多信道认知无线电频谱感知次用户和功率分配

为提高多信道认知无线电的吞吐量,提出了协作频谱感知子信道次用户和传输功率的联合分配算法.该算法基于主用户的存在状态,在约束次用户协作检测概率和总功率的基础上,以最大化次用户所有子信道的吞吐量总和为目标,通过交替方向优化获得子信道次用户和传输功率的联合分配.仿真结果表明:文中提出的联合分配算法通过较少的迭代次数就可以获得最优值,并且能够根据子信道状态动态地分配子信道次用户和传输功率,提高了次用户的吞吐量.     

基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱接入算法

为解决认知无线网络中宽带频谱感知模式的计算量大和感知时间延长等问题,提出了一种基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱感知算法。在宽带频谱感知的基础上,设定选择条件,对信道的期望传输速率进行比较,确定需要感知的信道,以实现减少认知无线网络次用户系统的信道感知时间和感知计算量的目标。经过仿真实验分析对比表明,该算法可以有效地平衡次用户系统吞吐量最大化和主用户系统的干扰之间的矛盾。     

基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略

针对固定频谱感知信道接入机制授权信道分配效率低的问题,提出一种多用户场景下基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略.该策略根据认知用户接入请求等级与空闲频谱发现概率为认知用户动态分配感知信道数量,首先分析了认知用户的最佳感知频谱分配数量,在此基础上通过建立认知用户信道接入模型和授权信道可用度更新机制,设计了一种动态感知频谱分配策略,并采用短视策略对网络吞吐量进行了分析.仿真结果表明,所提信道接入策略要比现有认知无线网络信道接入策略提高了网络吞吐量和认知用户接入的公平性,降低了认知用户的平均接入时延.     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

基于遗传算法的认知无线电网络共同信道和功率最优分配

信道分配和功率控制问题是认知无线电网络中的核心问题。文中根据不完美频谱感知情形下的干扰功率模型,建立认知无线电网络共同信道和功率分配优化模型,并通过罚函数法,将标称的混合整数规划问题简化为不带约束条件的非线性规划问题,提出了基于遗传算法的共同信道和功率最优分配算法。仿真结果表明,该算法能在不完美频谱感知情形下对信道和功率进行联合最优分配,减少对主用户功率干扰,实现网络中认知用户吞吐量的最大化。     

采用分组数据的序贯频谱感知方法

针对传统的认知无线电频谱感知方法在低信噪比下感知时间长、系统吞吐量低的问题,提出了一种采用分组数据的混合型序贯检测(MSD)方法。该方法首先将次用户的感知数据进行分组形成超采样,然后由数学理论推导出最大化系统吞吐量的最优虚警概率,并且利用牛顿迭代法搜索最优虚警概率,最后在最优虚警概率下对超采样序列依次进行细检测和粗检测,快速获得检测结果。MSD方法采用分组数据进行频谱感知,能有效缩短感知时长,获得最大系统吞吐量,从而提高频谱利用率。蒙特卡罗仿真结果表明,在低信噪比下MSD方法比传统的序贯检测法和序贯能量检测法的平均归一化吞吐量增加了109%和21%,平均感知开销率减少了75%和49%。     

基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法

针对认知无线电（cognitive radio,CR）信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）为模型对认知无线电网络用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出了基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法.该算法利用网络信道的历史频谱感知信息对主用户接入信道的状况作出估计,以认知用户吞吐量最大化为目标进行频谱接入.同时,通过贪心算法得到此优化策略的次优解,降低了最优策略的计算复杂度.论文分析了认知用户接入吞吐量与网络中信道数目以及信道状态转移概率之间的关系,将贪心算法与随机检测接入算法进行了仿真比较.仿真结果显示,该算法获得的吞吐量比随机检测接入算法提高了约25％,能够更有效地做出接入策略.     

认知无线电系统中感知时间的优化

以能量检测作为频谱感知的基本方法,以次用户平均信道效率作为衡量认知无线电系统性能的参考标准,分析了存在多条主用户信道时,在次用户频谱感知的不同阶段,感知时长对认知无线电系统性能的影响.推导了授权用户对干扰的防护得到满足的前提下,使次用户平均信道效率最大时,感知时长必须满足的条件,并通过仿真对理论分析进行了验证.仿真结果表明:次用户可以通过选择最佳的感知时长,使其平均信道效率得到优化.     

基于天线选择的多天线频谱感知技术

为了保护主用户系统不受认知用户的影响,提高频谱检测的可靠性,提出了一种新的基于天线选择和能量感知的频谱检测算法.该算法利用认知用户多个接收天线的感知信息,根据认知用户与主用户之间信道的差异,充分利用多天线的空间分集,选择部分使得检测概率最大化的天线进行合作检测.仿真结果表明,基于天线选择和能量感知的多天线频谱检测可有效地提高感知数据可靠性,感知数据的检测概率显著提高.     

非对称认知网络中分布式多用户频谱共享算法

为解决多用户冲突导致非对称认知网络吞吐量降低的问题,根据网络中用户信道收益矩阵的特点,提出了一种分布式多用户联合频谱共享方法.首先,基于Gale-Shapley理论实现认知用户和信道之间的"一对一"频谱分配,以避免认知用户之间的竞争冲突;其次,在未知信道先验知识或者认知用户仅有部分信道感知能力时,通过顺序最优学习算法获取信道收益信息;同时设置接入定时器,实现分布式机会频谱共享.仿真结果表明:所提方法的平均网络吞吐量明显优于随机等分布式算法,且复杂度比最优算法大大降低,收敛速度较快,适于感知带宽受限和用户地理位置分散的非对称认知网络.