认知无线电网络多用户智能协作频谱感知算法

认知无线电网络中,单用户频谱感知容易受到阴影效应、多径衰落及隐蔽终端等不利因素的影响,造成感知结果的误判.为了提高系统的检测性能,并减少感知花销,提出了多用户智能协作频谱感知算法.各个认知用户根据估计信噪比自适应选择不同的感知策略,当估计信噪比高于选择阈值时采用双门限能量感知,低于选择阈值时则采用循环平稳特征检测,并在同一个感知周期内只进行一种较优的感知策略,从而在不明显增加计算复杂度的情况下,克服了能量感知在低信噪比条件下鲁棒性差的缺点,实现了智能检测.仿真结果表明,智能协作频谱感知有效提高了系统检测概率,缩短了平均感知时间,有较好的鲁棒性.     

认知无线电中能效优先的频谱感知算法研究

频谱感知是认知无线电的关键技术之一.针对认知无线电中降低频谱感知能耗的问题,研究了在满足一定感知性能的前提下,能效优先的频谱感知算法.首先对感知能耗最小化问题进行了建模,然后推导出目标检测概率与最小感知能耗之间的关系,接着给出了在目标检测概率要求下的最小感知能耗,最后分别对单信道和多信道场景进行了仿真,仿真结果验证了理论推导的正确性.     

基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法

针对移动Sink节点目标跟踪定位时间长,能耗大等问题,提出基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法。采用离散数据传输方式,并定义目标信息传输概率阈值来确定是否将节点当前位置信息由传感器节点传输到Sink节点。若当前位置信息不传输到Sink节点中,则使用最近一次通报的目标位置信息进行目标定位。然后开启目标周围相关传感器节点来有效降低算法数据传输量,并保持足够的定位精度。仿真结果显示：该方法比预测跟踪算法降低数据传输量87%左右,比动态目标跟踪算法降低跟踪时间33.7%左右。     

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%.     

双阈值能量检测的无线电网络协作频谱感知

针对认知无线电网络中协作频谱感知使能耗增加而降低网络寿命的问题,提出了一种双阈值能量检测的协作频谱感知方案.利用基于双阈值的能量检测方法最大化网络吞吐量,使能耗低于一个阈值同时保护主用户不受次用户的干扰.利用凸优化分析来获得感知时间和检测阈值的最佳值.仿真结果表明,方法能有效权衡网络吞吐量与能量效率之间的关系,相比传统的频谱感知方法,具有明显的优越性.     

能量效率和碰撞概率联合优化的协作频谱感知算法

协作频谱感知能提高认知无线电网络的感知性能。随着认知网络频谱感知性能的提高,一方面感知网络将会消耗更多的能量;另一方面次用户拥有更多的机会接入授权频谱,次用户的吞吐量不断增加,同时在通信过程中主用户与次用户发生碰撞的概率也不断增大。本文提出了一种联合优化能量效率和碰撞概率的协作频谱感知算法,通过最优感知检测点判断节点所处信道状态,融合中心舍弃信道状态不好的节点使其不参与数据融合,既消除了信道状态不好的节点对全局判决的不良影响,又提高了能量利用率。仿真结果表明,该算法提高了网络的频谱检测性能,并延长了感知网络的生命周期。     

具有先应性最优通道传输的车载网络研究分析

为解决车载网络中频谱感知和动态频谱管理问题,改善车载网络中无线电频谱信道中有效感知和数据传输性能,提出了一种预测控制的认知无线电（CR）车载网络。对所有预测变量,设定点计算的约束变量或目标值的期望值;根据目标期望值,在基于模型预测控制（MPC）框架中,通过控制计算预测变量的概率,使用数学模型计算预测变量在现实系统中的概率;基于现实系统预测做出决策操作,并将操作结果进行反馈,通过反馈提高预测质量。仿真实验结果表明：与抢占式MAC方法和反应式信道分配方法相比,提出方法的控制消息能耗更低,次级用户节点需要感知的信道数量更少,信道利用率得到增强。因此,可实现一个高效的CR车载网络。     

无人机无线网络中基于队列稳定的无线与计算资源分配优化

无人机(UAV)无线网络中,UAV承载基站设备,可灵活提供无线通信服务,支持在高质量的无线信道状态下进行数据传输;另一方面,将边缘计算服务器部署到基站侧,计算资源更靠近用户,通过任务卸载,能够直接在基站侧进行计算处理,缓解无线网络的去程链路压力;但是,考虑到能耗受限问题,如何通过资源优化来降低网络能耗并保证用户到基站的数据传输和任务处理的稳定性依然是研究的难题;针对UAV无线网络中用户向UAV基站发送数据并卸载计算任务的场景,研究了在数据传输和任务处理稳定性约束下进行无线与计算资源优化的能耗最小化问题,构建数据队列与任务队列,采用李雅普诺夫优化理论对问题进行转化和分解,获得能耗与队列的折中关系,并通过仿真分析评估了所提解决方案的有效性。     

基于快速独立成分分析的高效合作频谱感知方法

针对能量检测无法区分主用户与次用户的局限性,将基于快速独立成分分析的盲源分离算法引入频谱感知以分离主次用户的混合信号.在此基础上,提出一种基于近似负熵的判决准则对分离后的信号进行检测.针对单节点频谱感知的不可靠性,将以上算法拓展到加权合作感知,同时提出一种选择合作感知算法以降低感知数据传输开销和检测延时.仿真结果表明:所提算法能够可靠地检测主用户并能有效地提高频谱利用率.     

数据驱动下交互网络群智感知任务分配仿真

采用当前方法在交互网络中分配群智感知任务时,分配任务所用的时间较长,存在用户完成任务的概率较低,分配效率低的问题,提出一种数据驱动下交互网络群智感知任务分配方法.分析群智感知环境,将能耗最小化和时间最小化作为感知任务分配的约束条件,通过信誉模型计算用户在交互网络中的信誉值,将感知任务优先分配给信誉值高的用户,在交互网络...     

认知无线网络的改进资源管理算法研究

提出了一种基于资源认知信道的接入算法,可用于认知无线电环境下的无线资源管理。对资源认知信道上传输的每个分组——数据域部分采用了基于联合检测的扩频码,而控制域部分则分别采用了5种不同的信道接入协议。分析并仿真了认知用户在资源认知信道上的成功接入概率以及吞吐量性能。     

Distributed cooperative spectrum sensing in cognitive radio for ad hoc networks

Cognitive radio refers to an intelligent radio with the capability of sensing the radio environment and dynamically reconfiguring the operating parameters. Recent research has focused on using cognitive radios in ad hoc environments. Spectrum sensing is the most important aspect of successful cognitive radio ad hoc network deployment to overcome spectrum scarcity. Multiple cognitive radio users can cooperate to sense the primary user and improve sensing performance. Cognitive radio ad hoc networks are dynamic in nature and have no central point for data fusion. In this paper, gradient-based fully distributed cooperative spectrum sensing in cognitive radio is proposed for ad hoc networks. The licensed band used for TV transmission is considered the primary user. The gradient field changes with the energy sensed by cognitive radios, and the gradient is calculated based on the components, which include energy sensed by secondary users and received from neighbors. The proposed scheme was evaluated from the perspective of reliable sensing, convergence time, and energy consumption. Simulation results demonstrated the effectiveness of the proposed scheme.     

认知Ad hoc网络的频谱接入跨层设计方案*

为提高分布式认知Ad hoc网络的频谱感知精准性和能量有效性,提出了一种基于能量效率的频谱接入跨层设计方案。首先通过基于感知因子的完全二分图分解法对网络进行分簇,进而在簇内联合优化次用户的发射功率和接入概率,最终得到最优信道接入和功率分配方案。仿真结果表明,与传统算法相比该方案可通过合理分簇提高分布式认知网络的感知精度,在保证感知性能的条件下使系统能量效率得到有效提升。     

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。     

Spectrum sharing optimization with QoS guarantee in cognitive radio networks

In this paper, we propose an optimized spectrum sharing scheme based on the Hungarian Algorithm to guarantee the quality of service (QoS) for individual cognitive radio (CR) users belonging to different CR cells. The proposed scheme is most favorable for overlapping cells where the users are demanding channels for heterogeneous applications such as chatting, web browsing, or voice and video streaming. The spectrum sharing optimization with the QoS guarantee (SSO-QG) is an optimal scheme that can operate in throughput enhancement mode, high reliability mode and collision avoidance mode based on the weight assigned to the corresponding QoS parameters in accordance with the demands of different applications. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the existing schemes in terms of forming the optimal sharing pattern and meeting the stringent QoS requirements fairly enough according to the demands of the cell. Moreover, it reduces collisions with primary users.     

基于认知OFDM系统的功率分配算法

在正交频分复用的认知无线电系统中,授权用户会受到认知用户频带内子载波带外功率泄漏的干扰。针对这一问题,提出了一种基于幂函数分布的次优化功率分配方案,通过线性约束的凸优化数值运算,有效降低了最优方案中运算的复杂度。给出了在认知用户发射功率约束条件下的信道吞吐量分析。仿真结果表明,所提出的方案在满足授权用户干扰门限约束条件下,提高了现有功率分配方案的认知用户信道吞吐量。     

认知中继网络中的功率分配算法

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）通信是当前无线通信领域的研究热点。为了保证地面移动端与UAV通信的可靠性,提出了基于空时块码（Space-time block code, STBC）的协作中继传输方案。为了提升频谱效率,本文利用认知无线电技术,于协作中继处分别采用放大转发(Amplify-and-forward, AF)和解码转发(Decode-and-forward, DF)两种协议进行传输,在主用户通信服务质量得到保证和认知用户传输功率受限的条件下,建立以认知中继网络的吞吐量最大化为目标函数的优化问题。采取拉格朗日乘子法与Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件相结合的方案来实现优化问题中最优功率的分配。最后,仿真结果不仅验证了所提方案的有效性,还表明了DF中继协议下认知中继网络的吞吐量优于AF中继协议。     

RAC: Range Adaptive Cognitive Radio Networks

In recent years, cognitive radio has received a great attention due to tremendous potential to improve the utilization of the radio spectrum by efficiently reusing and sharing the licensed spectrum bands, as long as the interference power inflicted on the primary users of the band remains below a predefined threshold level. Cognitive radio allows the secondary users in the cognitive radio network to access the licensed spectrum of the primary users opportunistically. In this paper, an autonomous distributed adaptive transmission range control scheme for cognitive radio networks which is called the RAC is proposed. The RAC considers the QoS requirements of both the primary and the secondary users simultaneously. The cognitive user's maximization of its achievable throughput without interfering the primary user by adapting transmission range of the secondary users dynamically is the key feature of the RAC. One of the advantages of using the proposed scheme is its implementation simplicity. The RAC is compared to other cognitive radio schemes in a simulation environment by using ns2. Simulations indicate that, the RAC can well fit into the mobile cognitive radio ad hoc networks and improve the network performance. Having compared to the other schemes utilizing contemporary cognitive radio technology, the RAC provides better adaptability to the environment and maximizes throughput and minimizes data delivery latency.     

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。     

Cooperative sensing using inactive secondary users in cognitive radio system

To enhance the spectrum sensing performance in cognitive radio system, a new cooperative spectrum-sensing scheme by using inactive secondary users （SUs） is proposed. Cooperative sensing is performed among SUs only when they have data to transmit. The inactive SUs have been introduced to cooperation group in the event that there are no enough active SUs to obtain the predefined spectrum detection performance cooperatively. Both the theoretical analysis and simulation results demonstrate that the performance of the trade-off between the time period used for sensing and the achievable throughput can be improved by utilizing the inactive SUs. The optimized additional listening time for inactive SUs can be obtained after the weights of the achievable throughput and the efficiency are determined.