认知无线电网络路由及频谱分配联合策略研究

认知无线电网络中的节点可以自主切换通信频率,从而对拓扑和路由产生影响。该文针对多跳认知无线电网络的场景提出了一种路由与频谱分配的联合策略,在按需路由的过程中完成频谱分配任务。实验结果表明,在多数据流并存的认知无线电网络中,该策略较其它路由方法具有更好的适应性和更低的累积时延。     

认知无线电网络路由及频谱分配联合策略研究

认知无线电网络中的节点可以自主切换通信频率,从而对拓扑和路由产生影响。该文针对多跳认知无线电网络的场景提出了一种路由与频谱分配的联合策略,在按需路由的过程中完成频谱分配任务。实验结果表明,在多数据流并存的认知无线电网络中,该策略较其它路由方法具有更好的适应性和更低的累积时延。     

基于模糊推理的认知无线Mesh网络路由算法

认知无线Mesh网络中的节点能动态接入空闲频谱,然而,频谱空穴的频繁变化将导致网络路径的破坏,使得网络性能下降.提出了基于模糊推理的认知无线Mesh网络路由算法,该算法利用模糊Petri网的推理机制计算可行路径的可靠度,最终选择可靠度最高的路径和信道.仿真结果表明,认知无线Mesh网络使用推理机制的路由算法能够增加所选路由的可靠度,减少网络路径破坏数,提高网络吞吐量.     

多光纤ASON网络动态路由优化算法

本文研究了多光纤波分复用光网络中的动态路由和波长分配问题，提出了基于分层图模型的一种新的多光纤网络的动态路由优化算法，该算法将连接请求的建立转化为在分层图模型中为该请求寻找一条最优路径，这使得设计者可以同时考虑路由和波长分配的问题，从而取得更好的效果。模拟结果显示基于分层图模型的(MFD—RWA：MultiFiber Dynamic：Routing and Wavelength Assignment)算法优于传统的动态最短路径算法。     

认知无线电网络层路由问题研究

在认知无线电中,网络层用于确定如何在网络中找到一条从源节点到目标节点的路径,且数据路径应当是适应频谱状况的,即尽可能绕过主用户频繁出现的区域。由于频谱是随机的,因而数据路径也可能是随机的。文章分析认知无线电网络中路由面临的挑战,介绍认知无线电网络中的两种路由方案:静态路由和动态路由,给出静态路由频谱选择阶段的5个指标,研究静态路由下一跳选择阶段的优化问题,最后提出认知无线电网络动态路由的实现方案。     

全光网静态路由选择和波长分配的分层图算法

文章提出一种将路由选择和波长分配结合起来的启发式的路由选择和波长分配(RWA)算法．通过这种新的分层图算法和限制光跳距的加权系数来优化全光网的静态路由选择和波长分配，使建立光连接时所需的波长数达到最少．最后对实际的ARPANet等5种光网络进行了计算机仿真，证明了本算法比以前的算法有更好的性能．     

认知无线电网络路由研究综述

 在对近期认知无线电网络路由研究成果进行研究的基础上,从邻居节点发现、“耳聋”、邻居节点消失、路由发现和跨层设计等5个方面,对认知无线电网络路由研究面临的重要挑战进行了分析;从研究方法的角度,对路由研究中对公共控制信道的依赖、路径延时,以及需要考虑的技术指标进行了讨论。最后,从介质、信道、节点和网络等4个方面,对路由研究场景设计进行了归纳总结;并从路由优化方案和路由拓扑算法协议两个方面,对主要研究成果进行了分析和讨论。     

混合式认知无线电网络路由算法研究

由于认知无线电网络频谱的动态性和差异性,使得传统路由算法不能完全适用.通过分析、总结动态频谱与路由跨层设计研究现状,针对混合式认知无线电网络,以着色图模型为分析模型,为避免交叉节点出现影响网络通信性能,将跳数和链路状态的加权和作为路由选择依据,以最小累积干扰为信道分配指标,提出了一种信道分配和路由选择改进算法(ICARS).仿真结果表明,ICARS算法能获得更好的网络通信质量,为混合式认知无线电网络路由设计提供了一种有效方法.     

动态分层的水下传感器网络分簇路由算法

针对平面路由难以适应较大规模水下传感器网络的局限,该文提出一种能更好地适用于较大规模网络的分簇路由算法DLCR(Dynamic Layered Clustering Routing)。该算法将网络自上向下划分为多层,并选择层内与sink节点距离较近、剩余能量较高的节点作为簇头节点,从而降低簇头节点的通信能耗。为了避免同一节点连续被选举为簇头节点,提出一种动态分层机制,每一轮数据采集周期都将网络重新划分为多层。实验证明DLCR不仅具有良好的稳定性,还降低了网络的能耗,延长了网络的寿命。     

自适应的认知无线Mesh网络QoS约束的路由与频谱分配算法

提出了一种自适应的满足QoS约束的路由与频谱分配(SA2JR)算法,SA2JR的目标是:在满足无线业务QoS约束的情况下,最大化无线业务接受率,让尽可能多的无线业务需求能够被满足.SA2JR包括2个部分,按需的κ-路径路由(κ-Routing)算法,以及QoS驱动的频谱分配(QDSA)算法.κ-Routing负责为每一个需求产生κ条潜在路由路径,QDSA算法自适应地进行频谱分配,目标是从κ-Routing产生的κ条潜在路由路径中找出一条满足QoS约束的可行路由路径.仿真结果表明SA2JR能达到预定目标,获得了较高的无线业务接受率.     

认知无线网络中一种基于蚁群优化的频谱分配算法

针对认知无线电中的频谱分配问题,该文提出一种基于蚁群优化的频谱分配方法。该方法在授权用户和认知用户共存的认知网络模型中,通过蚁群访问各个认知节点,并释放信息素,从而实现概率型的全局搜索的并行频谱分配算法。与传统的频谱分配方式比较,该算法能够进行增强型学习积累,快速收敛到最优路径,从而获得了最优的平均信道效益。文中对该算法进行了分析和说明,并通过仿真证明了算法的有效性和稳定性。     

Cross-layer Routing Design in Cognitive Radio Networks by Colored Multigraph Model

In this paper, the cross-layer design routing in cognitive radio(CR) networks is studied. We propose a colored multigraph based model for the temporarily available spectrum bands, called spectrum holes in this paper. Based on this colored multigraph model, a polynomial time algorithm with complexity O(n ²) is also proposed to develop a routing and interface assignment, where n is the number of nodes in a CR network. Our algorithm optimizes the hop number of routing, meanwhile, the adjacent hop interference (AHI) is also optimized locally.

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。     

认知无线网中一种基于博弈论的低复杂度联合资源共享机制

在一类典型的认知无线网络中,多个次级用户通过支付费用竞争租用主用户授权频带的子带来传输信息。该文针对此类系统通过博弈论方法联合优化次级用户的发射功率和子带分配,及主用户的定价系数,同时最大化主用户和次级用户的收益。具体而言,该文基于逆向归纳法,将博弈问题分解为功率控制、子带分配和价格调整等3个耦合的子问题,并逐一求解,从而得到整个博弈的子博弈精炼纳什均衡。最后,该文基于理论分析结果,提出一种博弈均衡求解算法。仿真结果验证了该文的理论推导结果和该算法的有效性。     

基于免疫克隆选择的认知无线网络频谱分配研究

该文提出了图论和免疫优化理论相结合的认知无线网络频谱分配方法。采用基于矩阵的二进制抗体编码,从效率和公平性考虑设计了随机约束满足算子和公平约束满足算子,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)的频谱分配算法。对经典克隆选择算法进行改进,增加约束满足操作保证种群编码能够满足频谱干扰限制,实现了频谱分配的约束优化。理论证明了约束满足操作的有效性,分析了算法的计算复杂性和适用性。仿真结果表明：ICS算法与颜色敏感图论着色算法相比,网络带宽明显提高;在频谱干扰严重的情况下,采用公平约束满足算子的ICS算法能显著提高网络的公平性;与参考智能算法相比,ICS算法具有较快的收敛速度。     

一种基于马尔可夫决策过程的认知无线电网络传输调度方案

该文提出了一种适用于认知无线电网络的跨层传输调度方案,即满足掉包率约束的前提下最小化平均功率消耗。此方案被建模为约束马尔可夫决策过程(MDP)。采用拉格朗日乘子法求解此MDP,并且提出了一种黄金分割乘子搜索法。提出两种简化方法,即状态聚合以及行动集缩减来解决维灾问题。仿真结果显示简化方法对该方案的性能影响很小,且该方案的平均功耗最低。     

基于NC-OFDM的认知无线电自适应动态资源分配算法

如何提高无线电资源的利用率已经成为国内外研究的一个热点,而认知无线电技术为解决这个问题提供了一个新思路.非连续正交频分复用(NC-OFDM)技术灵活的选频方案为实现认知无线电系统提供了良好的平台.本文针对NC-OFDM系统的特点,提出了一种新的无线电资源分配算法,在该算法中认知无线电用户根据感知的资源环境,针对用户的带...     

分层认知无线电网络中基于稳定匹配的资源分配算法

频谱资源的合理分配是认知无线电技术追求的目标之一,随着认知无线电网络中的次用户(SUs)数量不断增加,频谱资源的精确、实时分配与管控越来越难以实现。针对此问题,该文提出一种分层的认知无线电网络(CRN)架构,多个管理实体专注于为各层用户提供频谱服务;并在该架构下,提出一种基于稳定匹配的资源分配算法,用户通过自主协商形成分配结果,不仅保证了主用户(PUs)对次用户的功率限制,还充分考虑了各自的效用。仿真结果表明,所提算法的性能接近于最优方案,并降低了计算复杂度和系统时延。     

认知无线网络中一种基于放大转发的协作传输策略

在不干扰主用户数据传输的条件下,通过次用户间的彼此协作传输,可以使认知无线网络获得明显的空间和时间分集增益,从而改善次用户传输性能。该文针对主次用户共存,主用户交替转移信道忙闲状态的网络环境下,提出了一种基于放大转发的协作传输方案,当主用户存在时机会的使用中继节点转发数据,并且对所提方案的无冲突传输时间进行了理论分析,给出了非协作传输和协作传输模式下的无冲突传输时间的解析表达式,理论分析和仿真结果表明,协作传输方案的无冲突传输时间明显优于非协作传输方案,次用户协作为认知无线网络带来可观的性能增益。