认知无线电系统中频谱分配综述

认知无线电是一种新的智能无线电技术,它通过动态地接入频谱为用户提供高容量的服务,能极大地改善现有的低效的频谱利用率。文章主要对认知无线电中频谱分配进行了分析,其重点是对现有的频谱分配方式进行分类,分析它们各自性能,对基于图论、博弈论、定价拍卖和干扰温度等四种常见的频谱分配模型进行了阐述。     

基于认知无线电技术的动态频谱管理构想

本文介绍了认知无线电的感知、分配及共享等相关技术,并针对其技术特点提出了一种以无线电管理机构为感知主体,基于认知无线电技术进行统筹分配的动态频谱管理构想。     

认知无线电网络中频谱分配算法

 随着新型无线业务的不断发展,频谱供需矛盾日益明显.认知无线电网络被认为是实现动态频谱共享、缓解频谱供需矛盾的重要途径,近年来相关研究受到了广泛关注.本文对认知无线电网络中的频谱分配研究进展进行了分析.论文首先介绍了认知无线电网络的技术背景,分析了认知无线电网络中频谱分配的关键问题和算法设计目标.在此基础上总结了主流频谱分配模型的设计思想与技术特点,并详细描述了各模型经典分配算法的实现机制.最后,对频谱分配研究趋势进行了展望.     

认知无线电网络中的频谱管理技术

由于可用频谱的动态特性和应用需求的多样性,认知无线电（Cognitive Radio,CR）面临很多挑战,其中最为迫切的一个问题是有效的频谱管理技术。首先简要介绍认知无线电及其网络体系结构,然后讨论频谱管理的定义和功能,具体包括四个主要方面：频谱感知、频谱决策、频谱共享和频谱迁移。     

基于博弈论的认知无线电频谱分配模型

基于博弈论的认知无线电频谱分配问题,是目前认知无线电领域的研究热点之一.文章首先阐述如何利用博弈论对认知无线电进行分析,提出算法设计需要解决的四个方面的基本问题.在此基础之上进一步提出了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型,并重点对模型中效用函数的选择做了详细的探讨.     

基于认知无线电技术的动态频谱接入

文章介绍了基于认知无线电的动态频谱接入技术,并对其网络架构、关键技术以及目前的研究现状进行了详细分析。在此基础上探讨了动态频谱接入网络中采用跨层协议设计方法的必要性。     

认知无线电与未来动态电磁频谱管理设想

当前静态的电磁频谱管理模式已经无法适应无线通信技术的飞速发展．频谱管理模式亟待变革。认知无线电技术可以感知周围无线频谱环境．并且通过实时改变操作参数以更好地利用有限的频谱资源。这种思想给未来的频谱管理带来了希望．基于认知无线电技术的频谱管理模式已成为频谱管理部门的研究热点。本文基于认知无线电技术对未来的频谱管理模式提出了一些设想．供相关部门和研究人员参考。     

认知无线电中的频谱管理技术

文章给出了一种认知无线电中的频谱管理过程,阐述了频谱管理各个环节的概念、功能和研究现状,包括频谱感知、频谱分析、频谱决策和频谱移动。     

基于拍卖的认知无线电频谱分配研究

分析了认知无线电中基于拍卖的频谱分配的特点,给出了认知无线电系统中的频谱拍卖模型,并讨论了第一价格和第二价格密封拍卖机制在认知无线电频谱分配上的应用,研究了认知无线电中频谱拍卖问题的最优价格、保留底价等问题。最后还给出了简单情形下的仿真,结果表明,基于拍卖的频谱分配在吞吐量和丢包率等性能上较随机分配方案有明显改善。     

认知无线电技术在电磁频谱管理中的应用研究

通过对认知无线电技术主要特点的分析,研究认知无线电技术带来频谱管理的巨大变化。分析了目前频谱管理的2种基本模式,并对传统频谱管理网系进行了研究,给出了它们的主要缺陷。通过详细分析了认知无线电网络频谱管理的基本原理与过程,并对比与传统频谱管理的异同,得出认知无线电技术应用在频谱管理中的优点。认知无线电技术应用在频谱管理中能够带来频谱管理的灵活性,突破传统频谱授权指配的方式,实现频谱管理的自适应性和智能化。     

基于人工神经网络的认知无线电频谱感知研究

认知无线电是一种新的智能无线通信技术,通过感知周围环境特征,并采用构建理解的方法进行学习。频谱感知技术是认知无线电系统设计的重要组成部分,本文提出了基于人工神经网络（ANN）算法的认知无线电感知技术。由于单用户检测存在检测精度不高的问题,本文通过采用ANN的自主学习能力设计频谱检测分类器,对以往分类器所收集的环境信息进行学习和储存,从而对以后感知新的环境时起到先验信息的作用,能快速准确地判决出主用户的存在与否。通过与能量检测和循环平稳检测对不同调制方式信号进行信号识别仿真实验可以看出,相比原有的单用户频谱检测技术,ANN具有更高的有效性和可靠性。     

认知无线网络频谱感知与节点协同问题综述

认知无线电是被公认的解决移动无线网络频谱资源短缺和频谱资源动态分配问题的最有效和最有潜力的技术。基于认知无线电技术目前在移动无线网络中的实际应用情况,详细分析了认知无线网络目前所存在的无线频谱资源感知、探测和接入机制以及多用户节点协同等问题,并综述了频谱资源分配算法和认知无线网络容量问题的最新研究进展,最后提出用博弈论来研究解决认知无线网络多用户协同问题中的用户自私行为。     

基于改进遗传算法的认知无线传感网动态频谱分配方案

将认知无线电中的动态频谱分配技术应用在无线传感网中,针对工作在ISM(industrial,scientific and medical)频段的无线传感网面临的频谱资源紧缺问题,提出一种基于改进自适应遗传算法的动态频谱分配方案.该算法以图论着色模型为基础,以最大带宽收益和最小切换频率为目标函数,在交叉和变异过程中采用自适应交叉概率和变异概率代替固定的交叉概率和变异概率.仿真结果表明,与传统遗传算法和颜色敏感图论着色算法相比,该算法可以实现提高频谱利用率、降低能量消耗的预期目标.     

基于干扰消减的认知无线电频谱分配算法

在认知无线电网络的频谱分配过程基础上,提出了一种基于干扰消减的频谱分配算法.该算法通过将可用频谱分配给能够同时无干扰地接入同一频谱的所有认知用户来提高授权频谱的使用率.同时,该算法参考各个认知用户在初始阶段的可用频谱数量来为未分配到频谱资源的认知用户进行频谱分配,对频谱分配过程的公平性进行了优化.仿真结果表明,该算法能够在认知用户数量较多、可用频谱紧张的情况下获得较高的吞吐量.     

基于合作博弈的多信道认知无线网络中的频谱共享算法简

采用合作博弈对多信道认知无线网络中的频谱共享问题进行了建模分析,提出了次用户在各信道上的信干噪比乘积作为合作博弈的效用函数。次用户在各信道上保证对主用户的干扰小于一定门限的要求下,通过最大化各自效用函数的乘积来进行功率分配。由于最大化次用户效用函数的乘积问题是非凸的,通过变量替换将其转化为了一个等价的凸优化问题,利用该凸优化问题的对偶分解,提出了一种次用户间的频谱共享算法。仿真结果表明,所提算法在次用户和速率与公平性之间进行了有效折中。     

基于用户分簇的认知超密集网络资源分配

针对5G时代小基站的密集部署带来的复杂干扰问题,对下行的认知无线电超密集网络下的资源分配进行了研究。为减小网络干扰,提高次用户吞吐量,提出了一种改进的基于用户分簇的资源分配算法。基于基站的覆盖范围,选出用户的强干扰基站,以用户-基站干扰关系建立用户-用户干扰图,按用户受到的平均弱干扰划分优先级对用户分簇,再为簇集群预分配频段,为每个簇分配对应频段中效用最大的信道。该资源分配算法能准确反映用户间的干扰关系,保障资源分配公平性。仿真结果表明,当用户密度与基站密度均较大时,与相同场景的已有算法相比,该改进算法有较好的抗干扰能力,能有效提高次用户的吞吐量。     

基于认知无线电的频谱检测技术研究

信息时代无线通信飞速发展,许多需要较宽频谱和较高下载速率的业务,如多媒体通信业务,已经成为无线服务的重点对象。认知无线电是一种智能的无线通信技术,可以通过感知周围环境来自动调整其发射机参数,其核心思想是利用已分配但未获得充分利用的频谱,从而提高频谱利用率避免对主用户造成干扰是认知无线电最需要解决的问题,频谱感知则是实现这一目标的前提。     

Game-theoretic spectrum sharing for cognitive radio based on the expectation of primary users

Cognitive radio is a new intelligent wireless communication technique for remedying the shortage of spectrum resource in recent years. Secondary users have to pay when they share available spectrum with primary users while price is an important factor in the spectrum allocation. Based on the game theory, an improved pricing function is proposed by considering the expectation of primary users. In this article, expectation represents the positivity of sharing spectrum with primary users. By introducing the positivity, price not only becomes different for different secondary users, but also can be adjusted according to the positivity. It is proved that the Nash Equilibrium of the new utility function exists. The simulation results show that spectrum sharing can not only be determined by the channel quality of secondary users, but also can be adapted according to the expectation of primary users. Besides, the proposed algorithm improves the fairness of sharing.     

Distributed joint spectrum detection and power allocation in multi-band cognitive radio networks

This article proposes a novel dynamic spectrum sharing scheme in distributed multi-band cognitive radio networks. A non-cooperative game has been utilized to model the spectrum sharing among secondary base stations (SBSs). A distributed joint spectrum detection and power allocation algorithm is designed for maximizing the downlink throughput of secondary networks. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm converges fast and achieves a better throughput performance than uniform threshold case. Meanwhile, the convergence of algorithm is proved by Nikaido-Isoda (N-I) function method.     

分布式认知无线电网络中的主动频谱切换

主要研究分布式认知无线电网络中的频谱切换,并提出一种主动的频谱切换方案。认知用户通过感知结果与历史信息建立授权用户的活动模型,预测频谱的使用情况。在不对授权用户产生干扰的前提下,提前安排频谱切换。同时,采用基于蚁群任务分工算法的频谱选择方法,使得认知用户综合考虑通信参数,实现认知用户的按需切换,保证不间断的传输。仿真表明,提出的方案能够提前执行切换,并在较短的时间内完成业务量的传输,同时具备较高的灵活性,适用于分布式认知无线电网络。