基于最佳选择的星地协作系统中断概率

针对卫星信道的衰落特性和阴影效应,分析了一种星地协作系统(HSTCS),并通过对陆地卫星移动通信(LMS)信道进行分析得到其中断概率的闭环表达方法.在源节点(卫星)到目的节点(地面终端)间采用解码前传(DF)模式,目的节点将来自卫星和信噪比最大的中继节点的信号进行合并,并通过Matlab进行仿真.仿真结果表明,同直接传输相比,该系统能够通过获得分集增益,有效提高系统中断性能.     

基于CR-NOMA网络的功率分配策略及中断性能分析

非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)可以提高频谱效率,降低传输时延。另一种可以提高频谱效率的技术是认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)。针对CR-NOMA中继网络,推导得到系统和次级用户的中断概率闭合表达式。为了最小化系统中断概率,研究了功率分配问题,并分析了功率分配因子对系统性能的影响。最后,通过蒙特卡洛仿真验证了理论结果的正确性。     

有缓冲的认知无线电系统的接入控制算法

采用连续时间马尔科夫链对有缓冲机制的认知系统进行建模和分析,针对过多的认知用户接入会导致业务中断的特点,设计算法控制认知用户的接入概率,在满足用户中断概率限制的前提下最大化系统容量。仿真结果表明,在使用该算法的系统中,用户的接入概率与系统吞吐量随中断概率限制的增大而增大,中断概率限制下的最大接入概率即为最大化系统容量的接入概率,用户中断概率限制的满足是以牺牲系统吞吐量为代价的。同时,引入缓冲机制能够提高用户的接入概率和系统容量。     

认知无线中继网络最小化中断概率功率分配算法

为提升认知无线中继网络的中断性能,通过分析系统中断概率及用户功率分配情况,提出一种最小化中断概率的功率分配算法。给出在主用户干扰约束和总功率约束条件下最小化中断概率的数学优化方程组,根据用户的最大发射功率与干扰电平阈值的受限关系,分别考虑分配功率不超过干扰电平阈值、中继节点功率受限于干扰电平阈值以及所有节点受限于干扰电平阈值这3种情况,对应提出3种最佳功率分配方案,并基于KKT条件求解最优值。实验结果表明,该功率分配算法与基于频谱共享以及基于机会主义中继选择的中断概率分析方法相比,性能增益提升显著,并且在总功率、干扰电平变化的条件下,所采用的功率分配方案提升系统中断性能效果较好。     

在认知中继网络中基于放大转发与最佳中继的最优功率分配算法

由于受认知无线电与中继通信技术的启发,提出了一种认知中继网络模型.该模型由源节点、目的节点、认知中继节点及主用户(primary user,PU)构成.认知中继节点以与PU共存的方式为源节点辅助传输信息到目的节点,只要保证其对PU通信造成的干扰在PU干扰门限值以下.假设源节点、目的节点和认知中继节点之间的瞬时信道边信息(channel side information,CSI)和认知中继节点到主用户之间的均值信道增益已知的前提下,研究该模型中的认知中继节点分别采用放大转发(amplify-and-forward,AF)和基于AF的中继选择(selection AF,S-AF)下的功率分配策略,该策略以最小化系统中断概率为目标,同时也满足认知中继节点的发射功率约束(包括总发射功率和个体发射功率约束)和对主用户的干扰功率约束.最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略.仿真结果表明:本文提出的最优功率分配策略,无论在AF,还是S-AF下,均能明显的改善系统的中断性能和平均吞吐量;同时在S-AF下最优分配策略可以得到更高的平均吞吐量,因此中断概率更小.     

Two-way中继系统中基于最小化中断概率的功率分配策略*

为了降低Two-Way中继系统中断概率,本文提出了一种Two-Way 中继系统中基于最小化中断概率的功率分配策略。首先推导了Two-way中继系统中断概率的闭合表达式,然后在总功率受限的条件下,提出了一种最小化中断概率的最优功率分配策略（OPA）。通过拉格朗日乘数法对该优化模型进行了求解。仿真结果证明了该策略能够有效的降低系统的中断概率,提高系统性能。     

认知无线电网络中的功率控制算法研究

近年来,在通信领域中,认知无线电网络发展很快,且取得了较好的应用效果,在无线通信发展中具有较强的代表性。本文在无线电功率控制算法的基础上,通过相应模型的建立,对认知无线电网络中的功率控制算法给予探讨。     

Two-path中继系统中基于最小化中断概率的功率分配方法

为了降低two-path中继系统的通信中断概率,针对DF协议中继,推导了two-path中继系统在存在中继间干扰情况下的中断概率闭式解,并在总功率受限的情况下,提出了一种最小化中断概率的最优功率分配算法。仿真验证结果表明该算法能够有效地降低系统的中断概率,提高系统的性能。     

一种改进的认知无线电网络博弈功率控制算法

基于David Goodman的非合作功率控制博弈方法,本文提出一种适用于认知无线电网络的功率控制博弈算法,对S型有效函数和代价函数进行改进和优化,实现认知用户功率控制的公平性,并证明该算法纳什均衡的存在性。仿真结果表明,该算法使认知用户的总吞吐量提升,发射功率降低,效用提高,且在一定程度上兼顾了系统的公平性。     

认知无线电中基于博弈论的联合功率和速率控制算法

研究了认知无线电(CR)中共享频谱状态下的联合功率和速率控制问题。功率控制技术是认知无线电的关键技术之一,而下一代的网络也对速率的多样化传输提出了要求。将系统中次级用户(SU)间的关系假定为非合作的竞争性关系,同时考虑到次级用户对主用户的干扰容限,提出了基于博弈论的联合功率控制算法(NPRG),并证明了该算法的纳什均衡的存在性、唯一性。仿真结果证明了算法具有较快的收敛性,且能收敛到较低的功率和较高的速率。     

中继选择协议下的认知无线电系统性能研究

在保证授权用户服务质量(QoS)和认知用户峰值功率限制的前提下,推导出高信噪比时放大转发中继选择(SAF)协议、解码转发中继选择(SDF)协议和混合中继选择协议(HPRS)下认知中继系统中断概率的近似表达式.Monte Carlo仿真验证了三种协议下中断概率近似表达式的合理性,理论和仿真结果表明,三种协议的中断概率与干扰限制条件和认知用户峰值功率密切相关,且HPRS中断性能要优于SAF和SDF.     

Optimal power allocation for cognitive relay networks: amplify-and-forward versus selection relay

We consider a cognitive relay network which is defined by a source,a destination,and cognitive relay nodes and primary user nodes.In this network,a source is assisted by cognitive relay nodes which allow coexisting with primary user nodes by imposing severe constraints on the transmission power so that they operate below the noise floor of primary user nodes.In this paper,we mainly study the power allocation strategies of this system to minimize the outage probability subject to total and individual power c...     

多天线认知协作通信系统的性能分析

在多个主用户同时存在的情境下,提出了一种新的两跳认知协作通信系统,并对该系统进行了性能分析。该系统的信源和中继均只具有单个天线,而在信宿处配置了多根接收天线并使用了最大比合并技术来进行信号的接收。此外,对该认知协作通信系统在瑞利衰落信道下的中断概率性能进行了研究,推导得到了中断概率的准确闭合表达式,以及在高信噪比时的渐进表达式。通过利用计算机仿真验证了理论分析的正确性。     

认知无线电中基于时间差因子的频谱分配算法

为了降低认知系统的通信中断概率,提高认知系统的稳定性,在经典的图论着色模型基础上提出了一种改进的频谱分配算法。该改进算法引入一个频谱空闲时间和用户请求时间的差值因子,对于每个认知用户,该算法综合考虑频谱效益与时间差因子两个因素来分配频谱。仿真结果表明,改进算法使认知系统的中断概率远低于原算法。     

多用户环境下的认知协作通信系统性能分析

在存在多个主用户的环境下, 提出一种新型的两跳式协作通信系统, 并对系统的性能进行了分析。该系统在信宿处有多个次级用户接收机, 并且采用信道参数最优的方式进行用户选择。在瑞利衰落信道下, 对提出的协作通信系统的中断概率进行了研究, 得出了中断概率的闭合表达式及在高信噪比时的渐进表达式。最后通过计算机仿真验证了其有效性, 分析结果显示在多用户条件下系统的整体性能得到明显提高。     

具有并行信道的认知无线网络性能评价研究

认知无线电是在当前频谱资源利用率低下的背景下提出的一种新型无线通信技术.认知无线设备通过自适应频谱感知寻找空闲频谱,实现频谱动态分配和频谱共享,显著提高可用频谱利用率.单信道认知无线系统已有很多研究,但是并行信道系统由于其自身的系统复杂性,研究成果较少.这里利用二状态的Markov链(Markov chain)来描述系统的数据到达特征和并行系统的信道特征,同时利用随机网络演算理论对数据到达过程和信道服务过程进行了形式化建模.通过建立随机到达曲线和随机服务曲线,刻画出数据流的到达特征和并行信道的服务特征,进而得出时延与积压的随机性能边界,对认知无线网络的性能进行评价.最后,通过数值分析与Matlab仿真验证了框架的有效性.     

基于Markov的频谱切换研究

为了进一步提高认知无线电网络中认知用户的切换性能,有效降低认知用户切换中的阻塞率和强制中断率,提出了频谱池与预留信道相结合的解决方案,并且借助马尔科夫链和排队理论对认知切换系统关键指标进行分析.仿真结果显示,该方案能够有效保障和提高认知用户的服务质量.     

认知中继网络的物理层安全

对认知中继网络中主用户和认知用户的中断概率和窃听概率进行了研究,提出了一种根据窃听行为改变传输方式（CTMEB）的方案,即主用户和认知用户会根据是否被窃听用户窃听而采用不同的信号传输方式。若E只窃听CS,主用户采用直接传输的方式传递信号;若E窃听CS和PS,主用户根据信道状态选择信噪比较高的路线传输信号。分析推导出了窃听CS与窃听CS和PS时主用户和认知用户的中断概率和窃听概率。通过MATLAB验证了采用CTMEB方案对提高主用户和认知用户的窃听概率和中断概率的有效性。