认知无线电中频谱分配技术研究

首先对频谱分配技术理论进行了概述,包括频谱分配技术的分类、所关注问题以及所需具备的原则。然后又介绍了认知无线电频谱分配中几种典型算法,并分析了各个算法的优缺点。通过以上的分析,为认知无线电频谱分配的研究提供了充分的准备。     

认知网络中基于图论着色模型的频谱分配算法的分析

无线频谱资源的紧缺是无线通信发展的瓶颈,认知无线电技术被认为是解决无线频谱紧缺问题的一种新方法。本文首先介绍了认知无线电系统中频谱分配的图论着色模型,紧接着给出图论着色模型的数学描述,接下来对图论着色模型下的现有分配算法进行了总结,并算法对算法进行了比较。     

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.     

基于并行分配算法的认知无线电频谱分配算法

针对传统频谱分配方式不合理造成频谱匮乏以及CSGC算法在频谱分配上消耗时间过长影响实时通信的问题,文中提出了一种基于并行分配算法的认知无线电频谱分配算法,其通过同时给各顶点进行上色,从而节省了时间开销。实验证明,并行算法不仅具有与CSGC算法同样的高频谱利用率,且其频谱分配时间开销更低,是一种理想的认知无线电频谱分配算法。     

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.     

认知无线电频谱分配技术的研究

认知无线电技术可以有效缓解频谱分配与利用之间的矛盾。频谱分配技术是决定认知无线电能否实现的关键技术之一。本文回顾了认知无线电的由来及相关概念,分析了认知无线电技术及其频谱分配技术国内外发展的现状。     

基于拍卖的认知无线电频谱分配研究

分析了认知无线电中基于拍卖的频谱分配的特点,给出了认知无线电系统中的频谱拍卖模型,并讨论了第一价格和第二价格密封拍卖机制在认知无线电频谱分配上的应用,研究了认知无线电中频谱拍卖问题的最优价格、保留底价等问题。最后还给出了简单情形下的仿真,结果表明,基于拍卖的频谱分配在吞吐量和丢包率等性能上较随机分配方案有明显改善。     

认知无线电系统中频谱分配技术的研究及应用

随着无线通信技术的快速发展,无线用户的数量急剧增加,频谱资源越来越紧张,如何提高频谱的利用率成为亟待解决的问题。认知无线电系统中的频谱分配技术,使这一问题得到了有效解决。文章简要介绍了认知无线电频谱分配的背景、研究现状,对认知无线电频谱分配的模型进行了分析,介绍了频谱分配发展过程中存在的问题,最后简要论述了频谱分配技术的一些应用。     

认知无线电频谱分配的博弈论方法

认知无线电中频谱分配问题目前受到了极大的关注。在问题的分析中,涉及了大量策略选择问题,因而可以利用博弈论的相关原理对其进行分析研究。文章介绍了认知无线电频谱分配的一些关键问题,分析了博弈论方法在认知无线电研究中的应用条件,并阐述了认知无线电频谱分配问题的博弈论框架,为今后的相关研究起到积极的促进作用。     

基于干扰消减的认知无线电频谱分配算法

在认知无线电网络的频谱分配过程基础上,提出了一种基于干扰消减的频谱分配算法.该算法通过将可用频谱分配给能够同时无干扰地接入同一频谱的所有认知用户来提高授权频谱的使用率.同时,该算法参考各个认知用户在初始阶段的可用频谱数量来为未分配到频谱资源的认知用户进行频谱分配,对频谱分配过程的公平性进行了优化.仿真结果表明,该算法能够在认知用户数量较多、可用频谱紧张的情况下获得较高的吞吐量.     

基于博弈论的认知无线电频谱分配模型

基于博弈论的认知无线电频谱分配问题,是目前认知无线电领域的研究热点之一.文章首先阐述如何利用博弈论对认知无线电进行分析,提出算法设计需要解决的四个方面的基本问题.在此基础之上进一步提出了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型,并重点对模型中效用函数的选择做了详细的探讨.     

基于图论模型的改进型频谱分配算法

认知无线电技术能够感知周围无线电环境并择机使用频谱空洞。文章通过对现有的频谱分配算法研究分析,提出了基于图论着色模型的改进型频谱分配算法。该算法建立在授权用户状态动态变化的基础上,利用频谱下一时刻空闲概率降低授权用户的活动性对频谱分配的影响。仿真结果表明该算法有效提高了频谱概率上的效益并且保证了系统公平性。     

认知无线电中基于图论的频谱分配研究

认知无线电能够解决无线通信需求的增长和频谱资源的有限性这一矛盾,提高频谱资源的利用效率。文章讲述了认知无线电的关键技术,重点介绍了频谱分配技术,进一步分析了基于图论的频谱分配算法,最后介绍了下一步研究工作。     

基于认知无线电的动态信道分配算法

动态信道分配技术是TD-SCDMA系统的关键技术之一,通过实施动态信道分配方案可以提高频谱利用率、系统容量和提升通信质量。结合现有的可移动边界分配策略,提出了一种基于认知无线电的动态信道分配算法。系统实时感知周围频谱环境,分析并利用空闲频道资源,实现信道的动态分配;最后进行了系统仿真,仿真结果表明改进后系统性能得到一定的提升。     

基于鲶鱼粒子群优化算法的认知无线电频谱分配

目前亟待解决如何获得认知无线电系统效益最大化问题,而求解最优频谱分配方法是一项关键技术,针对传统粒子群(PSO)算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于鲶鱼粒子群算法(CE-PSO)的认知无线电频谱分配方法。首先建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,然后以用户取得的效益最大化为优化目标,引入"鲶鱼效应",保持粒子群的多样性,通过粒子间信息交流找到空闲频谱最优分配方案,最后采用仿真实验测试CE-PSO算法的有效性。结果表明,CE-PSO算法克服了PSO算法的缺陷,可以快速、准确地寻找到最优频谱分配方案,更好地实现系统效益的最大化,可以满足认知无线电系统的应用需求。     

一种认知无线电网络频谱分配策略

频谱分配技术是认知无线电的关键技术之一,为适应认知无线电系统的时变特性,频谱分配算法必须有较快的收敛速度。在干扰温度模型下,提出一种基于Kuhn-Munkras算法的认知无线电频谱分配策略。该策略利用Kuhn-Munkras算法可以实现最佳匹配并且收敛速度快的特性,根据不同的用户在不同信道上所产生的效益的差异性,实现认知用户和信道的最佳匹配。仿真表明,基于Kuhn-Munkras算法的频谱分配在性能上优于传统的配对算法和greedy算法。     

认知无线电关键技术及应用的研究现状

归纳了认知无线电功能的演进,讨论了其相关频谱政策和标准化工作的进展,并重点对频谱侦听和主用户检测、动态频谱分配、功率控制等关键技术及认知无线电在无线区域网、ad hoc网络、UWB系统中应用的研究现状进行了分析.在此基础上探讨了认知无线电技术未来发展值得关注的热点问题.     

认知无线电研究综述

认知无线电是一种智能频谱共享技术。它通过感知频谱环境、智能学习并实时调整其传输参数,实现频谱的再利用,可显著地提高频谱的利用率,特别是可让未授权用户使用授权用户的频谱。本文在概述了认知无线电技术的发展之后,重点介绍了认知无线电技术及其应用的研究现状,包括认知无线电的总体概念、相关频谱政策和标准化工作进展、相关关键技术和安全技术的研究,以及它在UWB、Mesh、WRAN中的应用现状。最后对认知无线电技术的发展进行了展望。     

基于潜在博弈的认知无线电频谱分配研究

为解决认知无线电网络中认知用户、授权用户共存情况下的频谱分配问题,提出了一种基于潜在博弈的认知无线电频谱分配模型,该模型以最小化系统总干扰水平为目标,认知用户采用避免机会浪费的改进型策略动态调整规则进行频谱选择,经过有限改进路径快速收敛到博弈的纳什均衡点。在30个认知用户和2个授权用户共存的场景下进行仿真实验,算法以较快的收敛速度实现了频谱分配的目标,证明了模型及算法的可行有效。     

动态频谱分配的连通分支并行处理

关键词快速无干扰的动态频谱分配是实现认知无线电的关键技术之一。针对现有图论频谱分配算法均存在时间开销过大这一瓶颈问题,引入并行原理和连通分量理论,提出了一种连通分支并行处理新方法。该方法可应用于目前所有基于图论着色模型的分配算法,在保证算法原有效益的基础上,能够显著降低频谱分配过程的时间。研究了连通分支并行处理方法的应用实例,结果验证了该方法是快速有效的,更加适应时变的认知无线电环境。