无线异构接入网络中集中式网络选择研究

针对异构接入网络环境中移动用户的网络选择问题,根据接入网络的可用带宽和时延参数,建立网络选择优化模型,将多链路接入网络环境中的网络选择问题利用动态规划公式进行描述,并提出一个基于动态规划的网络选择算法。模拟结果表明,提出的算法能有效地利用网络资源并更好地满足用户业务需求。     

蜂窝异构网络中的最优频谱分配算法

异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。     

认知无线网络信道接入协议

由于认知无线网络(cognitive radio network,简称CRN)固有"二次利用"的特性,使其日益得到重视.而作为CRN核心构成的MAC(medium access control)协议,业已成为当前各研究机构的一个热点.主要对频谱感测技术、信道接入技术等MAC层核心设计问题进行了探讨,并针对认知无线网络MAC的特性及需求进行了分析,然后对设计MAC频谱感知技术、信道接入技术、频谱共享技术等相关研究进展进行了归类总结.最后指出了当前面临的主要研究难点及挑战,并提出了一些方向性建议.     

认知无线网络中动态频谱接入性能分析

认知无线电技术利用频谱空洞进行通信,有效缓解了频谱资源紧缺问题,动态频谱接入是其核心技术。网络中主用户对授权频谱的使用效率较高时,次用户接入网络无法完成符合QoS要求的通信,只有当主用户频谱效率在一定门限值下时网络才适合次用户接入。有限频谱空洞资源只能满足有限次用户的通信需求,为了保证通信质量,网络在固定的主用户频谱效率下只能接入适量的次用户。提出用强制优先排队理论对认知无线网络中的动态频谱接入过程进行模拟,通过仿真对次用户的切换概率、阻塞概率两个QoS因子进行分析,在给定的QoS条件下,得到了网络适合次用户接入的主用户频谱效率门限值,以及在固定的主用户频谱效率下网络适合接入次用户的量。     

无线传感器网络动态频谱分配方案

针对无线传感器网络带宽与能量受限问题,以最大化频谱利用和最小化频谱切换为目标,兼顾优先级和公平性指标,构造最大化系统整体性能的目标函数。在此基础上,提出一种适合无线传感器网络的动态频谱分配方案。仿真结果表明,该频谱分配方案在考虑优先级的同时能够公平地分配频谱资源,实现最小化频谱切换。     

无线网络中需求驱动的动态频谱分配

研究无线网络中协同动态频谱接入模型下的动态频谱分配问题,在考虑基站频谱需求的基础上,将物理干扰模型下的动态频谱分配问题建模为一个非线性优化问题。通过将非线性优化问题转换为线性规划问题,提出一种无线网络中需求驱动的动态频谱分配算法,计算初始频谱分配,并应用迭代增强算法为节点添加多余信道。仿真结果表明,该算法在有效频谱利用率和平均满意度上都优于现有算法。     

基于拍卖的混合接入异构网络频谱共享

针对Overlay与Underlay模式的传统频谱共享系统网络效益较低的问题，提出了一种基于拍卖机制的频谱共享。当宏用户靠近飞蜂窝接入点时，飞蜂窝接入点与宏用户之间的链路性能比宏基站至宏用户的性能要好。此时宏基站希望将该用户卸载至飞蜂窝网络中，获得更好的通信服务质量的同时还能为宏基站节约能量。在保证飞蜂窝网络授权用户的QoS前提下，为激励网络内的混合接入，宏基站将自己的剩余频谱供飞蜂窝接入点使用，并对飞蜂窝接入点进行补偿。每个飞蜂窝接入点独立地决定自己的竞价，宏基站根据收集到的竞价决定最优分配策略。提出的基于拍卖机制的混合频谱共享能够使异构网络中的宏基站和飞蜂窝接入点的效用函数最大。并且补偿函数的引入能更好地激励飞蜂窝采用混合接入模式。     

混合式动态频谱接入协议的研究

为了避免认知用户对主要用户的干扰,实现了频谱移动性的要求,提出了一种Ad Hoc认知无线电网络下的动态频谱接入协议.先使用分布式频谱侦测技术,建立基于AdHoc认知无线电的网络模型.认知用户利用马尔科夫模型预测可用频段,从而在每个时隙选择预测的可用频段进行侦测,降低设备技术要求,并节约能量.最后,给出了相应的认知无线电频谱接入方案和频谱分配算法,为每一条空闲频段选择合适的通信组,实现系统频谱利用的最大化.     

认知无线网络中基于信誉度管理的动态频谱接入研究

随着无线服务和相关设备的飞速发展,认知无线网络中特有频谱稀缺问题越来越引起研究者的重视。在集中式认知无线网络中,次级用户基站SUBS作为融合中心,通过收到周围的次级用户的感知信息来分配频谱资源。然而,环境的易变性使次级用户容易受到攻击从而影响次级用户感知信息,导致网络频谱资源分配错误。引入信誉度模型来表现次级用户在认知循环中的行为规范,在分配频谱阶段将信誉度作为评定标准,鼓励次级用户积极感知及规范运行。在感知阶段,次级用户感知信道数越多,感知信息越正确,其信誉度越高。在运行阶段,次级用户行为越符合网络规范,则信誉度越高。仿真结果表明,论文模型可以很好地减少次级用户基站的错误决策次数,提高其抗攻击性,同时使得网络在很好地分配资源的同时鼓励整个网络行为积极化。     

动态频谱访问无线网络的研究展望

动态频谱访问技术能有效解决无线通信中频谱稀缺与频谱利用率低的问题。该文介绍了频谱开放的趋势以及认知无线电、超宽带等相关无线电技术,描述了动态频谱访问网络的体系结构,从频谱侦听、频谱分析、频谱共享、频谱切换等方面探讨了动态频谱访问网络的资源管理,介绍了其路由、传输层、QoS协议设计,给出了研究方向。     

基于MaUMiH的无线传感器网络频谱分配方案

针对无线传感器网络频谱资源有限问题,以最大化频谱利用和最小化频谱切换（MaUMiH）为目标,构造了最大化系统整体性能的目标函数,在此基础上,提出一种基于MaUMiH频谱分配算法。仿真结果表明提出的算法在考虑优先级的同时能够公平地分配频谱资源。     

异构无线融合网络统一接入认证研究

不同网络同时维护多套认证设施会大幅降低异构融合网络的接入效率,多套认证机制中的短板效应也会降低融合网络中的安全性能。为此,提出基于用户、位置、寻址的信息分离技术,从移动通信系统对安全的需求出发,分析并借鉴3G网络认证与密钥分配协议,在异构无线网络环境中建立基于统一用户标识的的认证方案。仿真测试结果表明,该方案实现了异构网络和移动终端的统一接入及安全 认证。     

认知异构网络中基于不完全频谱感知的资源分配算法

针对认知异构网络中的干扰抑制问题,文中研究了如何降低其对宏用户(MU)的干扰并提高系统吞吐量。通过全面分析干扰来源,建立不完全频谱感知下的干扰模型;结合用户拓扑信息,综合考虑总功率约束和干扰约束,以最大化下行链路的吞吐量为准则构建优化问题;然后分析KKT条件,简化优化问题,进而设计出基于不完全频谱感知的分步式资源分配算法。仿真结果及性能分析表明,相比于基于完全频谱感知的资源分配算法,所提算法对MU造成的干扰更小,并且获得了更优的吞吐量性能。     

基于用户分配和负载的频谱分配算法

提出了一种基于用户分配和负载的频谱分配算法.该算法包括两部分:用户分配子算法和频谱分配子算法.用户分配子算法首先基于聚类划分理论,使分配到相同访问点下的用户具有相近的信噪比,缓解了无线接入网络中普遍存在的远近效应问题.在该用户分配基础上,频谱分配子算法根据各访问点的负载及其关联用户信噪比的平均值计算最优频谱分配.该算法具有可实现性、多项式时间的计算复杂度以及比例公平性.真实数据驱动的仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高系统吞吐量,同时大幅度减小访问点的报文缓冲区队长.     

避免干扰的低能耗无线传感器网络动态频谱分配算法

将动态频谱感知与无线传感器网络相结合,提出一种频谱分配算法,它能在避免对授权用户产生干扰的同时,根据一定的分配规则,提高传输可靠性及频谱利用率.通过仿真证明,该算法可减少网络节点在传输过程中发生频谱切换的概率,从而降低了节点能耗;同时数据包成功传送到接收端的比例也比同类算法有所提高.     

异构无线网络中基于信任度的接入选择算法

针对异构无线网络不确定性的特点,提出一种基于信任度的接入选择算法。引入直接信任度、推荐信任度、推荐主体可信度和信任时间戳4个参量计算网络的信任度,利用信任度对网络性能指标进行信任加权。同时,综合考虑用户个人偏好,对网络进行逼近理想解排序,得到最佳接入网络。仿真实验结果表明,该方法综合考虑了网络多种性能指标及其信任度,能提高异构无线网络中用户选择网络的安全性。     

5G超密集异构网络带内无线回传资源分配方案

为实现5G超密集异构网络中无线回传链路和接入链路之间的最优资源分配,研究多用户场景下双层异构网络的联合用户调度和功率分配问题,在队列稳定和无线回传资源有限的情况下,综合考虑用户调度、功率分配和干扰控制等因素,对带内无线回传的最优资源分配问题进行数学建模并求解,基于李雅普诺夫优化理论提出联合用户调度和功率分配的优化算法。将优化问题解耦为网络内各个用户的调度以及宏基站和小基站的功率分配过程,采用MOSEK求解器和二分类方法获得用户调度向量,利用拉格朗日乘子法求解功率分配问题,并通过队列的时刻更新过程实现最优资源分配。仿真结果表明,在多用户场景下,该方案能够有效提升网络总吞吐量以及网络效用,并且毫米波频段的通信性能优于传统蜂窝网络频段。