协作认知无线网络中基于功率分配的安全波束成形

在协作认知网络中,针对次用户作为转发中继时主用户信息容易被窃听的问题,本文提出了一种基于功率分配的安全波束成形设计方法。首先,根据任意转发波束成形功率占比,以次用户的传输速率最大化为优化目标,构建安全波束成形设计联合优化问题。然后,将所述目标优化问题转换为凸优化问题;最后,通过一维搜索转发波束成形功率占比获得全局最优解,完成认知无线网络的安全波束成形设计。仿真分析表明,本文所提方法在保证主用户信息安全的同时可实现次用户的传输速率最大化。     

基于SC-FDMA的宽带认知无线电网络中最优功率分配的研究

研究了基于单载波频分多址(SC-FDMA)的宽带认知无线电网络中非授权用户(NU)的最优功率分配(OPA)问题.首先给出了基于SC-FDMA的宽带认知无线电网络中非授权用户对授权用户的干扰功率模型.在此基础上,分别在下述两种约束条件下利用凸优化理论推导出了两种使非授权用户的和速率最大的最优功率分配(OPA)算法.约束条件一为:任一非授权用户的任一子载波对授权用户的干扰功率受限(IPCs);约束条件二为:所有非授权用户的所有子载波对授权用户的干扰功率受限(IPC).仿真结果表明,与等功率分配(EPA)和传统最优功率分配(C-OPA)算法相比,所提出的算法显著提高了非授权用户的可达和速率.     

认知中继网络中的功率分配算法

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）通信是当前无线通信领域的研究热点。为了保证地面移动端与UAV通信的可靠性,提出了基于空时块码（Space-time block code, STBC）的协作中继传输方案。为了提升频谱效率,本文利用认知无线电技术,于协作中继处分别采用放大转发(Amplify-and-forward, AF)和解码转发(Decode-and-forward, DF)两种协议进行传输,在主用户通信服务质量得到保证和认知用户传输功率受限的条件下,建立以认知中继网络的吞吐量最大化为目标函数的优化问题。采取拉格朗日乘子法与Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件相结合的方案来实现优化问题中最优功率的分配。最后,仿真结果不仅验证了所提方案的有效性,还表明了DF中继协议下认知中继网络的吞吐量优于AF中继协议。     

基于认知OFDM系统的功率分配算法

在正交频分复用的认知无线电系统中,授权用户会受到认知用户频带内子载波带外功率泄漏的干扰。针对这一问题,提出了一种基于幂函数分布的次优化功率分配方案,通过线性约束的凸优化数值运算,有效降低了最优方案中运算的复杂度。给出了在认知用户发射功率约束条件下的信道吞吐量分析。仿真结果表明,所提出的方案在满足授权用户干扰门限约束条件下,提高了现有功率分配方案的认知用户信道吞吐量。     

认知无线电中基于博弈论的频谱分配算法*

利用博弈论分析了认知无线电网络中动态频谱分配问题,构建了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型,提出了基于潜在博弈论的分布式频谱分配算法,并得到了相应博弈过程的纳什均衡。仿真结果表明,该算法能在较短时间内收敛到稳定状态,潜在函数取值达到最大值、系统总干扰水平降到最小、用户的SIR水平得到明显改善,达到了潜在博弈下信道分配的纳什均衡,实现了提高频谱利用率的目的。     

基于凸优化的认知中继功率分配

该文研究了基于凸优化的认知中继功率分配问题。考虑在干扰温度的限制下,如何通过合理的子载波功率分配使得系统容量最大化。文章依据凸优化理论给出该问题的最优迭代算法,并从改善算法平均时间复杂度的角度加以改进,进而提出一种次优算法。数值仿真结果表明,次优算法相比最优算法有一定的性能损失,但是计算复杂度大大减少。     

认知无线电网络中多目标频谱分配与功率控制

针对Underlay接入方式的认知无线电网络中的功率控制问题进行了研究,提出同时考虑频谱分配和功率控制两个因素。并且为了同时满足用户的多种需求,将网络容量和功耗效率构建成一个多目标优化问题,然后提出了一种基于NSGA-Ⅱ的改进多目标优化算法对该问题进行建模求解,得到了适合用户不同需求的Pareto最优解集。最后将所提方法与SPEA-Ⅱ算法进行了实验对比,仿真结果表明,所提方法能够有效地搜索到优化解,并且能够满足不同情况下的频谱和功率分配要求。     

认知无线网络中基于凸优化的功率分配研究

主要研究认知无线网络中基于OFDM（orthogonal frequency dinsion multiplexing）的功率分配问题。为将认知用户(secondary user,SU)对主用户(primary user,PU)的干扰功率限制在主用户可容忍的范围内,同时最大化认知用户的传输速率,提出了基于凸优化理论的功率分配方案。仿真结果表明,在主用户可容忍的干扰极限和认知用户总功率约束下,该方案能最大化认知用户的传输速率。     

认知无线电网络中感知时间与功率分配的优化

针对多协作用户多信道的情况,讨论了当信道增益固定时,各子信道之间检测时间、总检测时间与传输时间,以及各子信道之间功率分配的问题。区别于以往的单独优化算法,提出了各参数的联合优化算法。以信道容量为目标函数,给出了最优的时间和功率分配算法。实验结果表明,提出的算法能够实现频谱接入并且极大地提高了次用户系统的总信道容量。表明功率分配与信道上主用户占用的概率有关,而时间分配则与信道上主用户接收信噪比以及传输时自身的信噪比有关。在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,接收与传输信噪比越高,次用户系统的总信道容量越大。对于认知无线电网络,还考虑了整体的实现。     

认知协作无线电网络下基于能效的资源联合分配

在认知协作无线电网络中,当次用户盲目地参与到中继主用户中,会选择不利于次用户系统能效的主用户,从而降低次用户系统整体的能效。针对该问题,提出一种资源联合分配方案。次用户有权拒绝不利于自身系统的协助申请,而是选择有利于其系统能效的主用户进行协助。在确定主用户集合的情况下,通过有效地分配带宽和功率来提高次用户系统的能效。仿真结果表明,该方案能够在保证各用户服务质量的情况下,实现次用户系统能效的提高。     

认知中继网络功率分配的优化算法

本文研究了认知中继网络的功率分配策略。在基于AF(amplify-and-forward)和DF(decode-and-forward)中继模式下,考虑认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限等因素,建立了认知中继网络吞吐量的非凸函数和凸函数优化模型;并利用拉格朗日乘子得到最优解。仿真结果表明,所提算法在认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限下优化了认知中继网络的吞吐量。     

混合模式下认知无线电网络的能效优化算法

认知无线电网络中,协作频谱感知利用多个节点同时感知可提高频谱感知检测性能。然而随着感知的次用户(SU)个数增加,导致能耗增高、能效(EE)降低。为解决这一问题,本文结合机会频谱接入和衬垫式频谱共享2种共享模式,构造基于混合频谱共享模式的能效模型,同时考虑3种不同的融合规则、主用户(PU)的再占据概率和报告信道误差,以最大化SU系统的EE为目标,使用拉格朗日乘子法与次梯度下降算法对感知时间、参与感知个数、次用户发射功率进行迭代优化求解。仿真结果表明,在最低服务质量要求(QoS)和发射功率的约束下,该能效优化算法能够实现更高的吞吐量和更高的能量效率。     

基于时频资源分配的认知无线中继网络物理层安全研究

提出了一种在认知无线中继网络物理层安全意义下的最优时频资源分配方案。在该方案中,主用户通过次用户的协作进行通信;作为回馈,允许次用户接入该频段传输信息。在次用户网络中,选择两个最优次用户,一个用作协作转发,一个用作协作干扰,同时在保证次用户网络传输速率的条件下,通过寻求系统的最优带宽分配因子、时隙分配因子以及次用户的协作功率,来最大化主用户的安全容量。仿真结果表明,提出的方案切实可行,能够显著提高主用户的安全容量。     

认知无线电网络频谱分配与协作集划分算法

针对协作认知无线电网络中较为复杂的多主用户与多次级用户共存场景,提出联合频谱分配与协作集划分问题,并将该问题形式化描述为整数0-1非线性规划问题,证明其是NP-hard的.首先,设计了集中式的遗传算法CGA(centralized genetic algorithm)对问题求解,对该算法进行齐次有限马尔可夫链建模并对其全局收敛性进行了分析;随后,提出了一种包含两阶段的分布式遗传算法DGA(distributed genetic algorithm),包括基于最小支配集的分簇与频谱预分配阶段和簇间协作集协商与簇内适应值精化阶段.此外,还提出一种快速收敛的DGA算法(fast-convergent DGA,简称FDGA)缩短分布式算法运行时间.仿真实验结果表明,根据能反映出算法性能的适应值结果对各算法进行比较:(1)小规模网络下CGA获得的解平均为通过穷举算法得到的最优值的92％;(2)随着网络规模的扩大,由于CGA搜索空间增大,DGA,FDGA在达到相同停机条件时获得的适应值比CGA提高约20％;(3)与DGA相比,FDGA虽能得到与DGA相近的结果,但却大大缩短了算法收敛的时间,更适应于大规模网络应用.     

基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配策略

如何合理分配有限的频谱资源是认知无线电网络的核心问题之一.通过对物理层功率控制和MAC层带宽分配需求的研究,建立以最大化系统吞吐量为目标的跨层优化模型.并在该模型的基础上设计一种基于跨层议价博弈的带宽与功率分配算法(Bandwidth and Power Allocation Algorithm-Cross Layer Bargaining Game,BPAA-CLBG).仿真结果表明该算法可以有效地提高认知无线电网络的频谱利用率,且在系统吞吐量方面较现有算法有明显的改善.     

认知无线电网络非协作博弈功率分配算法研究

发现干扰节点,并将功率适当地分配至各个可用频谱上,以提高节点数据率和网络吞吐量,是认知无线电网络当前的研究热点.本文提出一种基于非协作博弈功率分配方法(PANG),以提高认知无线网络系统吞吐量.PANG将认知网络节点功率分配问题转化为非协作博弈问题,并采用线性代价因子的方法抑制功率分配时的盲目性.理论分析表明,PANG存在纳什均衡点,具有帕累托最优解.本文使用Matlab对PANG算法进行仿真,仿真结果表明,PANG算法能够比PIWF算法更加合理的进行功率分配,并有效的提高系统吞吐量.