基于空间位置的混合频谱共享系统功率分配研究简

针对次用户空间位置分布的随机性,提出空域混合Overlay/Underlay频谱共享模型以提高无线频谱利用率。根据次用户在不同空间位置对主用户的干扰,在主用户干扰容限约束下推导出次用户工作于Overlay状态和Underlay状态的空间区域;以最大化系统容量为准则建立认知系统功率优化分配模型,推导出次用户的最优功率分配方案,进而得到认知系统可获得的最大容量;理论和仿真结果表明,基于空间位置的混合频谱共享系统可以获得比Overlay系统更高的容量。     

主用户活跃性下的多功率分配策略

考虑到认知用户在信息传输过程中主用户的状态可能随时变化,提出了一种新的功率分配模式——多功率分配策略。在基于频谱感知的系统模型中,以认知系统的吞吐量为目标函数,得出了主用户感知过程的多种状态,并分配三种不同的功率,最大化认知系统的容量。仿真结果表明,随着主用户活跃指数的逐渐提高,所提新模型的功率分配策略要优于传统方法。同时分析了新的功率分配下平均干扰功率与主用户接收端的信噪比对系统吞吐量和最优感知时间的影响,进一步验证了所提出新策略的有效性。 〖HT5H〗关键词：〖HT5K〗认知无线电;主用户活跃;频谱感知分配;多功率分配;吞吐量最大化     

机会频谱接入中的最优资源分配

感知无线电(CR)网络中的机会频谱接入(OSA)可以有效提高频谱的利用率。研究了OSA中的信道分配和功率控制问题,通过将Overlay模式和Underlay模式相结合,求解了次用户吞吐量的最优化问题。在满足干扰温度约束的前提下,优化目标为所有次用户的带权速率之和,同时可提供QoS支持和最小速率保障。此优化问题可转化为二部图最大带权匹配问题并使用匈牙利方法进行求解。仿真结果显示,采用混合模式的信道分配和功率控制算法较单一模式可以获得更大的频谱资源利用率。     

多天线感知无线电中的协作频谱感知算法

不同于以往单天线感知用户的频谱感知研究,该文提出多天线情形下基于最优功率分配和协作分集的频谱感知算法。根据信道条件利用奇异值分解(SVD)在每根天线上进行功率注水,并考虑多天线情况下两用户网络协作频谱感知授权用户的判决检测过程,利用基于指数衰减的路径损耗模型,分析多天线感知网络的各态历经容量和检测授权用户的概率及时间。理论分析及仿真结果表明,多天线感知用户通过最优功率分配和协作频谱感知不仅使感知网络具有最大的各态历经容量,同时改善系统的检测性能。     

OFDMA中频谱感知的功率控制算法研究

结合认知无线电的特点,将基于频谱感知的功率控制算法应用到OFDMA系统中,建立了PA-OFDMA(Power Adaptation-OFDMA)仿真模型,实现了认知环境下的多址接入技术。该模型基于频谱感知信息,通过一种功率阈值分配算法自适应地为每个子信道分配一个独立的功率阈值,限定使用该信道认知用户的最大发射功率,实现非授权用户与授权用户的频谱共享。与干扰温度模型进行了比较,仿真结果表明,该模型解决了干扰温度模型中的局部干扰问题,提高了系统容量,具有较高的频谱利用率和较低的误比特率。     

基于认知无线电的双向中继网络的资源分配

针对认知无线电中的双向中继网络,研究了基于非完美感知的频谱机会式接入和频谱共享接入下的资源分配问题.与传统基于认知的双向中继的资源分配方法不同,提出的算法联合考虑了感知时间和次级系统的发射功率.在感知时间和发射功率满足条件的情况下,使次级系统的吞吐量最大.为了有效地保护主用户不受干扰,在每一跳都考虑了平均干扰功率约束,同时考虑次级系统总的功率约束.在非完美感知的频谱机会式接入和频谱共享接入机制下,新算法能够获得最优的感知时间和功率分配.最后,仿真比较了两种方案的性能,验证了新算法的有效性.     

基于地理位置的频谱共享系统功率分配

针对次用户地理位置分布的随机性,提出一种基于地理位置的多信道underlay频谱共享模型,并设计了一种基于凸优化的功率分配算法以提高频谱资源利用率。首先根据不同地理位置的次用户对主用户干扰的差异,设计一种基于产出投入比的公平性信道分配准则,将复杂的多信道资源分配问题转化为单信道功率分配问题;继而采用一种基于凸优化的迭代寻优方式进行功率分配,最终获得次用户的系统信道容量。仿真结果表明,相比按接入时间先后分配信道的方法,基于地理位置的多信道underlay频谱共享模型可以获得更高的信道容量。     

感知频谱共享下的多天线功率优化分配算法研究

本文构建了一种在感知结果下具有多天线次用户的频谱共享模型,该模型由单入单出主用户对和多入单出认知用户对构成。当认知用户感知到主用户占用信道时,主用户向认知用户发送Message信息,使得认知用户发射端能够得知主用户对干扰总功率的限制要求,通过自适应地调整认知用户发射机的发射功率,以保证其对主用户不造成有害干扰;如果主用户未占用信道,认知用户立刻以最大发射功率占用信道。并分别在主用户存在和不存在两种情况下,优化认知用户发射机各天线的发射功率来最大化系统总的数据传输率。最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略,并对其进行分析和讨论。仿真结果表明:相比于机会频谱接入（Opportunistic Spectrum Access, OSA）和基于感知的频谱共享（Sensing-based spectrum sensing）模式,推导的功率分配策略在提出的模型中可以获得更高的信息传输率。      

基于非理想感知的认知无线电系统感知时间与频谱分配联合优化算法

针对非理想感知情况下感知时间与频谱分配联合优化问题,同时考虑漏检与主用户重新占用频谱两种场景所造成的主次用户碰撞,并通过量化主用户对认知用户的干扰,给出有无主用户存在时认知系统可获得的吞吐量。在总传输功率约束以及对主用户的最大干扰功率约束两个限制条件下,以最大化系统平均吞吐量为优化目标,给出感知时间与频谱分配联合优化算法。算法首先通过折半法搜索最优感知时间,在既定的感知时间下,将子信道分配给能获得最大平均吞吐量的认知用户,在此基础上,利用凸优化相关理论求得最优功率分配。仿真结果表明,本文所提算法相比于传统频谱分配算法系统平均吞吐量性能提升了10%左右。     

认知中继协同无线通信系统功率分配和混合频谱接入方案

文章首先对Underlay 认知-中继协作（cognitive radio relay cooperation, CR-RC）系统信源和中继的功率分配问题进行了研究,获得了Underlay CR-RC系统信源、中继独立功率分配(independent power allocation, IPA）和联合功率分配（joint power allocation, JPA）方案,并给出了基于IPA和JPA的CR-RC系统的中断概率和各态历经容量的封闭解析解;其次通过对Underlay CR-RC系统中断性能的比较分析,提出了高频谱效率、高能量效率的混合Interweave-Underlay CR-RC方案。在该方案中,定义了主、从用户中断概率约束,充分考虑了主、从系统的服务质量(quality of service, QoS),当即使从用户的发射功率为零,主系统的QoS仍不能满足时,从用户以最大功率发送信号,无需考虑其对主用户的影响;当由于很强的主用户干扰,使得从用户的QoS不能得到满足时,从用户不再发射信号,发信功率为零;当主、从系统的QoS能够同时满足时,以Underlay模式工作。      

混合频谱共享方式下多用户动态频谱分配算法

为解决混合overlay/underlay频谱共享方式下多用户动态频谱分配问题,构建了混合频谱共享方式下动态频谱分配模型,提出了基于Q学习的多用户动态频谱分配算法. 该算法在不对主用户产生有害干扰的前提下,以最大化次用户总吞吐量为目标,构建了与次用户相对应的虚拟次用户作为智能体. 通过与环境交互学习,进行信道和共享方式初选;频谱分配系统根据冲突情况和各智能体的学习结果调整信道分配策略直至次用户间无冲突. 仿真结果表明,该算法在无信道检测和信道先验知识的条件下,能根据前一时隙信道状态和次用户传输速率需求,实现动态信道分配和频谱共享方式确定,避免次用户间冲突,减少主次用户间冲突,有效提升次用户总吞吐量.     

Resource allocation based on dynamic hybrid overlay/underlay for heterogeneous services of cognitive radio networks

In cognitive radio networks (CRNs), hybrid overlay and underlay sharing transmission mode is an effective technique to improve the efficiency of radio spectrum. Unlike existing works in literatures where only one secondary user (SU) uses both overlay and underlay mode, the different transmission modes should dynamically be allocated to different SUs according to their different quality of services (QoS) to achieve the maximal efficiency of radio spectrum. However, dynamic sharing mode allocation for heterogeneous services is still a great challenge in CNRs. In this paper, we propose a new resource allocation method based on dynamic allocation hybrid sharing transmission mode of overlay and underlay (Dy-HySOU) to obtain extra spectrum resource for SUs without interfering with the primary users. We formulate the Dy-HySOU resource allocation problem as a mixed-integer programming to optimize the total system throughput with simultaneous heterogeneous QoS guarantee. To decrease the algorithm complexity, we divide the problem into two sub-problems: subchannel allocation and power allocation. Cutset is used to achieve the optimal subchannel allocation, and the optimal power allocation is obtained by Lagrangian dual function decomposition and subgradient algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm further improves spectrum utilization with simultaneous fairness guarantee, and the achieved Dy-HySOU diversity gain is satisfying.     

Optimized Ensemble Classifier Based Network Intrusion Detection System for RPL Based Internet of Things

With the increase in user demand for internet access on move, spectrum resource seems to deplete and leads to spectrum crunch. Recent researches reports that this spectrum crunch is not due to spectrum scarcity but due to spectrum underutilization because of legacy static spectrum allocation of spectrum bands. This spectrum utilization and efficiency can be improved by using Dynamic Spectrum Access (DSA) techniques, which correlate with cognitive radio technology in one way or the other. There are three basic approach of communication for cognitive radio technology: Inter-weaved approach, Underlay approach and Overlay approach. Extensive researches has been proposed so far based on the inter-weaved approach and little or negligible using underlay or overlay approach. Using these modes the cognitive users can coexist with the primary users at same geographic time and location. In this paper simple and unique Adaptive Power Control (APC) technique for underlay approach for cognitive radio mobile network is proposed. This techniques introduces a Power Adaptive Transmission (PAT) metric which overcomes three major issues. Firstly, this proposed techniques work efficiently over highly active licensed networks with marginal increased throughput of 0.2 Mbps. Secondly, APC this technique adapts to the requirement of cognitive user and Lastly, primary user power is monitored, to prevent interference and maintain the Quality of Service (QoS) of primary user. Under simulation testing the proposed APC technique outperforms various other underlay as well hybrid techniques for power control under cognitive radio environment with 11% increase in throughput and 32% decrease in delay using APC.

     

认知无线电下行链路中的频谱共享算法

该文提出了一种适用于下行认知无线电系统的频谱共享算法,在保证对授权用户的干扰低于限制和总发射功率受限的条件下最大化系统总容量。分析了对授权用户的干扰并给出设置干扰限制的方法,在此基础上分两步实现总容量的最大化:先通过最大信道信干噪比原则实现最优的子载波分配;然后利用提出的双注水方法计算最优的功率分配。仿真结果表明,相比传统的频谱共享算法,该算法可以获得显著的系统容量增益。     

Joint overlay and underlay resource allocation with weighted fairness in OFDM‐based cognitive radio systems

In this paper, the problem of hybrid overlay and underlay spectrum access is investigated for OFDM‐based cognitive radio (CR) systems. Both the metrics for system (e.g. capacity) and users (e.g. fairness) are integrated into the unified framework of weighted‐capacity maximization with the interference constraint in CR systems. For easing the procedure of resource allocation, two criteria, respectively, for subcarrier assignment and power allocation are theoretically derived based on the Karush–Kuhn–Tucker conditions. Under the guidance of the two criteria, max‐capacity subcarrier assignment and optimal power allocation are proposed to flexibly distribute spectrum resources to secondary users. In order to reduce the computational complexity further, a suboptimal power allocation algorithm, referred to as cap‐limited waterfilling, is also presented by decomposing the interference constraint. Simulation results show that the capacity and fairness performance of the proposed algorithms is considerably better than the conventional ones in references. The proposed suboptimal algorithm with substantially lower complexity approaches to optimal power allocation in the vicinity of only 1% performance gap. Meanwhile, joint access model is greatly beneficial to spectrum efficiency enhancement in CR systems. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

OFDMA认知无线电网络中面向需求的频谱共享

从满足次网络通信需求的角度,设计一个两阶段模型,求解OFDMA 认知无线电网络中频谱租赁与分配问题。模型第1阶段,次基站收集次网络通信需求,向多个主基站租用频谱资源。运用Bertrand博弈对主、次基站的交易行为进行建模,并将纳什均衡作为最终定价方案。第2阶段,基于纳什议价方案,将次基站子载波和功率分配问题定义成非线性规划问题,并通过拉格朗日乘数法进行求解。仿真实验表明,相对于其他频谱共享方案,所提方案高效地满足每个次用户的通信需求。