基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知的准确率,并抵抗可能存在的SSDF攻击,提出一种基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知方法。首先,引入检测因子来描述节点的感知能力,采用基于公平性的分簇方法将SU分为不同的簇;然后,对簇内SU设定初始信誉值,并根据感知结果对信誉值进行更新;最后,采用检测因子判决机制对感知数据进行融合,并计算得出漏检概率与虚警概率上界。仿真结果表明,所提方法能有效识别恶意次用户和抵御频谱感知数据伪造攻击,同时具有较小的虚警概率、漏检概率和较好的容错能力。     

基于分簇协作频谱感知的认知无线网能量效率研究

针对认知无线网能量消耗引起的能量效率较低问题,在研究认知无线网分簇协作频谱感知能量效率的基础上,提出了一种最优功率分配算法来最大化次用户系统的能量效率。通过建立基于次用户能量效率最大化传输优化模型,在考虑传输功率、感知时间以及干扰限制的情况下,利用拉格朗日函数及KKT条件,得到最优次用户发射功率分配算法,以达到系统能量效率最大化的目的,同时分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,本文所提算法能有效提高次用户系统的能量效率、减少系统开销。     

认知无线电中基于分簇的能量序贯协作检测算法

在认知无线电系统中,频谱感知技术是保证频谱资源分配以及重构网络参数的前提条件。针对复杂信道环境低信噪比下传统频谱感知技术感知性能恶化、感知时间变长和对授权用户位置不固定适应性差的问题,提出基于分簇的并行能量序贯检测的方法。该方法按照地理位置信息划分簇,按照减少传输误差和节省传输功率原则选取簇头,各簇分段并行计算似然比统计量的方法进行序贯检测,任一簇内判决成功即可结束检测。仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法相较现有的多节点分段序贯检测和单节点序贯检测可以有效缩短检测时间。分析分簇数对所提算法系统综合性能的影响,结果表明信噪比越低,选择分簇数越大,越能降低检测时间。     

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。     

基于Ad hoc网络的分簇算法研究与改进

Ad hoc网络是一种无基础设施支持的动态、自组织、多跳无线移动网络.该文在分析Ad hoc网络特性及应用需求的基础上,提出了一种改进的基于能量的分簇算法,该算法主要依靠簇首结点本身所携带的能量多少来确定簇的大小而进行分簇.理论分析表明,该算法具有路由请求时延低,控制开销少等特点.     

基于近邻传播的认知Ad-hoc网络分簇算法

针对认知Ad-hoc网络中可用信道动态异构和缺乏全网公共信道的特点,提出了一种基于限制消息交互次数的近部传播模型(Affinity Propagation, AP)的分簇算法。该算法通过网络中相邻节点间的消息交互和更新,在相部节点最多的信道上以可用信道最多的节点为簇首建立簇结构。为适应认知Ad-ho。网络环境的变化,降低分簇开销,算法限制AP消息的交互次数,实现了分簇算法的分布式快速收敛。仿真分析表明,算法降低了网络中的簇数目,提高了簇内平均可用信道和公共信道数目,从而为分布式频谱协作提供了高效的网络拓扑环境。     

基于能耗的分簇频谱感知方法

在协作频谱感知中,当信道经历衰落和阴影时,各用户的感知性能会有不同程度影响,某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能.同时参与协作的用户数越多,认知传感器网络面临的问题越大.为了解决这些问题,提出了一种基于能耗的分簇协作感知算法.该算法引入基于节点能量的LEACH分簇算法,将认知传感器网络中的各个节点按该分簇算法分入若干簇内;在每个簇内,构造了同时考虑检测性能和能量消耗的效用函数,基于该效用函数对最佳协作用户数和用户进行选择,使每个簇内的检测性能和能耗达到很好的折中;在汇聚节点运用OR规则将簇头发送过来的感知信息进行融合,得到最终判决结果.仿真结果表明,该基于能耗的分簇协作频谱感知算法可以有效地延长认知传感器网络的生存时间,节省网络的能耗,并且保证良好的检测性能.     

Ad hoc网络中一种基于权值的分簇算法

ad hoc网络是一种多跳、自组织网络．网络中的无线节点无规律的移动,使得网络的路由选择、QoS保障等问题面临新的难题．网络分层管理体系为解决这些难题提供了一种有效的手段．Ad hoc网络逐渐呈现分级化的趋势．本文提出了一种基于权值的分蔟算法，并通过仿真测试证明了这种方法的有效性．     

无线认知网络中基于竞争的频谱感知预测算法

无线认知网络已成为无线网络的研究热点,其中频谱感知和接入算法研究一直是无线认知网络的研究重点。本文针对一定的无线认知网络,给定多个竞争业务流之间的拓扑关系,提出了一种集中式的频谱感知和接入算法。该算法利用一种新的最小团覆盖算法对竞争关系进行建模,并通过最大匹配算法进行频谱分配。仿真结果证明,该算法能使全网期望的吞吐量至少提高30%。     

认知无线电中合作频谱感知的分簇优化研究

认知无线电中,合作感知可以大大提高感知性能,但是节点之间互相交换感知信息会占用系统资源并产生传输时延,节点数较大时,在性能提高的同时带来通信开销过大的问题,某些感知性能不佳的节点加入反而会降低整体的检测性能。针对这个问题,可使用分簇技术,选取合适节点作为簇头,优化簇内感知节点数量。仿真结果表明,在满足一定目标检测概率的条件下,可以找到存在一个最优的簇内节点数,使系统获得有效信息吞吐量的最大化。     

认知无线传感器网络的吞吐量分析

为了实现认知无线传感器网络(CRSN)在授权频段的连续可靠通信,结合协作感知和宽带感知策略,提出了一种CRSN架构.通过在网络中部署专门负责频谱感知的认知节点,将频谱感知与数据传输功能进行了合理分配.在最大化感知和传输时间的同时,实现了频谱的实时感知和数据的连续传输,进而提高了频谱检测率和网络吞吐量.同时,由认知节点协作对宽带进行多信道联合检测,除了可以提高检测的可靠性,还有利于实现CRSN对授权频段的连续接入,进一步保证网络数据传输的连续性.通过仿真对不同硬融合准则下的平均网络吞吐量进行了分析和比较,结果表明该网络架构可以获得更高的吞吐量.     

认知无线电中基于波型与能量的联合检测方法

针对现有的主流检测算法在算法效率、复杂性及可用性方面存在的问题,分析一种新的基于波形的频谱感知方法,并在其基础上,结合能量检测提出一种联合检测方法.数据分析和仿真结果表明,该联合检测方法能够有效地检测到频谱空穴,并克服在低信噪比下检测效果较差的问题,使检测效率、可靠性、稳定性等各方面的性能均优于波形检测和能量检测.     

一种适用于主用户信号随机出现和离开的能量频谱感知方法

针对认知无线电系统中主用户信号随机出现与离开时的频谱感知问题,提出了一种新型的能量感知方法：该方法首先假设主用户信号的随机出现和离开服从泊松随机过程,当认知用户准备接入时,该方法先将从待测频段上接收到的样本能量按照泊松离开概率进行线性合并,然后计算相应的判决门限并判断待测频段是否有主用户信号,如果没有则接入并使用待测频段。当认知用户使用频段时,将接收到的样本能量按照泊松到达概率进行线性合并同时计算相应的门限,再判断主用户信号是否随机出现,如出现则退出当前使用频段。仿真结果表明,相比传统能量感知方法,所提新的能量感知方法能够在主用户信号随机出现与离开的情况下有效工作。     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,提出了利用前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法;首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响;仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用3种不同的检测方法评估了文章的算法;结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,该算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序.     

一种时域—码域联合的认知无线电频谱感知算法

为了提高认知无线电系统中频谱感知的性能,对多维联合的频谱感知进行了研究,提出一种时域—码域联合的频谱感知算法。该算法主要利用了直接序列扩频主用户信号频谱空间中时域与码域的特性,分别从时域与码域的角度对信道的状态进行检测,其中时域采用能量感知,码域分析扩频主用户信号的二次功率谱,最终共同确认信道状态。仿真结果表明,联合感知算法对应的检测性能优于单纯时域或码域感知,能够直接应用于直接序列扩频主用户的频谱感知。     

基于POMDP的信道感知接入算法

在认知无线电中,为了最大化次用户的吞吐量,同时对主用户的干扰低于预定值,提出一种基于POMDP的信道感知接入算法。次用户将主用户信道在时间轴上细分成等间隔的时隙,在每个时隙开始时,次用户从频谱感知、以较高的功率接入信道和以较低的功率接入信道三种可选策略中选择最优的策略。将次用户的选择过程建模成一个POMDP问题,并采用一些相应的最优策略求解。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

一种认知无线电的联合频谱检测算法

为了改善信噪比不同的认知无线电(cognitive radio)用户的联合频谱检测性能,提出了一种基于能量检测的两个用户合作频谱检测算法。在联合虚警概率一定的条件下,根据接收信号能量对各个用户的判决门限进行调整,增大高信噪比用户对联合检测的影响,同时减小低信噪比用户的影响,来提高联合检测概率;判决结果只占用少量比特的信息,减少了通信开销。实验结果表明,所提算法很好地逼近了搜索解,提高了联合检测性能。