认知无线网络中的频谱切换技术

针对频谱切换的研究现状,文章介绍了频谱切换的场景、分类以及对认知无线网络物理层、媒体接入控制层（MAC）的需求,总结了频谱切换技术的最新研究进展,对目前的各种方案进行了比较分析,并提出了未来面临的挑战及研究方向。     

认知无线网络中基于用户需求和频谱聚合的动态频谱分配

认知无线电技术可以感知周围无线环境择机利用频谱空洞,从而达到提高频谱效率的目的.在认知无线电网络中,现有的频谱分配算法大部分是基于连续频谱分配并且没有考虑用户的需求.但是连续频谱分配会生成许多小于用户需求的频谱片段,这些频谱片段不能被充分利用,从而造成频谱浪费.本文基于图论提出了一种联合考虑用户需求和非连续频谱聚合的频谱分配算法.在该算法中,非连续的频谱片段被聚合以尽可能多地满足用户总需求,充分利用了小的频谱片段,避免了频谱浪费,从而提高频谱效率.     

基于合作形成的认知无线网络频谱共享策略

当具备不同利益的多个主网络竞争为单个次级网络提供频谱接入机会时,它们可以通过基于重复博弈模型的频谱共享机制实现对授权通信频段的合作垄断,从而最大化它们的整体数据传输效用。然而当某个主网络对未来传输效用不够重视时,它会为了获得比垄断效用更高的传输效用而偏离当前的合作垄断,从而降低了其他主网络的当前和未来数据传输效用。为此,2种新的频谱共享策略被提出以促使所有主网络形成更为灵活和可靠的频谱共享合作垄断。数值仿真表明,相比现有的触发策略,这2种新策略能够为所有主网络获得更优的整体数据传输效用。     

认知无线网络中频谱切换算法研究综述

无线频谱资源的匮乏和多用户争用环境,导致认知无线网络中频谱切换研究面临严峻挑战。本文阐述了频谱切换的基本原理,包括频谱切换的概念和特征、频谱切换的主动决策和被动决策分类、频谱切换过程及建模抽象的方法等几个方面。其次,重点以数学建模工具为主线,综述了基于概率论、马尔可夫过程、排队论、模糊逻辑、模糊神经网络等5类代表性的频谱切换算法,评述了学术界在各类频谱切换算法上的重要研究成果;最后,基于对已有算法和研究成果的分析,总结了当前研究中存在的非理想频谱检测、目标信道选择、空闲信道动态性等主要问题,预测了频谱切换的未来研究方向。     

认知无线网络中的频谱切换性能分析

在认知无线网络中,次用户的频谱切换性能不仅和主用户的通信行为关系密切,而且也和次用户本身的频谱感知精度以及频谱切换策略密切相关。该文采用连续时间马尔科夫模型对次用户在理想感知和非理想感知情况下的频谱切换进行建模,进一步分析与比较不同频谱感知精度对频谱切换性能的影响。为了有效降低次用户在频谱切换过程中的强制中断概率,提出基于信道预留机制的频谱切换策略。数值结果表明,次用户对主用户信号的感知精度明显会影响次用户的频谱切换性能,而有效的频谱切换策略则可以以较小的代价获得更好的频谱切换性能。     

基于最优停止的认知无线网络下行频谱接入算法

为有效平衡认知无线网络中次用户系统中接入信道的感知时间和信道总的吞吐量之间的矛盾,提出了一种只对部分信道进行感知的频谱接入策略,联合总的感知信道数和各条信道的感知时间进行优化,并通过最优停止算法求解,在最大化节省感知时间的同时,取得较大的平均吞吐量。与HC-MAC(Hardware Constrained- Media Access Control)算法的仿真分析对比表明,该算法在相同给定条件下感知时间更短,吞吐量更大,具有明显的优势。     

认知无线电中一种新的频谱接入方法

提出一种新的可实行性频谱接入算法.利用爬坡方法求解目标函数,使得计算频谱接入参数可行.根据对主用户接收机端的干扰温度估计方法不同,提出了合作式频谱接入算法和非合作式频谱接入算法,并对两种方法进行了系统仿真和比较.     

认知无线网络中一种基于匹配和干扰量化的LTE-A上行资源共享机制

认知无线网络中基于OFDMA的次系统(SS)与LTE-A主系统(PS)以重叠方式共享频谱的问题越来越受到学术界重视,该文关注上述场景中的资源分配和干扰避免问题。该问题的困难在于资源分配子问题中带耦合干扰的功率分配问题是NP-难的。为了满足研究场景提出的时延约束,该文将提出两阶段资源分配算法：子载波分配阶段的最大权匹配方法和功率分配阶段的干扰量化分配方法,简记为MQRA算法。理论分析和仿真结果表明,该文提出的MQRA算法能够很好地平衡性能和复杂性,并适用于LTE-A主系统下的频谱共享问题。     

一种新的认知无线电频谱感知方法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术。首先简述了认知无线电的背景和概念,然后针对认知无线电频谱感知的能力,对比分析了现有的三种频谱检测方法：匹配滤波器法、能量检查法和循环平稳特征检测法,在对其进行研究的基础上,提出一种将能量检测法和循环平稳特征检测法相结合的双门限检测法,通过仿真验证了该方法的有效性和优越性。     

一种新的认知无线电频谱感知算法

频谱感知是认知无线电的关键技术之一,通过检测授权用户信号的有无来发现频谱空穴,以提高频谱利用率。基于接收信号的统计协方差理论,提出一种新的认知无线电频谱感知算法,无需信号的先验信息,且计算复杂度较低。仿真分析了该算法,结果表明其在低信噪比环境下,较传统能量检测法有更好的感知性能。     

Distributed Spectrum Sharing Scheme for Multiuser Orthogonal Frequency-Division Multiplexing Cognitive Radio Networks

This paper presents a novel spec- trum sharing design aiming at optimising the performance of a Multiuser Orthogonal Freq- uency-Division Multiplexing （MU-OFDM） Co- gnitive Radio Network （CRN） that consists of multiple secondary Transmitter-Receiver （Tx-Rx） pairs. For most MU-OFDM systems, the Exc- lusive Subchannel Assignment （ESA） is an efficient resource allocation method. Noneth- eless, it is inappropriate for the network consi- dered in this paper, because subchannels shar- ing among secondary Tx-Rx pairs can further improve the system performance. We investi- gate the Weighted Sum Rate （WSR） maximi- zation problem under the Shared Subchannel Assignment （SSA）, where each subchannel is shared by multiple secondary Tx-Rx pairs. With Lagrangian duality technique, we decompose the original resource allocation problem into sev- eral sub-problems on each subchannel and pro- pose a duality-based suhchannel sharing ap- proach. For practical realisation in the cogni- tive systems without central control entity, a distributed duality-based WSR maximization scheme is presented. Simulation results mani- fest that the proposed scheme achieves sig- nificantly better performance than ESA duality scheme.     

Reputation-Based Hierarchically Cooperative Spectrum Sensing Scheme in Cognitive Radio Networks

Cooperative spectrum sensing in cog- nitive radio is investigated to improve the det- ection performance of Primary User （PU）. Meanwhile, cluster-based hierarchical coop- eration is introduced for reducing the overhead as well as maintaining a certain level of sens- ing performance. However, in existing hierar- chically cooperative spectrum sensing algo- rithms, the robustness problem of the system is seldom considered. In this paper, we pro- pose a reputation-based hierarchically coop- erative spectrum sensing scheme in Cognitive Radio Networks （CRNs）. Before spectrum sensing, clusters are grouped based on the location correlation coefficients of Secondary Users （SUs）. In the proposed scheme, there are two levels of cooperation, the first one is performed within a cluster and the second one is carried out among clusters. With the reputa- tion mechanism and modified MAJORITY rule in the second level cooperation, the pro- posed scheme can not only relieve the influ- ence of the shadowing, but also eliminate the impact of the PU emulation attack on a rela- tively large scale. Simulation results show that, in the scenarios with deep-shadowing or mul- tiple attacked SUs, our proposed scheme ach- ieves a better tradeoff between the system robustness and the energy saving compared with those conventionally cooperative sensing schemes.     

基于两步式融合重构的压缩频谱检测方法

在宽带频谱检测技术中,针对传统分布式压缩感知方法(DCS)数据传输量大、能耗高的问题,提出了一种基于两步式融合重构的压缩频谱检测(TS-CSS)方法.该方法的数据重构过程分为先支撑集信息融合,后信号联合重构两步,通过支撑集信息融合获得的先验信息可指导信号的联合重构.仿真结果表明,联合重构时随机选择50％的用户参与,即可获得与传统DCS接近甚至更优的频谱检测性能,因而,该方法能够有效地降低系统数据传输量,节省频谱检测耗能.     

认知无线电网络的一种协作频谱感知方案

认知无线电技术能够让非授权用户利用已经分配给授权用户的频段.为了不对首要用户的工作造成干扰,认知用户需要对频谱进行不间断的监测来判断首要用户是否存在.因此,频谱的感知是认知无线电技术的关键.协作频谱感知能够充分的利用网络资源,提高网络中的认知用户的检测概率.文中笔者简单地介绍了一种协作频谱感知的方案.仿真结果表明,通过该方法能够提高网络中认知用户的检测概率,提高网络的检测灵敏度.     

认知系统中多天线协作频谱感知方案

针对认知无线电的核心问题——频谱感知,采用性能好的协作频谱感知,这里研究了认知无线电系统中一种多天线协作频谱感知方案,此方案中的噪声信号和主用户的信号均认为是独立复高斯随机信号。同时,次用户将检测到的信号通过波束成形后传向融合中心,而优化函数为发射功率受限的条件下,最大化全局的检测概率。理论推导和方针结果表明,所提出的方案有效地提高了检查概率,充分发挥了空间分集和多用户分集的优势,普遍提高了系统的感知概率。     

认知无线网络中基于微观经济学的动态频谱管理算法

该文提出了认知网络中基于微观经济学的动态频谱管理机制,实现异构无线网络中频谱资源的动态分配,从而最大化频谱资源的利用率并提高运营商的收益.文中引入了频谱资源的经济价值因素以保证运营商间频谱交易的合理性.此外,为了保证系统的性能,文中提出了一种基于地理信息系统的空分模型,并设计了干扰抑制技术以限制动态频谱管理带来的干扰.博弈论是一种能够有效解决自主分布式无线资源优化的算法,该文将其引入,为不同运营商提供双赢的频谱交易策略.仿真结果表明,该频谱管理机制提高了频谱利用率以及运营商的收益,并有效地抑制了系统间的干扰.     

认知无线电网络中频谱分配算法

 随着新型无线业务的不断发展,频谱供需矛盾日益明显.认知无线电网络被认为是实现动态频谱共享、缓解频谱供需矛盾的重要途径,近年来相关研究受到了广泛关注.本文对认知无线电网络中的频谱分配研究进展进行了分析.论文首先介绍了认知无线电网络的技术背景,分析了认知无线电网络中频谱分配的关键问题和算法设计目标.在此基础上总结了主流频谱分配模型的设计思想与技术特点,并详细描述了各模型经典分配算法的实现机制.最后,对频谱分配研究趋势进行了展望.     

可任意阶扩展的认知无线Ad Hoc网络频谱共享模型

目前认知无线Ad Hoc网络(CRAHNs)频谱共享模型的研究大多忽视了未被授权频谱被占用过程对授权频谱被一、二级用户占用过程的影响,也有研究同时考虑了一、二级信道被占用的情况,提出了简化的排队模型,但是在进行性能分析时存在较大误差.主要挑战来自于高维马尔可夫状态转移图归纳的复杂性和计算的复杂性.本文研究提出一种新的分...     

多跳认知无线Mesh网络中频谱决策与路由的跨层设计

灵活高效的频谱共享技术能够实现频谱资源的最大化利用,有效地缓解了无线频谱紧缺的现状。在一个与TDMA/FDMA蜂窝网络共存的多跳认知无线Mesh网络环境下,基于覆盖式（Underlay）与机会式（Overlay）相结合的频谱共享机制,提出了一种有效的链路层频谱决策与网络层路由的跨层设计方案。仿真结果表明,该方案比基于最小跳数的随机信道选择算法在网络端到端传输性能上有显著的优势。     

一种认知无线Adhoc网络跨层最优频谱共享方案

针对由认知无线电组成的Adhoc网络中的频谱共享提出了一个跨层方案。通过综合考虑认知用户之间的干扰约束和流量需求,特别考虑到用户双向连接以及信道的非均匀性,以BFP（bandwidth—footprint-product）值最小为目,建立了一个二进制整数线性规划（BILP）模型。仿真结果给出了最优的频带分配和路由选择方案。