多射频多信道Ad Hoc网络跨层功率分配

为了提高多射频多信道Ad Hoc网络容量，降低网络间无线干扰，提出从跨层优化综合考虑信道与功率联合分配问题，将信道与功率分配问题转化为混合整数非线性规划模型，针对模型设计两阶段子问题求解迭代算法。算法在第一阶段采用启发式算法分配信道，在第二阶段采用分布式算法进行功率分配。仿真实验结果表明,信道与功率联合分配相对于固定信道下功率分配具有更好的效果，联合优化两阶段迭代算法可有效提高网络整体效用，同时降低节点间相互干扰。     

802.11ax系统中基于OFDMA调度接入的公平性资源分配算法

针对802.11ax系统中基于正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)调度接入的上行多用户传输链路, 提出了基于能量效率的公平性子信道匹配和功率分配算法。根据基于能量效率的上行链路模型, 提出资源块(resource unit, RU)数量确定算法和独立子信道匹配与功率分配算法; 进而针对独立分配中频谱利用不足和功率分配不合理的问题, 提出改进的联合子信道和功率迭代分配算法, 通过应用广义分式规划, 改写约束条件并在目标函数中加入惩罚项来松弛整型变量, 进一步用序列凸规划(sequential convex programming, SCP)来求解。仿真结果表明, 通过独立和联合迭代分配功率和子信道, 系统中用户的能量效率相对原有算法得到提升的同时兼顾了用户间的公平性。     

OFDM认知无线电系统中的自适应资源分配新算法

认知无线电能通过提高频谱资源利用率,来解决无线频谱资源紧缺的问题,正交频分复用(OFDM)被认为是能与认知系统完美结合的技术。提出了一种基于OFDM认知系统的动态资源分配算法。该算法从最大化次用户的总传输比特速率出发,在次用户总的发送功率限制和主用户的干扰门限限制下,基于构建的新的代价函数,运用改进的匈牙利算法进行子信道分配,然后根据次用户的需求,进行自适应比特和功率分配。仿真结果表明,该算法可以有效利用不同主用户频带间的频谱空穴,使次用户系统的吞吐量最大,同时保证各个主用户受到的干扰总量低于各自的干扰门限。     

适用于异构QoS环境的伺机频谱接入策略设计

针对认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中认知无线电(Cognitive Radio,CR)用户单信道伺机频谱接入问题,从既满足CR用户各异的QoS需求又不对主用户(Primary Radio,PR)产生干扰的角度,定义新的度量指标CRN有效吞吐量,并以CRN有效吞吐量最大为目标建立单信道伺机频谱接入模型.提出基于最小速率差额的接入策略,给出相应的信道和功率分配算法(Minimum Rate Gap-based Channel and Power Allocation,MRG-CPA),并设计MAC协议以实现分布式接入.仿真结果表明,与现有的降序最佳适应算法、降序首次适应算法和基于最小速率需求的功率分配算法相比,MRG-CPA不仅提供较大的CRN有效吞吐量,并且提高CR用户QoS保证率.     

基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

针对二进制粒子群优化算法在认知无线电频谱分配中容易陷入局部最优等问题,将人工蜂群算法引入到认知无线电频谱分配中,提出了基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配方法。针对一种认知无线电网络模型,将离散人工蜂群算法中的蜜源位置离散化,与模型中的可用频谱矩阵相结合产生分配矩阵,对目标函数进行优化,并且使用了一种新的比例公平性目标函数评价该算法的性能;通过仿真比较了本文算法与二进制粒子群优化算法的频谱分配方法的性能,同时在使用电视频段的认知无线电系统进行了验证,结果表明本文算法的高效性和优越性。     

基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法

针对认知无线电(cognitive radio, CR)宽带频谱检测过程中存在的采样压力大、数据传输量大、信道衰落严重等问题,提出了一种基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法。在该方法中,本地信号重构过程和频谱稀疏支撑集的分布式融合过程反复交替进行,将本地重构过程中获得的稀疏支撑集信息进行分布式融合,又将融合结果作为先验信息指导本地信号再次重构,多次重复以实现信号重构与频谱检测。仿真结果表明,所提出方法的频谱检测性能可接近集中式的压缩检测方法,而该方法的迭代重构过程复杂度低,具有计算开销少的优势。     

控制信道受限的认知无线电联合频谱感知

在多用户认知无线电系统中,针对认知无线电用户合作频谱感知中联合检测性能的提高与控制信道带宽受限的矛盾,提出了一种基于能量检测的合作频谱感知方法。该方法放弃携带信息量较少的感知信息,并将携带信息量较多的感知信息量化后传送至数据融合中心。这种方法在兼顾认知无线电频谱感知性能的前提下,有效降低了控制信道开销。     

多波束卫星通信功率分配算法与仿真分析

在多波束卫星通信系统中,星上的资源(功率和带宽等)是有限的。提高资源的利用率显得至关重要。针对现有的多波束卫星通信系统各个点波束下行功率分配采用固定的等功率分配方式与实际中不断变化的业务需求不相匹配,未能充分地利用有限的功率资源。通过构建多波束卫星通信系统下行点波束容量模型,提出了一种基于业务需求的有效功率分配算法,利用拉格朗日对偶理论和次梯度法解决了该功率分配问题。仿真结果分析表明,该有效的功率分配算法可以获得灵活的系统可用容量,可以满足不同的业务需求,能够有效地利用有限的功率资源,提高了资源的利用率。     

基于着色理论的认知无线电频谱分配算法

认知无线电技术是解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中动态频谱分配技术是一个非常重要的环节。首先基于图着色理论建立了分配模型,分析了基于着色理论的频谱分配算法,并针对认知网络节点的动态性提出动态的频谱分配算法,该算法建立在已分配频谱的基础上,通过冲突节点相应信道的释放和寻找空闲信道算法减轻节点移动对频谱分配的影响。实验结果表明,此算法在不减少系统效用的情况下能有效减少参与重新分配信道的节点个数,减小动态频谱分配的复杂度。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

Femtocell网络中基于PSO的频谱感知技术

在Femtocell和Macrocell构成的两层网络中,干扰问题十分突出,传统的研究主要集中在静态的资源分配上,未能有效地提高频谱资源的利用率。基于认知无线电中的频谱感知技术,检测出空洞的频谱资源分配给Femtocell使用。给出了多用户多天线Femtocell系统的协作频谱感知模型,推导出全局检测概率,在给定虚警概率的前提下,在融合中心基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法优化分配每个Femtocell用户感知信息的权值,最大化系统的全局检测概率,提高频谱资源的利用率。仿真结果表明,所提算法能够有效地改善系统的检测性能,具有较好的实时性,适用于实际的两层网络通信系统。     

认知无线电系统中三维联合频谱分配算法

为了减少对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,保证认知无线电系统正常通信,采用可靠性理论描述一个信道是否能够被认知用户所使用及被连续使用一段时间的概率。从空间、时域和频域3个方面联合起来研究频谱分配,仿真结果表明,三维算法的传输数据量和系统的总吞吐量的值优于贪婪算法和二维算法,有助于减少认知用户对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,表明所提算法的有效性。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

Joint power and spectrum allocation algorithm in cognitive radio networks

The spectrum sharing problem between primary and cognitive users is mainly investigated.Since the interference for primary users and the total power for cognitive users are constrained,based on the well-known water-filling theorem,a novel one-user water-filling algorithm is proposed,and then the corresponding simulation results are given to analyze the feasibility and validity.After that this algorithm is used to solve the communication utility optimization problem subject to the power constraints in cognitive radio network.First,through the gain to noise ratio for cognitive users,a subcarrier and power allocation algorithm based on the optimal frequency partition is proposed for two cognitive users.Then the spectrum sharing algorithm is extended to multiuser conditions such that the greedy and parallel algorithms are proposed for spectrum sharing.Theory and simulation analysis show that the subcarrier and power allocation algorithms can not only protect the primary users but also effectively solve the spectrum and power allocation problem for cognitive users.     

Underlay认知无线电网络功率与允入控制优化算法

频谱共享认知无线电网络中允入控制算法对系统总吞吐量、总传输概率及认知用户中断概率的影响,并提出两种新功率与允入控制联合优化算法。所提算法基于信干噪比与功率对应关系,引入有效信干噪比、有效链路增益比两个新权值。在非可行系统中依据新权值逐步移除违规认知用户,使允入认知用户数目最大化并有效控制总传输功率。在可行系统中利用新权值将“极大-极小”服务质量和总吞吐量优化两个问题转化为易解决的传统线性规划问题。仿真实验结果表明,新算法复杂度低、用户中断概率小且系统吞吐量大。     

BNE-based concurrent transmission considering channel quality and its PSO searching strategy in Ad Hoc networks

The paper proposes a decentralized concurrent transmission strategy in shared channels based on an incomplete information game in Ad Hoc networks.Based on the nodal channel quality,the game can work out a channel gain threshold,which decides the candidates for taking part in the concurrent transmission.The utility formula is made for maximizing the overall throughput based on channel quality variation.For an achievable Bayesian Nash equilibrium(BNE) solution,this paper further prices the selfish players in utility functions for attempting to improve the channel gain one-sidedly.Accordingly,this game allows each node to distributedly decide whether to transmit concurrently with others depending on the Nash equilibrium(NE).Besides,to make the proposed game practical,this paper next presents an efficient particle swarm optimization(PSO) model to fasten the otherwise very slow convergence procedure due to the large computational complexity.Numerical results show the proposed approach is feasible to increase concurrent transmission opportunities for active nodes and the convergence can be swiftly obtained with a few of iteration times by the proposed PSO algorithm.     

认知无线网络中准入控制和功率控制联合优化

提出了一种基于离散的粒子群算法和单纯形法的优化机制来实现准入控制和功率控制的联合优化方案。在主用户干扰温度门限和次用户QoS的约束下,将准入控制建模成0/1组合优化问题,并将功率控制建模成线性约束问题,由于准入控制是NP难,该方案将准入控制和功率控制进行加权规划进行优化,同时,为降低计算复杂度,提出一种针对准入控制组合优化的可行性验证方法。并且针对离散的粒子群算法的收敛性进行了证明。仿真与分析表明,该方案具有收敛性,相比其他优化方案,能更有效地提高用户准入量并降低用户功率消耗,提高网络性能。     

卫星认知无线电CDMA上行链路功率控制

功率控制和动态频谱接入是提高卫星通信中频谱利用率的关键技术。非注册用户以频谱租赁方式可对注册用户付出的代价进行补偿,亦可完成自身通信需求。针对注册用户和非注册用户给出不同的效用函数,对由两种用户作为参与者建立的博弈模型进行纳什均衡求解,之后通过最大化系统容量条件完成效用占优选择,得到最优化功率分配策略。该策略可满足两种用户自身需求,亦可使系统通信容量最大。对于其性能,给出了两种用户数量和发送功率的关系,仿真结果表明,非注册用户数量在系统容限内愈多则系统总容量愈大,注册用户所要求的最低信干噪比则在一定范围内最佳。     

基于射频隐身的相控阵雷达功率控制算法

为了提高相控阵雷达的射频隐身性能,提出了一种基于射频隐身的功率控制算法。首先确定了功率分级的准则,并基于阵元的特性改进了一种粒子群多目标优化算法。然后以指定方向上达到期望功率、其他方向上功率最小为目标,利用改进的粒子群多目标优化算法,对阵元的开关进行了优化设计,仿真实现了功率分级。在满足检测概率的前提下,根据目标雷达反射截面的大小和目标距离,实现了目标跟踪时的功率控制。最后利用施里海尔截获因子对算法的隐身性能进行了衡量。仿真结果表明,本文算法具有较好的射频隐身性能。