认知无线电中基于多址接入信道的多用户联合频谱感知算法

针对多用户联合感知场景问题,考虑次用户至决策中心之间有损信道的情况,提出了基于多址接入信道（MAC）的联合频谱感知算法。在系统结构和数学建模基础上,分析了传统MAC算法渐近性、中断概率等性能。在次用户平均发射功率约束下,以最大化检测概率为目标,对基于MAC算法中的发射增益进行优化;并考虑了一定服务质量情况下最小化次用户数目的问题。仿真结果表明,MAC算法能够保证良好的检测性能,以决策中心错误概率为例,提出的优化算法取得了指数级的性能提升。     

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。     

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。     

无线认知网络中基于竞争的频谱感知预测算法

无线认知网络已成为无线网络的研究热点,其中频谱感知和接入算法研究一直是无线认知网络的研究重点。本文针对一定的无线认知网络,给定多个竞争业务流之间的拓扑关系,提出了一种集中式的频谱感知和接入算法。该算法利用一种新的最小团覆盖算法对竞争关系进行建模,并通过最大匹配算法进行频谱分配。仿真结果证明,该算法能使全网期望的吞吐量至少提高30%。     

基于能效的认知无线电频谱接入算法

认知无线电(CR)技术和能效(EE)通信设计这两种技术已经使得系统分别达到较高的频谱效率(SE)和能源利用效率(EE)。然而在认知无线电系统中,既要保持较高的频谱效率,又要使得能源利用效率相对较高的问题,始终少有研究。针对此问题,在正交频分复用(OFDM)认知无线电网络的基础上考虑平均能效和频谱效率折中的频谱接入方案,提出了一种低复杂度的次优启发式算法。仿真结果表明,所提算法相对于其他已有算法能够显著节约能量,并且在性能和复杂度方面具有较大优势。     

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。     

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.     

一种认知智能电网中频谱接入策略选择机制

针对智能电网中频谱资源短缺问题,认知无线电技术被引入到智能电网中,构建认知智能电网。然而,认知无线网络中频谱资源的不确定和智能电网中节点通信环境的不确定性直接影响到系统性能。为此,提出一种认知智能电网中频谱接入策略优化选择机制。电网节点根据自身的实时传输需求和实时可用频谱资源状况,选择不同的频谱接入策略,以最大化节点的有效传输范围。仿真结果验证了所提选择机制的有效性。     

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Q-learning的机会频谱接入信道选择算法

针对未知环境下机会频谱接入的信道选择问题进行研究。将智能控制中的Q-learning理论应用于信道选择问题, 建立次用户信道选择模型, 提出了一种基于Q-learning的信道选择算法。该算法通过不断与环境进行交互和学习, 引导次用户尽量选择累积回报最大的信道, 最大化次用户吞吐量。引入Boltzmann学习规则在信道探索与利用之间获得折中。仿真结果表明, 与随机选择算法相比, 该算法在不需要信道环境先验知识或预测模型下, 能够自适应地选择可用性较好的信道, 有效提高次用户吞吐量, 且收敛速度较快。     

分布式网络管理系统中的访问控制

随着通信网络应用的不断增长,网络的结构日趋复杂,在这种情况下,采用分布式结构的网络管理系统应运而生。这一分布式结构为网络管理工作的顺利进行带来了许多便利,但同时也为系统增加了更多的安全威胁。该文针对分布式网络管理系统的这一特点,设计了相应安全架构中的访问控制系统。文中详细说明了该访问控制系统设计过程及思路,并对各个组成模块进行介绍。设计中采用了身份认证、权限控制等技术,实现了对网络管理系统基于应用层的保护。     

无线传感器网络分布式定位算法研究

定位技术是传感器网络中的关键技术之一。重点介绍DV-Hop,ROCRSSI两种分布式非测距定位算法及具体实现过程,DV-Hop算法以增加网络通信开销为代价获得了较高的容错性和覆盖率;ROCRSSI算法简单、部署成本低,但对周围环境和锚节点密度依赖性较大。从开销、容错性、定位精度、覆盖率等方面对两种算法的具体性能做了评价比较。     

无线传感器网络分布式定位算法研究

定位技术是传感器网络中的关键技术之一.重点介绍DV-Hop,ROCRSSI两种分布式非测距定位算法及具体实现过程,DV-Hop算法以增加网络通信开销为代价获得了较高的容错性和覆盖率;ROCRSSI算法简单、部署成本低,但对周围环境和锚节点密度依赖性较大.从开销、容错性、定位精度、覆盖率等方面对两种算法的具体性能做了评价比较.     

自适应退避调整介质访问控制算法的优化研究

在无线传感网中,为了使整个网络持续高效地工作,需要降低节点能耗、减少网络时延以及提高网络吞吐量。为此,提出一种自适应退避调整消息认证码算法,每个节点根据当前网络状态采用一个固定传输尝试率并且动态调整其退避窗口大小,从而对成功传输一帧长度的时隙进行调整。仿真结果表明,与基于模型的帧调度算法和渐近最佳退避算法相比,提出的算法可有效减少网络时延,提高网络吞吐量。     

基于神经网络量子算法的多用户检测器

利用遗传量子算法和Hopfield神经网络,提出了一种融合两种算法优点的神经网络量子算法,并将其应用到CDMA通信系统的多用户检测问题中。所提算法把神经网络嵌入到遗传量子算法的每一代中,可进一步提高量子种群的适应度函数值。通过混合神经网络到GQA中,还可加快GQA的收敛速度进而减少算法的计算复杂度。另外,GQA所提供的良好初值改善了HNN的性能,嵌入的HNN也提高了GQA的性能。仿真结果证明了该方法的抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统检测器和一些应用智能算法的多用户检测器。     

分布式服务网络中保证QoS的服务路由算法研究

服务组合可以通过组合网络上多种服务形成新的服务.针对服务组合的服务路径选择问题,提出在分布式服务网络中确保QoS的服务路由算法.其中,包括通过向量长度的方法合计多QoS约束的函数F以及瓶颈选择算法BNS(bottle-neck se-lection).BNS算法将请求的服务序列按瓶颈从小到大排列,按序进行特定的筛选,可以有效的减小候选图的规模,提高查找效率.最后的仿真证明,提出的服务路由算法达到了良好的成功率及提高了服务网络的负载量.     

无线传感器网络分布式节点定位算法研究

无线传感器网络在众多领域有着重大的应用价值,而网络的节点定位技术是这些应用的基本支撑技术.本文针对无线传感器网络节点的定位精度问题,提出一种新的分布式节点定位算法.介绍了算法的基本原理和实现方法.算法使用位置误差参数选择参与定位的节点,避免使用奇异信标节点信息,可以有效抑制定位误差的累积.仿真结果显示,这种算法具有定位精度高,计算复杂性和通信开销低等优点.     

分布式电源接入位置对配网电压影响研究

配电网在高渗透率、低负载运行状态下,分布式电源(DG)接入系统后对原电网的安全运行产生的影响不容小觑.针对DG接入配电网的不同位置会对系统电压产生不同影响的问题,提出6种不同DG接入配电网方式.首先利用前推回代潮流法求解并网后节点电压值;然后以电压质量最优为目标,支路容量、节点电压、有功及无功功率平衡为约束条件,利用新颖帝国竞争算法(ICA)对模型进行求解;最后在IEEE-33节点中进行仿真验证,所得结果表明方式3与方式6接入为最优接入且验证了 ICA算法在寻求高渗透、低负载运行状态下DG接入位置具有正确性和实用性.