认知无线电网络基于QoS的监听时间与资源联合分配

以最大化所有认知无线电用户(CRU)的吞吐量为目标,同时保证每个CRU的服务质量(QoS)约束,研究了联合最优监听时间和资源分配问题,并基于此提出了一种监听时间与资源联合分配算法.在多信道认知无线电网络中,频谱监听和资源分配都会影响网络的吞吐量.兼顾二者的联合优化问题可以被分解为两个子问题:固定监听时间的资源分配问题, 以及固定资源分配策略的最优监听时间一维穷举搜索问题.提出的算法可以通过穷举搜索获得最优监听时间,并通过次梯度算法获得最优资源分配策略.仿真结果表明,提出的最优监听时间与资源分配算法可以最大化认知无线网络的吞吐量; 此外,各认知用户的QoS需求也能得到保证.     

基于QoS的分布式认知无线电网络多信道MAC协议

在分布式认知无线电网络中,动态资源利用不足和中心控制单元的缺失使其MAC层协议的设计面临很多挑战。针对认知无线电网络的特点,提出了一种新的MAC协议,该协议通过在信道预约阶段优先考虑对时延要求较高的应用,来保证网络对这类应用的QoS;同时还解决了认知无线电网络中频谱的利用率低和隐藏终端两个热点问题。为分析研究该协议的性能,首先提出了一种新的分析模型。然后将这种新的MAC协议与两种典型的MAC协议进行了仿真对比,结果表明该协议提高了网络的吞吐量。最后通过数值分析和仿真证实了本协议设计简单高效,具有较高的频谱利用率,不但满足了时延敏感性应用的QoS需求,而且还能有效地解决多信道隐藏终端的问题。     

基于认知无线电的QoS路由算法

一般无线网络的路由协议不适合直接应用于认知无线电网络,需要提出一个新的路由算法以满足认知无线电网络端到端的服务质量(QoS)性能。认知无线电网络中的节点可以自主地进行信道选择和频谱切换,从而最大限度地满足流量需求和避免流内竞争。结合按需路由的基本流程,在充分考虑信道容量和流内竞争所带来的干扰对路由选择的影响下,提出了适用于认知无线电网络的基于容量和干扰的路由算法。仿真结果表明,基于容量和干扰的路由算法比另两种路由算法具有更好的端到端QoS性能。     

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.     

网络认知——从认知无线电到认知网络

认知无线电(Cognitive Radio)和认知网络(Cognitive Network)的提出和快速发展源于日益增长的网络可靠性、可用性和适应性要求。本文从当前网络面临的问题出发,首先介绍了认知无线电的提出背景和技术特点,并说明了认知网络的概念和内涵。然后,归纳了当前有关认知网络研究的相关研究工作。在此基础上,给出了一种通用的认知网络体系结构并对其资源管理方式进行了阐述。最后,总结了全文并展望了今后工作。     

认知无线电中基于QoS分级的频谱分配策略

为提高认知无线电中的系统吞吐量,保证频谱分配的公平性,提出一种基于服务质量(QoS)分级的频谱分配策略。建立模糊综合判决模型,根据认知用户的业务类型判别其QoS级别,应用CMSB信道分配算法进行频谱分配。仿真实验结果表明,该频谱分配策略能在满足认知用户QoS需求的同时,保证较高的系统吞吐量和接入公平性。     

认知无线电网络信道选择机制

认知无线电网络通过动态频谱接入来提高无线频谱资源利用率,而节点目标信道选择的优劣直接决定了频谱接入性能的好坏. 本文首先综合考虑信道增益和空闲时间两种因素,设计以实现最大化系统容量的目标信道选择机制,然后引入信道热度概念,提出一种多属性决策信道选择机制. 仿真结果表明,多属性决策信道选择机制在系统吞吐量和频谱利用率性能上都有明显的提高.     

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%.     

认知无线电网络中QoS组播路由调度

在多跳认知无线电网络中,组播的信息通常要经由多个中间节点的转发才能到达最终的目的节点。现有的研究中已经有很多的组播路由协议,然而这些协议都是基于传统无线网络的,并不适合新型的认知无线电网络。本文解决的的问题是:在多跳无线网络中,给定一个具有QoS要求的组播请求,如何建立组播路由以及对路径节点进行传输调度,使得在满足QoS要求下整个传输过程的带宽消耗最小。本文提出了一个分布式的组播路由协议来解决该问题,该协议不仅实现了路由过程的建立,同时还完成了对节点传输过程的合理调度。实验结果证明本文的传输调度策略能有效地减少网络的带宽消耗,同时增加组播请求响应的成功率。     

一种新型的认知无线电网络架构

网络宽带化、业务多样化以及现有的固定频谱管理模式使无线网络面临资源日益匮乏的巨大挑战。动态变化的异构网络环境更加剧了资源紧缺和业务需求之间的矛盾,严重制约了现有和未来无线网络的部署和运行。为解决以上难题,首先对现有无线网络协议进行了详细讨论与分析,总结出其自身特点和存在的问题,包括IEEE 802.22认知功能、IEEE 1900.4认知功能和ETSI RRS(重配置无线子系统)认知功能。在深入研究无线网络中认知理论与方法的基础上,提出一种全新的认知无线网络架构模型,包括系统频谱管理、网络规划管理、重配置管理、无线资源管理、认知环处理以及认知信息承载方式。该架构能够更好地协调和支持网络的学习、推理、预测、融合、决策和重构等行为。     

认知无线网适用于视频的分簇路由算法

随着可用频谱的日益稀缺和无线业务量剧增,认知无线网相关的研究逐渐成为热点;视频流具有延迟敏感、高带宽需求等特征,动态频谱分配环境下的路由设计和服务质量具有挑战性。针对该问题,为视频业务提出一种基于分簇的路由方法。考虑到频谱的异构性和动态分配特征,对网络节点的分簇规模进行分析和优化,获取能够降低传输失真的分簇方案,并提出一个基于重要度的簇头选举规则;在分簇的基础上设计了与频谱选择相结合的多媒体路由算法。仿真结果表明,该文提出的算法能够为认知环境下的视频传输提供可靠的峰值信噪比、视觉效果和服务质量保障。     

自组网QoS路由协议综述

自组网是一组带有无线收发装置的移动节点组成的一个多跳的临时性的自治系统。随着网络的发展和用户需求的不断提高,自组网的服务质量（QoS）问题已成为当前研究的热点。综述了自组网QoS路由协议研究方面的一些最新进展,并对该研究所提出的主要QoS路由协议进行分析、对比,有助于QoS路由协议的进一步研究。     

新一代网络QoS研究

随着网络技术和应用的飞速发展,互联网的接入形式以及网络应用日益呈现出复杂、异构和泛在等特点,当前的网络已经暴露出诸多不足,在很多方面无法满足用户对服务质量(QoS)的要求.当前互联网的QoS体系结构及相关技术已经不能适应新一代网络应用的进一步发展.文章着眼于未来互联网的发展方向,从网络QoS体系结构、实时QoS保证、融合QoP的QoS控制以及QoS性能评价理论等几个方面论述新一代网络QoS面临的挑战和解决思路,探讨了新一代网络QoS的发展方向.     

集中式认知网络分簇算法研究

认知网络按照一定的准则划分为若干个簇,簇内共享一条信道用于交换控制信息,这种以分簇的方式实现按区域共享信道是认知无线电频谱共享问题的解决方法之一。针对认知网络空闲信道的特性,提出了一种考虑可用信道、地理位置以及数据库统计值的新的分簇算法,该算法以最大化簇内吞吐量和维持簇结构稳定为设计目的;讨论了几个关键的簇维护和管理问题。仿真结果表明,提出的分簇算法在产生的簇总数量以及簇的重构次数上可以获得一个较好的综合性能。     

Improving the QoS for information discovery in autonomic wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSN) are attractive for information gathering in large-scale data rich environments. In order to fully exploit the data gathering and dissemination capabilities of these networks, energy-efficient and scalable solutions for data storage and information discovery are essential. Traditionally, the communication pattern in WSNs has been assumed to be many-to-one; i.e., numerous sensors gather information which is routed to a central point commonly referred to as the sink. However, many emerging applications for WSNs require dissemination of information to interested clients within the network requiring support for differing traffic patterns. Further, in-network query processing capabilities are required for autonomic information discovery.In this paper, we formulate the information discovery problem as a load-balancing problem, with the combined aim being to maximize network lifetime and minimize query processing delay resulting in quality of service (QoS) improvements. We propose novel methods for data dissemination, information discovery and data aggregation that are designed to provide significant QoS benefits. We make use of affinity propagation to group “similar” sensors and have developed efficient mechanisms that can resolve both ALL-type and ANY-type queries in-network with improved energy-efficiency and query resolution time.Simulation and Analytical results prove the proposed method(s) of information discovery offer significant QoS benefits for ALL-type and ANY-type queries in comparison to previous approaches.     

基于QoS要求的QoS估计方法

分析目前服务质量(QoS)及其估计的现状和问题,从灵活性和准确性的角度出发,给出QoS参考矩阵及一个服务质量模型,包括服务时间、服务代价、完整性、可用性、信誉等5个QoS特性。在该模型基础上,提出了一种QoS估计方法,从服务使用端收集质量信息,利用一种模糊的基于用户QoS要求的QoS估计方法对服务的质量进行计算。实验分析表明了该方法的正确性及可行性。     

网格环境下的服务质量(QoS)研究

面对类型多样的异构资源、动态协作的复杂网格环境,需要有效的服务质量（QoS）控制机制保障网格应用的需求,网格QoS需引入新的概念和机制,实现QoS需求的描述与映射、动态资源聚合与共享及任务间协作,灵活有效地进行网格应用流的聚合、区分和控制。该文分析了网格QoS控制的特点、难点和基本需求,介绍了网格QoS目前的研究情况,并从QoS管理结构和控制策略、资源预留、QoS协商、自适应方法和QoS评价等几个方面进行阐述,最后分析和总结了网格QoS的基本研究目标和未来的研究方向。