基于智能天线的认知无线电网络频谱访问协议

认知无线电技术可以择机地使用注册信道,从而提高频谱的利用率。但是这种提高只是局限于时域上的。将具有空间分隔特性的智能天线引入次无线电系统,设计了一种在空间上可以复用的频谱访问协议。该协议使次用户(SU)和主用户(PU)可以同时共存,优化了频谱和空间资源的分配,进一步提高了频谱的使用效率。此外,还对SU的传输成功概率和网络吞吐量进行了理论分析和仿真。结果表明:与使用传统全向天线的认知无线电相比,基于智能天线的认知无线电系统能获得更多的传输机会,吞吐量显著提升。     

认知无线电网络中的动态信道分配技术探析

移动通信技术正处于迅猛发展的阶段,越来越多的无线终端接入通信网络,成为无线移动通信网络发展的重要标志。这种不需要授权就可以随意使用的频谱,就造成了频谱资源的浪费。现有固定频谱分配方式的授权频段内的频谱,绝大多数多处于闲置状态,无法得到利用,正因如此,认知无线电技术应运而生。认知无线电最大的特点便是能够智能的使用频谱,而且不会对授权用户造成不利干扰。基于此,本文重点探讨了认知无线电网络中的动态新号分配技术。     

基于载波检测的认知无线电方案设计与实现

针对目前认知无线电概念较少付诸实施的实际情况,对认知无线网络中非授权用户接入频谱空隙的具体方法进行研究,提出一种基于载波检测的设计方案.该设计硬件上由单片机和射频发射模块组成.软件上通过基于载波检测的程序设计来实现非授权用户的智能接入.经测试,所设计的接入算法使得非授权用户能够准确检测和访问处于空闲状态的频点,并在这个频点上成功进行数据的发送与接收.而当授权用户使用该授权频段时,非授权用户又能够及时退出,寻找新的频点.从而初步实现了同构网络中非授权用户的智能接入,完成了一个可使用的认知用户通信系统.     

认知无线电在医疗无线网络中的应用研究

认知无线电是允许未授权用户可以机会式接入使用授权用户的电磁频谱的一种技术．这一新兴技术的目的是为了提高无线资源的使用率。在医疗环境中。认知无线电具有很大的潜力。可以解决分配给医疗应用的频谱的稀缺性所造成的干扰问题。介绍一些医疗无线网络的认知无线电技术应用的相关研究及所面临的挑战和发展趋势。     

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...     

认知无线电系统中授权频段机会可用价值研究

认知无线电技术能利用暂时空闲的授权频段,被认为是解决当前无线电频谱资源稀缺的有效技术。为提高搜索授权频段的效率,提出了一种简单而有效的方法。此种方法,根据认知无线电系统业务模型确定可用授权频段的加权系数,联合授权频段的占用状况来计算授权频段的机会可用价值。授权信道的可用价值反映了信道为认知无线电系统提供空白频谱的能力。     

认知无线电频谱感知技术研究

随着无线通信技术的迅猛发展,频谱资源短缺的问题越来越严重,甚至可能成为未来制约无线通信技术发展的瓶颈。认知无线电技术通过对频谱资源的"二次利用",为缓解频谱资源紧缺开辟了一条新的路径。在认知无线电网络中,当认知用户感知到目标频段处于空闲状态时,可以接入该频段进行通信,一旦检测到主用户重新出现时,要及时做出避让,以免影响主用户的正常工作。由此可知,频谱感知技术是保证认知无线电技术得以实现的关键和前提。     

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.     

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.     

认知无线电网络中基于信道跳频序列的异步交汇算法研究

认知无线电技术被公认为是未来通信网络中解决频谱资源稀缺和提高频谱利用率的关键技术。认知无线电用户以频谱共享方式机会式地接入授权用户的频段。异步认知无线电网络中的认知无线电用户在相互通信之前,首先需要完成交汇(Rendezvous)和信道协商。对近几年来基于信道跳频序列的异步交汇算法进行了综述,对文献中提出的三类算法进行理论分析,并通过Matlab仿真验证这三类中的八个算法在ETTR、MTTR和公平性三方面的性能表现,对比分析了这八个算法的优缺点。     

认知无线网络中动态频谱接入性能分析

认知无线电技术利用频谱空洞进行通信,有效缓解了频谱资源紧缺问题,动态频谱接入是其核心技术。网络中主用户对授权频谱的使用效率较高时,次用户接入网络无法完成符合QoS要求的通信,只有当主用户频谱效率在一定门限值下时网络才适合次用户接入。有限频谱空洞资源只能满足有限次用户的通信需求,为了保证通信质量,网络在固定的主用户频谱效率下只能接入适量的次用户。提出用强制优先排队理论对认知无线网络中的动态频谱接入过程进行模拟,通过仿真对次用户的切换概率、阻塞概率两个QoS因子进行分析,在给定的QoS条件下,得到了网络适合次用户接入的主用户频谱效率门限值,以及在固定的主用户频谱效率下网络适合接入次用户的量。     

Simulation modeling and analysis of the hop count distribution in cognitive radio ad-hoc networks with beamforming

Due to the spatial–temporal spectrum mobility in cognitive radio ad-hoc networks (CRAHNs), multi-hop communication paths among secondary users have to detour or even be disconnected to avoid interfering with primary users. Consequently, the hop count in CRAHNs shows distinguishing characteristics compared with those in conventional ad-hoc networks (AHNs). Although the influences of beamforming on the connectivity of CRAHNs have been studied in the literature, no research works on investigating the hop count in cognitive environment under the joined effect of beamforming have been conducted. In this paper, we model CRAHNs where SUs are equipped with directional antennas as geometric random graphs and then propose a framework for simulation analysis of the hop count distribution. Our proposed framework comprises of two components. The first one is an algorithm which finds all possible paths between two random secondary users selected as source node and destination node then returns the hop count of the shortest path between them by using the random values of node location and active state, antenna gain, and channel fading as input data. The second one is a methodology which returns the hop count distribution and connection probability of these two nodes from vast number of examined random network topology trials. We show that the hop count and the connectivity between two secondary users greatly depend on the number of antenna elements of directional antenna. Moreover, only a specific combination of direction antenna and beamforming scheme gives better performance than omnidirectional antenna. The observed results in this paper provide useful guidelines on designing and evaluating hop count based applications in CRAHNs with beamforming.     

Outage and energy-efficiency analysis of cognitive radio networks: A stochastic approach to transmit antenna selection

Cognitive radio networks have recently attracted significant research attention owing to their promise for application in future cellular communication. In this light, given the intense power consumption of wireless networks, considerable research is now being directed at designing random cognitive radio networks with enhanced energy efficiency. In this study, we investigate the outage probability and energy efficiency in a cognitive radio network, modeling the locations of the primary users and cognitive users as a Poisson point process. We derive closed-form expressions for the outage probability and energy efficiency with consideration of the probabilities of unoccupied (not utilized by the primary users) channel selection and successful transmission for imperfect detection in an interference-limited environment of cognitive radio network. Furthermore, we propose a transmit antenna selection method for the cognitive transmitter in such networks and accordingly develop closed-form expressions for the outage probability and energy efficiency. The study reported here highlights the importance of combining the capabilities of unoccupied channel selection and successful transmission in cognitive radio networks to achieve optimal performance regarding outage probability and energy efficiency. In terms of energy efficiency, there is an optimal threshold that maximizes the energy efficiency. For implementation in transmit antenna selection, the outage probability can be significantly decreased by increasing the number of transmit antennas, even though the energy efficiency is maximized at the target outage probability.     

基于频谱感知的认知Ad hoc网络分簇算法

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知效率,解决认知Ad hoc网络分簇问题,本文提出一种基于频谱感知的认知Ad hoc网络分簇算法。通过引入检测因子,综合考虑多个主用户信号交叠与阴影衰落的情况,将认知Ad hoc网络中的次用户节点与需要检测的主用户信道建模为二部图模型,使得分簇问题简化为最大权边二部图（Constraint maximum-weight edge biclique, C-MWEB）分解问题,并设计一种贪婪算法对其求解。仿真结果表明,在多个主用户信号交叠与阴影衰落并存的情况下,相较于传统算法,本文算法分簇更为合理,具有更好的有效性与可靠性。     

单天线认知无线电中的协作频谱感知和无线能量传输

在单天线认知无线电中,可以通过天线协作频谱检测来提高检测衰落信道中主用户(Primary User,PU)存在的传感性能。然而,由于协作频谱检测,认知无线电(Cognitive Radio,CR)可能消耗更多的存储能量,从而降低其传输性能。为了保证其传输性能,提出了一种同步协作频谱检测和无线功率传输的方案,该方案可以收集PU信号的射频(Radio Frequency,RF)能量,以提供频谱检测消耗的能量。提出了时间分流模型、实现了协作频谱检测,能量收集和数据传输的同步。制定了适用于该方案的优化问题,以最大化同步协作频谱检测和无线功率传输模型中认知无线电的频谱效率,分别受限于检测的概率和收集的能量。最后通过计算得到的最佳分配因子,以实现了频谱效率的最大值,并通过仿真得出了结论。     

动态阈值的双门限协作感知方法

随着通信技术的提高和通信应用的增多,无线频谱资源越来越匮乏.许多分配到资源的主用户利用率很低,认知无线电技术希望没有分配到资源的次用户合理使用主用户频谱来提高频谱的利用率.频谱感知技术关系到认知无线电中次用户对空闲频谱的使用机会,是认知无线电的关键技术之一.就是在已有的感知技术的基础上,提出了新的感知手段.在认知无线电网络中,不同的次用户由于与主用户距离以及自身所处环境的噪声影响不同,它们的信噪比一般是不一样的.这里采用的动态阈值的双门限协作感知方法,是对传统双门限能量感知方法的改进,通过充分考虑次用户之间的差异性来提高感知的性能.首先,根据对检测和虚警概率的要求,过滤掉一部分检测能力不满足条件的次用户.同时,每个次用户的用于能量感知的双门限会根据它们各自信噪比的不同而动态变化.通过与单门限能量感知以及传统双门限能量感知方法进行比较,可以看出本文提出的感知方法一定程度上提高了系统整体感知的性能.     

认知智能电网中基于能效优化的频谱分配策略

针对智能电网的无线通信环境存在频谱短缺、资源利用效率低等问题,将认知无线电技术应用于智能电网的邻域网络通信中.引入认知智能电网概念以保证业务传输的公平性和有效性,提出一种基于改进二进制蝴蝶优化算法(BOA)的频谱分配策略,此方案考虑了通信过程中的信噪比和路径损耗,选择系统能量效率作为信道效益,并且在拓扑结构固定的城市居民小区进行建模仿真.首先,使用基于改进时变转换函数和扰动策略的二进制蝴蝶优化算法(IBBOA)为认知智能电网用户进行频谱分配;然后,采用基于接收信噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的传输功率,减少认知智能电网用户和主要用户之间存在的干扰;最后,以系统能量效率和两个用户公平性指数为优化目标,与遗传算法(GA)和二进制粒子群算法(BPSO)进行对比实验.仿真实验表明,联合闭环功率控制的IBBOA算法所获得的系统能量效率比未联合闭环功率控制的NBOA算法高33.2%,IBBOA算法最终的系统能量效率和用户公平性指数fair比GA算法分别高出47.8%和62.6%,比BBOA算法分别高出17.6%和26.7%.结果表明所提方案能够有效抑制认知智能电网中用户间的干扰,大大提高频谱利用率和系统能量效率.     

基于MUD/SD的认知无线电系统遍历容量研究

提出了基于多天线选择分集接收的多用户分集认知无线电系统模型。该系统模型由于在认知接收端采用了多天线选择分集接收,相比传统多用户分集认知无线电系统采用的单天线接收,能够进一步提高认知用户系统信道遍历容量。推导并给出了认知接收端信噪比的概率密度函数与累积分布函数,分析了多天线数目与认知用户数对系统信道遍历容量的影响,同时给出了不考虑认知用户发送功率约束条件下的认知用户系统信道遍历容量的解析表达式。     

信息论准则的频谱感知技术

频谱感知是认知无线电通信的前提,针对传统单天线能量检测算法易受噪声不确定性影响的问题,结合MIMO的空间处理能力,提出一种基于信息论准则的频谱感知算法。首先通过实时侦听信道,获得观测信号的相关矩阵;然后利用AIC准则检测周围环境中是否有主用户存在。该算法无需预先得知噪声的功率信息、无需设置判决门限。仿真结果表明,相比于能量检测算法,该算法有效提高了系统的检测概率,对噪声不确定性具有鲁棒性。