基于信道预测的认知无线电混合频谱切换算法

针对认知无线电网络,提出了一种将被动式频谱切换与主动式频谱切换相结合的混合频谱切换算法。该算法基于主用户信道的连续时间马尔可夫链模型,预测出信道的未来状态信息,根据该预测结果周期性地对正在通信的认知用户执行主动式频谱切换。该算法对于由于碰撞而退出信道的认知用户执行被动式频谱切换。仿真结果表明,相对于被动频谱切换算法,混合频谱切换算法在保持认知用户阻塞概率和中断概率不变的前提下可显著减少认知用户和主用户间的碰撞次数,能够提高认知无线电网络的频谱利用率。     

认知无线电频谱切换的高效信道选择机制

针对认知无线电系统中,频谱切换效率低这个难点,采用分组匹配的思想,基于业务类型对用户进行分组,将用户分组与一种全面可靠的信道评估机制匹配。这种先分组后分配信道的切换算法能有效提高多个用户的复杂场景中频谱切换的效率。仿真结果表明,该算法能够减少认知用户拥塞概率、频谱切换次数以及切换延迟,提高频谱切换效率,有效保证系统服务质量。     

认知无线电网络中频谱感知性能分析

分析了认知无线电网络中使用能量检测器进行频谱检测的性能。仿真结果表明,衰落会使认知无线电用户检测性能下降,采用硬合并协作方案的合作频谱检测可以提高认知无线电系统的检测概率,但认知无线电系统的虚警概率也会随着参与协作的用户数的增多而上升,特别是控制信道不理想时,协作检测会导致虚警概率下限的出现,造成频谱利用率达不到预期的目标。     

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。     

基于能量检测的认知无线电频谱感知技术分析

介绍认知无线电的基本知识,较详细论述其中的频谱感知技术,分析了用于发射端检测的能量检测法的基本原理和方法,完成高斯白噪声信道条件下能量检测法的性能参数计算仿真,给出了相应结论。     

认知无线电中合作频谱感知的分簇优化研究

认知无线电中,合作感知可以大大提高感知性能,但是节点之间互相交换感知信息会占用系统资源并产生传输时延,节点数较大时,在性能提高的同时带来通信开销过大的问题,某些感知性能不佳的节点加入反而会降低整体的检测性能。针对这个问题,可使用分簇技术,选取合适节点作为簇头,优化簇内感知节点数量。仿真结果表明,在满足一定目标检测概率的条件下,可以找到存在一个最优的簇内节点数,使系统获得有效信息吞吐量的最大化。     

基于多模型假设检验的认知无线电频谱感知方法

提出一种基于序贯概率似然比多模型假设检验的认知无线电协作频谱感知方法,用于检测可能含有不同结构和参数不确定性的未知信号.传统的认知无线电协作频谱感知方法(如基于序贯概率似然比的单模型假设检验、M元假设检验等),仅限于处理已知信号分布,不考虑信号分布的不确定性,可能会造成检测误判.所提出方法不仅可以处理认知无线电信号分布模型的不确定性问题,而且可以得到满足错误概率约束的有效检测.对频谱感知的一个典型场景进行仿真实验,结果表明所提出基于序贯概率似然比多模型假设检验方法相对于传统方法的检测有效性.     

基于可信度的认知无线电协同频谱检测

认知无线电中随着参与协同检测的认知用户数目的增大,频谱检测性能逐渐增强。但是过多的认知用户参与协同检测,会使整个认知无线电网络的灵敏度降低,同时也会造成巨大的系统开销。针对上述问题,提出了一种新的基于可信度的协同频谱检测方法。在满足目标错误概率的条件下,该算法只选择可信度较高的一些认知用户参与协同频谱检测。仿真结果表明当认知用户中存在恶意节点或者故障节点时,该算法同传统算法相比较,频谱检测性能更好,具有更强的健壮性。     

认知无线电网络一种自适应切换机制的Markov建模分析

为了提高认知无线电网络(CRN)的利用率和吞吐量性能,提出了一种新的主用户优先的自适应频谱切换机制。强调主用户的优先地位,并考虑主用户到达率对次用户的通信影响和限制次用户对主用户的干扰功率,次用户以此自适应地决定执行主动切换机制或被动切换机制。在此自适应切换机制下建立了主次用户之间的Markov链,求出了相应的稳态概率,由稳态概率和不同状态下的吞吐量推导出系统吞吐量和信道利用率的解析表达式。又对次用户之间的通信建立了一个Markov链,推导出次用户之间传递控制信息的时间。数值结果表明提出的新的自适应切换机制比基于CSMA的接入方法具有更高的系统吞吐量和信道利用率,并且可以求出次用户之间的传递时间。     

基于Markov的频谱切换研究

为了进一步提高认知无线电网络中认知用户的切换性能,有效降低认知用户切换中的阻塞率和强制中断率,提出了频谱池与预留信道相结合的解决方案,并且借助马尔科夫链和排队理论对认知切换系统关键指标进行分析.仿真结果显示,该方案能够有效保障和提高认知用户的服务质量.     

基于极值优化的频谱分配算法

针对认知无线电网络中的频谱分配问题,融合频谱的连续可用概率,提出了一种改进的分配模型,并基于频谱 分配问题的NP 特性,提出了一种基于极值优化的启发式智能求解算法。仿真实验表明：本算法能获得较好的频谱分配效果, 有利于频谱资源的有效利用。     

WRAN中的协作频谱感知参数优化

在WRAN中, 考虑实际授权信道的使用状况, 并且权衡信道利用效率和系统资源利用效率, 设计一种认知无线电协作频谱感知机制. 在不同使用特征的授权信道中, 该机制都可以求解出最优感知参数组合, 使感知效率最大. 分析了信道利用效率和系统资源利用效率的选择性加权对感知效率的影响. 当系统的抗干扰门限足够大时, 可以明显提高用于传输数据的时间.     

能量效率和碰撞概率联合优化的协作频谱感知算法

协作频谱感知能提高认知无线电网络的感知性能。随着认知网络频谱感知性能的提高,一方面感知网络将会消耗更多的能量;另一方面次用户拥有更多的机会接入授权频谱,次用户的吞吐量不断增加,同时在通信过程中主用户与次用户发生碰撞的概率也不断增大。本文提出了一种联合优化能量效率和碰撞概率的协作频谱感知算法,通过最优感知检测点判断节点所处信道状态,融合中心舍弃信道状态不好的节点使其不参与数据融合,既消除了信道状态不好的节点对全局判决的不良影响,又提高了能量利用率。仿真结果表明,该算法提高了网络的频谱检测性能,并延长了感知网络的生命周期。     

基于价格的认知网络频谱共享博弈论模型

随着各种无线移动终端和各种无线电新应用业务得到飞速发展,人们对无线频谱的使用更加频繁,对无线频谱资源的需求日益增加,从而使无线频谱成为一种稀缺资源。频谱的稀缺会成为制约无线通信行业发展的瓶颈。为了更加有效地利用频谱资源,文中利用经典的经济学中的古诺博弈模型来分析认知网络中的频谱分配问题,考虑主要(授权)用户频谱供给量对频谱价格的影响,对原有价格函数进行改进,体现主要用户对频谱价格的影响,构建新的频谱分配模型,并提出新的效用函数,来更好地分析认知无线电网络中频谱分配问题,证明纳什均衡的存在性,有效提高频谱利用率。仿真结果表明,该算法更加贴近实际网络,更好地反应了主要用户的竞价意愿,达到了一定的实际应用能力。     

基于莱斯信道的认知网络合作频谱感知

推导认知无线网络下单认知用户与多认知用户合作频谱感知的莱斯信道模型,并分别进行仿真。结果表明,莱斯信道下单认知用户的频谱感知效果远不及理想环境下的检测效果,但随着认知用户的增加,合作频谱感知的效果明显改善,在增加到一定程度后,甚至优于理想环境下的单用户的检测效果。     

无线认知网络中基于竞争的频谱感知预测算法

无线认知网络已成为无线网络的研究热点,其中频谱感知和接入算法研究一直是无线认知网络的研究重点。本文针对一定的无线认知网络,给定多个竞争业务流之间的拓扑关系,提出了一种集中式的频谱感知和接入算法。该算法利用一种新的最小团覆盖算法对竞争关系进行建模,并通过最大匹配算法进行频谱分配。仿真结果证明,该算法能使全网期望的吞吐量至少提高30%。     

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。     

基于分簇协作频谱感知的认知无线网能量效率研究

针对认知无线网能量消耗引起的能量效率较低问题,在研究认知无线网分簇协作频谱感知能量效率的基础上,提出了一种最优功率分配算法来最大化次用户系统的能量效率。通过建立基于次用户能量效率最大化传输优化模型,在考虑传输功率、感知时间以及干扰限制的情况下,利用拉格朗日函数及KKT条件,得到最优次用户发射功率分配算法,以达到系统能量效率最大化的目的,同时分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,本文所提算法能有效提高次用户系统的能量效率、减少系统开销。     

基于NSGA-II算法的认知无线电频谱分配

认知无线电中,频谱拍卖是解决动态频谱分配的有效方法,其主要目的是最大化所有主用户的收益。然而,主用户间的收益是存在冲突的,给拍卖算法的优化带来了困难。为此,提出一种新的拍卖方案,来解决获胜者确定问题(Winner Determination Problem, WDP)。在该方案中,动态频谱拍卖问题被建模成多背包问题,并通过非支配排序遗传算法II (NSGA-II)得到最终的解决方案。最后,仿真实验结果表明,就解决WDP问题而言,与贪心算法相比,NSGA-II算法有更好的表现。