,这样会导致需求小的用户分配到更多的资源。为解决上述问题,提出基于需求以及联合比例公平两种频谱分配算法,这两种算法均将用户需求作为频谱分配时需要考虑的因素。仿真结果表明,基于需求以及联合比例公平算法比原算法更能满足各用户的需求。     

基于多种群进化与粒子群优化混合的频谱分配算法

为了解决认知无线网络中的频谱分配问题,提出一种基于多种群进化与粒子群优化混合的频谱分配算法。它采用图论着色模型,首先使用遗传算法将多个种群进行独立进化,以提高种群的全局搜索能力;然后选出每个种群中的最优的个体作为粒子群优化的粒子,并通过控制每个粒子的初始速度方向来加快算法的收敛速度。最后以系统总收益最大化和用户间的公平性为优化目标与遗传算法和粒子群算法进行了对比实验,仿真结果表明,该算法在收敛速度、认知用户接入公平性和系统总收益3个方面的性能均优于遗传算法和粒子群算法。