认知无线电网络中频谱分配算法

随着科学技术的发展,无线通信技术逐渐趋于成熟,虽然频谱资源日益增多,但是认知无线电的频谱仍是处于紧缺状态,在一定程度上对无线通信的发展有着阻碍和抑制的作用。比如一些用户的需求在认知无线电网络中并没有得到满足,这一问题具体表现在频谱分配算法的不够严谨,存在很大的欠缺。     

网络效益最大化的认知无线电频谱分配算法

首先介绍了认知无线电系统中频谱分配的图论着色模型。针对该模型以网络效益最大化为目标,设计了自适应的交叉和变异算子,并在此基础上引入小生境技术,提出了基于自适应小生境遗传算法的认知无线电频谱分配算法。通过仿真实验比较了本算法、颜色敏感图论算法与经典遗传算法的性能。结果表明基于自适应小生境的遗传算法不易陷入局部最优,在较少的代数内就可以找到理想最优解,能更好地实现网络频谱效益最大化,其性能优于颜色敏感图论算法和经典遗传算法。     

认知无线电网络中分布式频谱分配策略的研究

研究认知无线电网络中的分布式频谱资源分配策略对提高频谱资源利用率具有重要的意义.基于动态议价博弈模型并结合最佳单位带宽定价,对认知无线电网络中主用户和认知用户的收益进行建模,在此基础上提出一种高效的基于议价博弈的分布式频谱分配策略(Bargaining Game-Distributed Spectrum Allocation Strategy,BG-DSAS).分别分析了两用户和N用户条件下的策略方案,并给出了实现BG-DSAS频谱分配策略的算法流程.仿真实验从多个角度分析了策略的合理性和有效性.     

认知无线电网络中系统效益最大化的频谱分配

传统遗传算法和自适应遗传算法在优化认知无线电网络的系统效益时易陷入局部最优。针对该问题,通过引入反映每个染色体基因特性的欧氏距离,对遗传算法进行改进,提出一种系统效益最大化的频谱分配方案。实验结果表明,该方案的频谱分配性能优于基于传统遗传算法和自适应遗传算法的方案。     

认知协作无线电网络下基于能效的资源联合分配

在认知协作无线电网络中,当次用户盲目地参与到中继主用户中,会选择不利于次用户系统能效的主用户,从而降低次用户系统整体的能效。针对该问题,提出一种资源联合分配方案。次用户有权拒绝不利于自身系统的协助申请,而是选择有利于其系统能效的主用户进行协助。在确定主用户集合的情况下,通过有效地分配带宽和功率来提高次用户系统的能效。仿真结果表明,该方案能够在保证各用户服务质量的情况下,实现次用户系统能效的提高。     

认知无线电网络中多目标频谱分配与功率控制

针对Underlay接入方式的认知无线电网络中的功率控制问题进行了研究,提出同时考虑频谱分配和功率控制两个因素。并且为了同时满足用户的多种需求,将网络容量和功耗效率构建成一个多目标优化问题,然后提出了一种基于NSGA-Ⅱ的改进多目标优化算法对该问题进行建模求解,得到了适合用户不同需求的Pareto最优解集。最后将所提方法与SPEA-Ⅱ算法进行了实验对比,仿真结果表明,所提方法能够有效地搜索到优化解,并且能够满足不同情况下的频谱和功率分配要求。     

基于遗传算法的全双工认知无线电网络信道分配策略研究

随着无线通信业务的不断增长和智能终端的日益多样化,无线频谱资源变得愈加紧缺,认知无线电作为一项能够有效解决频谱利用率过低的技术,近年来引起了学术界和工程界的广泛关注。在认知无线电网络中,次用户以合作频谱感知的方式智能判断主用户的工作状态,以便在授权频谱的空闲时段内接入并加以使用。将全双工通信技术引入到传统的认知无线电网络中,实现了频谱感知和数据传输的同步,既能确保数据传输的连续性,又能减少对主用户的干扰,对提升无线频谱利用率具有重要作用。对于多信道全双工认知无线电网络的信道分配,建立了次级网络吞吐量最大化模型,并通过惩罚函数法,将混合整数非线性规划问题转换成不带约束条件的非线性规划问题,提出了基于遗传算法的全双工认知无线电网络信道分配策略。仿真实验结果表明,该算法能在综合考虑算法复杂度和性能的情况下,完成信道分配并保证次级网络吞吐量的最大化。     

认知无线电网络中的一种新型协作频谱感知方法

提出一种能够应用于认知无线电网络中的新型协作频谱感知方法--双阚值能量检测,该方法同时利用了次要用户的接收信号能量和局部判决结果两种信息,由判决中心结合次要用户的局部判决结果和接收信号能量,做出最终判决从而确定主要用户存在与否.该方法在通信流量增加不多的情况下能够充分提升检测性能.仿真结果表明当接收信号能量落入延迟判决区间的概率较大时,该算法能够显著地改善认知无线电网络的协作频谱感知能力.     

认知无线电网络非协作博弈功率分配算法研究

发现干扰节点,并将功率适当地分配至各个可用频谱上,以提高节点数据率和网络吞吐量,是认知无线电网络当前的研究热点.本文提出一种基于非协作博弈功率分配方法(PANG),以提高认知无线网络系统吞吐量.PANG将认知网络节点功率分配问题转化为非协作博弈问题,并采用线性代价因子的方法抑制功率分配时的盲目性.理论分析表明,PANG存在纳什均衡点,具有帕累托最优解.本文使用Matlab对PANG算法进行仿真,仿真结果表明,PANG算法能够比PIWF算法更加合理的进行功率分配,并有效的提高系统吞吐量.     

认知无线电系统协作频谱感知机制优化

为使干扰受限情况下的频谱感知效率达到最大,提出一种认知无线电系统协作频谱感知机制的优化方案。定义系统模型,运用协作频谱感知对系统目标进行联合优化,包括感知时间、传输时间、参与协作的感知用户数在内的感知参数优化。仿真结果证明,采用该优化方案,能在满足干扰受限的条件下最大化频谱感知效率。     

混合模式下认知无线电网络的能效优化算法

认知无线电网络中,协作频谱感知利用多个节点同时感知可提高频谱感知检测性能。然而随着感知的次用户(SU)个数增加,导致能耗增高、能效(EE)降低。为解决这一问题,本文结合机会频谱接入和衬垫式频谱共享2种共享模式,构造基于混合频谱共享模式的能效模型,同时考虑3种不同的融合规则、主用户(PU)的再占据概率和报告信道误差,以最大化SU系统的EE为目标,使用拉格朗日乘子法与次梯度下降算法对感知时间、参与感知个数、次用户发射功率进行迭代优化求解。仿真结果表明,在最低服务质量要求(QoS)和发射功率的约束下,该能效优化算法能够实现更高的吞吐量和更高的能量效率。     

认知无线网络中混合式频谱分配策略及性能研究

针对认知无线网络中的非实时业务,考虑集中式频谱分配可以实现全局优化,分布式频谱分配具有更好灵活性的特点,引入随机退避和控制中心调度的协作机制,提出一种混合式频谱分配策略.基于系统中授权用户和认知用户分别占用的信道个数,建立一个二维Markov模型,在认知用户理想感知的前提下,给出系统的转移概率矩阵,并进行系统模型的稳态分析.导出混合式频谱分配策略下的信道利用率、认知用户中断率及阻塞率等系统性能指标,并通过系统实验,定量的刻画认知用户数,认知用户到达率及信道数对系统性能的影响.     

基于极值优化的频谱分配算法

针对认知无线电网络中的频谱分配问题,融合频谱的连续可用概率,提出了一种改进的分配模型,并基于频谱 分配问题的NP 特性,提出了一种基于极值优化的启发式智能求解算法。仿真实验表明：本算法能获得较好的频谱分配效果, 有利于频谱资源的有效利用。     

认知无线电在频谱感知和资源分配方面的探讨

认知无线电是一种智能无线电技术,具有自主寻找和利用空闲频谱资源的能力,它是解决无线通信需求增长与频谱资源稀缺的有效途径。本文简述了认知无线电的基本原理,对其在频谱感知和资源分配方面的研究进行了总结,并探讨了该技术发展需要解决的几个关键问题。     

基于NSGA-II算法的认知无线电频谱分配

认知无线电中,频谱拍卖是解决动态频谱分配的有效方法,其主要目的是最大化所有主用户的收益。然而,主用户间的收益是存在冲突的,给拍卖算法的优化带来了困难。为此,提出一种新的拍卖方案,来解决获胜者确定问题(Winner Determination Problem, WDP)。在该方案中,动态频谱拍卖问题被建模成多背包问题,并通过非支配排序遗传算法II (NSGA-II)得到最终的解决方案。最后,仿真实验结果表明,就解决WDP问题而言,与贪心算法相比,NSGA-II算法有更好的表现。     

认知无线电中动态频谱分配问题的研究

介绍了认知无线电的研究现状,对认知无线电系统中已有的动态频谱分配模型进行了分析并结合各种算法进行了比较。在此基础上总结并提出了频谱共享的一些挑战性问题,探讨了动态频谱分配的一些热点问题并构想了未来的发展方向。     

认知无线电协作频谱感知机制的优化

频谱感知的目标是在尽量避免对主用户造成干扰的条件下为感知用户提供尽可能多的频谱接入机会。由于单用户频谱检测算法的局限性,协作频谱感知被提了出来。在满足对主用户干扰限度的条件下,为了使单个授权信道的频谱感知效率达到最大,引入一种新的协作频谱感知机制,联合优化包括感知时间、传输时间、参与协作的感知用户数目在内的感知参数,并通过穷尽搜索算法得到最优解。在此基础上研究了多个授权信道情况下的频谱感知效率问题,提出了一种授权信道选择分配方案。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

认知无线网络信道接入协议

由于认知无线网络(cognitive radio network,简称CRN)固有"二次利用"的特性,使其日益得到重视.而作为CRN核心构成的MAC(medium access control)协议,业已成为当前各研究机构的一个热点.主要对频谱感测技术、信道接入技术等MAC层核心设计问题进行了探讨,并针对认知无线网络MAC的特性及需求进行了分析,然后对设计MAC频谱感知技术、信道接入技术、频谱共享技术等相关研究进展进行了归类总结.最后指出了当前面临的主要研究难点及挑战,并提出了一些方向性建议.