认知无线电中的新型自适应动态信道分配算法

根据授权用户的业务特点,提出采用混合泊松分布对授权用户业务进行建模,通过采用最大期望(EM)算法估计混合泊松分布模型的参数从而达到对信道的空闲时长的概率密度估计的目的,并提出了基于估计结果的信道分配方案。仿真结果表明所提出的方案能有效降低冲突率和提高吞吐量,且具有良好的实用性和灵活性。     

基于遗传算法的全双工认知无线电网络信道分配策略研究

随着无线通信业务的不断增长和智能终端的日益多样化,无线频谱资源变得愈加紧缺,认知无线电作为一项能够有效解决频谱利用率过低的技术,近年来引起了学术界和工程界的广泛关注。在认知无线电网络中,次用户以合作频谱感知的方式智能判断主用户的工作状态,以便在授权频谱的空闲时段内接入并加以使用。将全双工通信技术引入到传统的认知无线电网络中,实现了频谱感知和数据传输的同步,既能确保数据传输的连续性,又能减少对主用户的干扰,对提升无线频谱利用率具有重要作用。对于多信道全双工认知无线电网络的信道分配,建立了次级网络吞吐量最大化模型,并通过惩罚函数法,将混合整数非线性规划问题转换成不带约束条件的非线性规划问题,提出了基于遗传算法的全双工认知无线电网络信道分配策略。仿真实验结果表明,该算法能在综合考虑算法复杂度和性能的情况下,完成信道分配并保证次级网络吞吐量的最大化。     

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.     

一种基于认知无线电系统的公平信道分配算法*

由于在认知无线电网络中主用户与认知用户共存,如何在不对主用户造成干扰的前提下.对认知用户进行合理的资源分配显得尤为重要.以纳什协调解为优化目标,并考虑功率约束,提出一种公平信道分配算法.在仿真中,对以吞吐量最大化为目标的Maximal-Rate策略和考虑公平的Max-Min策略进行了对比,仿真结果表明.本算法有着与Ma...     

基于认知无线电技术的动态频谱分配方案研究

本文在分析认知无线电技术及其相关问题的基础上,提出一种基于认知无线电技术的动态频谱分配方案,并通过仿真实验对于该方案的可行性进行分析验证,以促进无线网络基础的进一步发展与推广应用。     

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.     

基于认知无线电网络的动态频谱分配

针对无线通信网络中频谱日益紧缺的问题,对基于认知无线电网络的动态频谱分配技术进行研究,提出一种保护信道和排队相结合的动态信道分配方案。该方案在不影响主用户业务的情况下,为因主用户到达而切换的次用户预留保护信道,对新到达的次用户采用排队策略。如果系统中主用户或者次用户因服务完毕而离开时,队列中的次用户则可按一定的次序使用空闲可用的子信道。仿真结果表明,与仅预留保护信道和仅使用队列缓冲器的方案相比,该方案能有效降低系统的总体失败率,提高分配性能,且对次用户的平均吞吐量和平均延迟影响较小。     

认知中基于业务和信道分级的分布式信道分配

为了支持更多的认知业务,提高认知系统的总体性能,提出了基于业务和信道分级的分布式信道分配算法.根据数据速率的不同,将认知用户的业务需求和可用信道分别分为不同等级,优先分配对应等级的空闲信道给干扰邻居数最小的认知用户,以保证更多的认知业务有机会获得空闲信道.仿真结果表明,算法能满足更多认知业务的需求,符合理论分析的结果.     

认知Mesh网络中的多信道MAC协议设计

现有认知无线Mesh网动态信道接入协议在利用空闲授权信道进行数据传输时,冲突概率较大。为此,提出一种基于声望模型的信道分配算法。该算法通过对各个授权信道传输的历史经验进行学习,使认知用户能够获取每个授权信道的声望值。在信道协商阶段,接收方认知用户根据信道的声望值大小,从可用信道集合中选取出期望传输成功率最高的信道,能较好地减少多个认知用户在同一空闲授权信道上的竞争,并有效降低认知用户与主用户发生冲突的概率。仿真结果表明,该算法能有效提高认知用户传输数据报文的成功率,增加网络的整体吞吐量。     

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。     

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%.     

认知无线电网络分布式多信道MAC协议*

在认知无线电网络中,MAC协议用于信道感知、选择和接入控制。以单网卡多信道MAC（MMAC）协议为基础,依据IEEE 802.22标准定义的静默期管理的两阶段感知策略,提出一种认知无线电网络分布式多信道MAC（CR-MMAC）协议。将两阶段感知机制和分布式协商融入MMAC协议,利用空闲频谱进行数据传输,并在MMAC协议ATIM窗的数据信道协商阶段引入预约机制,以避免选择同一信道的认知节点对在后续数据传输阶段再利用CSMA/CA造成的竞争碰撞。仿真对比分析表明,CR-MMAC协议能提高网络吞吐量、降低通信时     

混合共享认知无线网络信道分配算法

混合频谱共享是适应认知用户不同地理分布的有效频谱共享模式。信道分配是无线通信网络中关键的问题之一,近年来得到了广泛研究。集中式信道分配算法是最常用的算法形式,但在认知无线电网络这种分布式系统中,集中式算法不易实现。将混合共享认知无线网络的信道分配问题构建为一对一的匹配博弈,提出了分布式用户-信道匹配算法。该算法数学复杂度低,且能够达到稳定匹配。仿真结果表明,算法收敛时间短,稳定匹配状态下的平均传输速率与使用匈牙利算法的最优分配算法所获得传输速率相接近,远优于随机分配算法的传输速率。     

一种基于认知无线电的自组网多信道MAC协议

针对节点具有多个可用信道的自组网的信道资源利用率问题,提出了一种基于认知无线电的MAC接入协议,协议根据网络中节点的邻居关系,通过认知推理对两跳邻居范围内的不同网络节点分配不同的驻留信道,驻留信道的选择考虑了避免信道干扰和冲突,每个节点只需要两部半双工收发信机就能够实现在多个信道上高效的数据收发.仿真结果表明,协议在网络总吞吐量、端到端时延等方面具有优良的性能,能很好地适用于节点密集的应用场合.     

一种基于认知无线电的自组网多信道MAC协议

针对节点具有多个可用信道的自组网的信道资源利用率问题,提出了一种基于认知无线电的MAC接入协议.协议根据网络中节点的邻居关系,通过认知推理对两跳邻居范围内的不同网络节点分配不同的驻留信道.驻留信道的选择考虑了避免信道干扰和冲突,每个节点只需要两部半双工收发信机就能够实现在多个信道上高效的数据收发,同时只需很少的控制信息开销.仿真结果表明,协议在网络总吞吐量、端到端时延等方面具有优良的性能,能很好地适用于节点密集的应用场合.     

认知无线电网络信道交汇加速算法

在认知无线电网络中,二级用户需要首先发现邻居信息并形成通信链路,被称为信道交汇过程。有很多的信道跳频算法,但它们的目标是要形成一个集合点图案或保证在有限时间内会合。在这项研究中,提出了一种算法,以加快与多个用户认知无线电网络的交汇过程,即最近最少使用策略。其基本思路是减少已经交汇用户之间交汇的重复。为了评估所提出的方案,进行了大量的实验。     

认知Ad-Hoc网络中一种实时信道分配路由协议

针对认知无线Ad Hoc网络中授权用户的活动将影响认知用户间路由稳定性的问题,提出了一种实时信道分配路由协议。该协议采用动态源路由协议(DSR)的路由发现机制,在路由建立阶段,提出综合路由度量标准来选择路由;在数据发送阶段引入IN MESSAGE数据包,使路由中间节点可以掌握其下一跳节点信道环境的变化,从而进行实时信道分配。仿真对比表明,实时信道分配路由协议有效提高了分组的投递率,减少了路由重建次数。     

认知无线电网络中最稳定最大容量频谱分配算法

认知无线电网络中, 主用户(primary users, PU)和认知用户(cognitive users, CU)的行为均会给认知节点间的频谱分配带来重大影响。考虑CRN中主用户对认知用户的影响及认知用户间相互干扰这两种因素, 提出认知用户可用信道的潜在竞争节点数(number of potential competition node, PCNN)这一概念, 进而定义信道稳定度作为衡量频谱质量的参数。在信道分配时, 综合考虑信道稳定度和信道容量, 提出最稳定最大容量(most stable maximum capacity, MSMC)信道分配算法。性能评估的结果表明, MSMC信道分配算法可有效降低端到端平均时延及显著提高端到端吞吐量。     

网络效益最大化的认知无线电频谱分配算法

首先介绍了认知无线电系统中频谱分配的图论着色模型。针对该模型以网络效益最大化为目标,设计了自适应的交叉和变异算子,并在此基础上引入小生境技术,提出了基于自适应小生境遗传算法的认知无线电频谱分配算法。通过仿真实验比较了本算法、颜色敏感图论算法与经典遗传算法的性能。结果表明基于自适应小生境的遗传算法不易陷入局部最优,在较少的代数内就可以找到理想最优解,能更好地实现网络频谱效益最大化,其性能优于颜色敏感图论算法和经典遗传算法。     

认知无线电网络双天线多信道MAC协议

在认知无线电网络中,媒体接入控制(MAC)协议的主要功能包括信道感知、选择和接入控制,其中感知时间和传输时间的长度对网络的性能有着重要的影响。在动态无线网络环境下,如何合理分配感知时间和传输时间是个挑战性问题。提出了一种双天线多信道分布式认知无线电MAC（TM-MAC）协议,不需要在传输之前对信道进行感知。节点可以在其它节点传输数据的同时对频谱资源进行检测,然后利用空闲的频谱资源通信。建立了数学模型分析在饱和网络状况下MAC协议的吞吐量。仿真分析表明TM-MAC协议能够有效提高网络的吞吐量。