认知无线电中基于时间差因子的频谱分配算法

为了降低认知系统的通信中断概率,提高认知系统的稳定性,在经典的图论着色模型基础上提出了一种改进的频谱分配算法。该改进算法引入一个频谱空闲时间和用户请求时间的差值因子,对于每个认知用户,该算法综合考虑频谱效益与时间差因子两个因素来分配频谱。仿真结果表明,改进算法使认知系统的中断概率远低于原算法。     

基于混合蛙跳算法的认知无线电频谱分配

提出一种二进制混合蛙跳算法和基于该算法的认知无线电频谱分配方法。对该方法与颜色敏感图论着色算法进行仿真比较,结果表明在最大化网络总效益和最大化公平效益准则下,基于二进制混合蛙跳算法的频谱分配方法的性能较高。二进制混合蛙跳算法能找到理想最优解,颜色敏感图论着色算法得到的解与理想最优解偏差较大。     

基于粒子群算法的认知无线电频谱分配算法

针对认知无线电空闲频谱分配过程中整体性能优化问题,建立了频谱资源受限情况下实现系统总带宽收益最大化、认知用户接入公平性最优的多目标模型,并结合问题特点设计了基于粒子群优化算法的智能求解算法,给出了具体的实施步骤。从系统总带宽收益、用户接入公平性和系统整体性能3个方面,仿真比较分析了所提算法同协作最大化带宽总收益和协作最大化比例公平性准则下的敏感图着色算法的性能,结果表明该方法实现了系统总带宽收益和用户公平性的折中,整体性能优于敏感图着色算法。     

认知无线电网络中基于需求的频谱资源分配算法研究

认知无线电网络中,已有的分配算法未考虑用户的需求,这样会导致需求小的用户分配到更多的资源。为解决上述问题,提出基于需求以及联合比例公平两种频谱分配算法,这两种算法均将用户需求作为频谱分配时需要考虑的因素。仿真结果表明,基于需求以及联合比例公平算法比原算法更能满足各用户的需求。     

认知无线电网络中频谱分配算法

随着科学技术的发展,无线通信技术逐渐趋于成熟,虽然频谱资源日益增多,但是认知无线电的频谱仍是处于紧缺状态,在一定程度上对无线通信的发展有着阻碍和抑制的作用。比如一些用户的需求在认知无线电网络中并没有得到满足,这一问题具体表现在频谱分配算法的不够严谨,存在很大的欠缺。     

基于业务需求的动态频谱分配算法

动态频谱分配能有效解决频谱利用率低的问题,但已有的图论着色算法未考虑认知用户的业务需求,导致需求小的用户分配到更大的频谱,一定程度上造成了频谱浪费。为解决该问题,提出基于业务需求的动态频谱分配算法,使分配的信道与认知用户的业务需求适配。性能仿真结果表明,基于业务需求的算法能满足各用户的需求,性能更优。     

基于用户间公平性的改进型频谱分配算法

针对目前频谱资源紧缺的现状,通过对图论着色模型的分析理解,提出了一种基于用户公平性的改进颜色敏感度的图论着色算法,该算法从用户的网络效益和使用频谱数出发,引入公平因子,改变频谱分配过程中给用户的分配优先级,保证频谱分配的公平性.通过仿真表明其可行性.     

基于图论模型的认知无线电频谱分配仿真建模研究

鉴于频谱分配的可用性和干扰条件,通过将认知用户组成的网络描绘为图,以图论模型推动频谱分配最优化是当下认知无线电频谱分配研究的重点.无干扰分配矩阵用以记载频谱分配的终极策略,但对其直接编码,往往存在编码维数过高问题.为更高效地对认知无线电频谱分配仿真建模,将可用性矩阵进行提取并编码,压缩为一维矩阵,优化完成之后再根据原有...     

认知无线电中基于QoS分级的频谱分配策略

为提高认知无线电中的系统吞吐量,保证频谱分配的公平性,提出一种基于服务质量(QoS)分级的频谱分配策略。建立模糊综合判决模型,根据认知用户的业务类型判别其QoS级别,应用CMSB信道分配算法进行频谱分配。仿真实验结果表明,该频谱分配策略能在满足认知用户QoS需求的同时,保证较高的系统吞吐量和接入公平性。     

基于认知无线电技术的动态频谱分配方案研究

随着物联网的发展,人们能够更加方便快捷地利用智能终端,随时随地接入到无线网络中进行业务数据传输.然而,激增的移动用户数量和业务的带宽需求,使得无线频谱资源日益稀缺,现有固定式频谱分配方案面临巨大挑战.面向物联网发展,如何满足用户的高移动性和呈爆炸式增长的业务传输需求成为物联网研究的重点.认知无线电技术,一方面允许用户终端自适应感知所处环境的频谱资源空闲信息,为用户营造一个无缝的接入环境,保证用户的高移动性;另一方面通过动态频谱分配有效地解决了频谱资源稀缺和现有授权频谱资源利用率低的问题,为用户的海量数据传输提供保证.作者基于认知无线电技术,提出了一个用户终端和网络端共同参与决策的两级动态频谱分配框架结构,并提出了两级动态频谱分配方案.该方案设计包含:空闲频谱资源排序选择算法和集中式的联合优化匹配算法.通过用户终端和网络端的协同工作,文中所提出的两级动态频谱分配方案能够有效满足用户的高移动性和业务传输服务质量需求,实现空闲频谱资源利用率和频谱间切换概率的联合优化,为移动用户的海量数据传输提供保证.仿真实验结果表明,与传统图匹配方法相比较,该方案能够平均提高全网服务质量有效吞吐量70%,平均降低频谱间切换概率56%.     

认知网络中基于竞价模型的频谱分配研究*

研究了动态频谱分配的现状,提出基于竞价模型的频谱分配算法设计应关注的三个主要问题。针对目前基于竞价的分配模型中没有保证授权用户的QoS的缺点,通过频谱质量分级和服务质量分级,设计了一个竞价频谱分配方案。在该方案中提出干扰价格的概念,并且把干扰价格作为竞价人竞标价格的重要组成部分。仿真结果表明,干扰价格能保证主用户的QoS。     

基于智能跳频的短波无线接入网动态频谱分配算法

针对现有短波无线接入网的固定式频谱分配方法难以满足使用智能跳频技术新要求的问题,分析智能跳频短波无线接入网的通信需求,提出智能跳频短波无线接入网的动态频谱分配策略及算法。首先将各机动用户和接入基站看作一子网;然后将对各子网的频谱分配建模为基于图着色理论的智能跳频短波无线接入网频谱分配模型;最后结合通信需求提出分配策略和算法,完成频谱分配并进行了仿真分析。结果表明,这些频谱分配策略及算法以不同的目标进行频谱分配,能够有效支撑智能跳频技术在短波无线接入网中的应用,与固定式频谱分配方法的定频通信相比,在网络效益、子网满意度、网络公平性、网络支持用户数和频谱利用率等方面均有明显提升,同时能有效降低互扰率。     

一种时域—码域联合的认知无线电频谱感知算法

为了提高认知无线电系统中频谱感知的性能,对多维联合的频谱感知进行了研究,提出一种时域—码域联合的频谱感知算法。该算法主要利用了直接序列扩频主用户信号频谱空间中时域与码域的特性,分别从时域与码域的角度对信道的状态进行检测,其中时域采用能量感知,码域分析扩频主用户信号的二次功率谱,最终共同确认信道状态。仿真结果表明,联合感知算法对应的检测性能优于单纯时域或码域感知,能够直接应用于直接序列扩频主用户的频谱感知。     

均衡满意度的并行单色连通分支频谱分配算法

针对各类图论着色频谱分配算法的时间开销过大的问题,提出了一种并行单色连通分支处理拓扑图的方法。该方法结合连通分量理论和单色子图分解法,可应用于目前所有的图论着色模型的拓扑图分解中。并且根据认知用户的需求来调整分配使满意的用户比例增大,从而解决了分配结果存在的用户满意度不均衡情况。仿真结果表明,提出的算法是一种快速且能够使更多用户满足需求的有效方法。     

基于二进制烟花优化算法的认知无线网络频谱分配

针对当前无线频谱资源稀缺和利用率低的问题,提出一种基于二进制烟花优化算法的频谱分配方法。每个烟花个体进行分布式爆炸搜索,并对最优烟花的爆炸半径采用改进公式动态更新;在变异环节中,针对粒子间信息交流不足的缺点,引入遗传算法的交叉变异算子,进一步增强种群多样性;对选出的最优个体使用Metropolis准则进行模拟退火扰动,避免陷入局部最优。仿真实验表明,二进制烟花优化算法在认知无线网络的频谱分配中具有寻优精度高、收敛速度快的特点,较好地实现了网络效益和用户比例公平性的最大化。     

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。     

基于博弈论的动态频谱分配技术研究

提出了一种改进的动态频谱分配博弈模型,对现有的频谱定价函数进行改进,在授权用户对单位频谱价格满意的条件下,频谱价格与授权用户提供带宽数量和次用户的频谱需求数量有关。此外,在次用户的效用函数中,考虑了频谱置换参数,并分析了置换参数和信道质量对次用户动态博弈以及次用户达到纳什均衡的影响。最后,分别用静态博弈和动态博弈分析了次用户之间的竞争频谱行为,并通过仿真验证,次用户的策略最终可以收敛到纳什均衡。