一种认知无线电频谱检测新算法

认知无线电（cognitive radio,CR）是一种革命性智能频谱共享技术,可显著提高频谱使用率．该文提出一种基于似然比判决的协同频谱检测算法用于多用户认知无线电系统的主用户检测．该算法特别考虑了主用户和多个认知用户之间不同的信道衰落和路径衰减状况,并根据最优的似然比判决法组建数学模型,保证了检测算法的高度精确性．随后,对相关参数进行了合理简化,降低了算法复杂性．实验表明,该文算法拥有非常高的检测精度,复杂度也不高,能够更加有效地服务于实际的认知无线电系统．     

极大网络寿命的认知无线电网络组网算法

根据认知无线电网络的特点，本文提出一种基于鱼群算法与图论中极小独立集支配集算法相结合的认知无线电组网算法 (maximal cognitive radio network lifetime MCRNL)。该算法分为鱼群大小确定阶段和簇头选举阶段，前者以极小的能量完成节点配置和确定受影响的认知用户范围，后者确保以极小的能量进行通信，极大化网络寿命和簇头选举的公平性。仿真结果表明，该算法整体消息复杂度为O(n)，最坏时间复杂度为O(log(D+n))，算法性能优于MWMIDS，可以有效的应用于认知无线电网络基于MCRNL的路由协议中。     

多radio无线mesh网络跨层路由协议

与传统的无线多跳网络不同,多radio无线mesh网络的路由器是固定的,节点具有异构性。提出一种协作的异构多radio无线mesh系统路由设计模型,该路由协议模型按路由发现过程,分4个子模块,分别为半同步式邻居发现机制r、adio异构刻画的路由metric、分层的信息发布模型、满足业务需求的路由算法。该路由协议模型对多radio的异构性进行了刻画,采用分层协作方式共享网络拓扑信息。实验证明这种适应异构无线环境的跨层路由设计方案比传统方案更符合用户需求。     

基于能量收割的认知无线电预编码优化

认知无线电(cognitive radio,CR)和能量收割(energy harvesting,EH)技术是提高频谱效率,实现绿色通信的重要手段。但是目前一般将CR和EH作为两个不同的对象分别进行研究。少部分将CR和EH联合研究的工作又均基于输入信号服从Gauss分布的假设。这些不足严重地限制了CR-EH技术在实际情况中的应用。该文基于目前大多数数字通信信号服从的等概率有限字符集分布,分析了EH-CR系统的信道容量,给出了一种基于随机动态规划的预编码算法,提高了EH-CR系统的实用性。仿真结果表明:该算法可以有效地逼近EH-CR系统所能达到的信道容量上界。     

基于OFDM的认知无线电系统中最优功率分配

在基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,主用户会受到次用户带内子载波以及邻带子载波的带外泄漏功率的干扰。为了在保护主用户通信性能的前提下高效利用机会频谱,该文提出了求解次用户子载波间的最优功率分配方案的方法,通过求解一个凸优化问题获得最优功率分配方案。较之迭代分块注水算法,该方法特别考虑了邻带子载波功率泄漏的影响。仿真结果表明:采用这种方法所获得的功率分配方案在满足各主用户干扰功率上限的条件下使得次用户信道容量最大化。     

基于OFDM的认知无线电系统中最优功率分配

在基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,主用户会受到次用户带内子载波以及邻带子载波的带外泄漏功率的干扰。为了在保护主用户通信性能的前提下高效利用机会频谱,该文提出了求解次用户子载波间的最优功率分配方案的方法,通过求解一个凸优化问题获得最优功率分配方案。较之迭代分块注水算法,该方法特别考虑了邻带子载波功率泄漏的影响。仿真结果表明:采用这种方法所获得的功率分配方案在满足各主用户干扰功率上限的条件下使得次用户信道容量最大化。     

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.     

联合干扰功率限制下的认知中继网络性能分析

频谱共享的Underlay认知中继网络中,为了保证主用户的可靠通信,要求次用户网络中源节点及中继节点的发射功率必须满足主用户接收端干扰功率的限制。基于主用户峰值干扰功率和平均干扰功率的联合限制,分析了中继节点采用选择协作解码转发协议时潜伏式频谱共享认知中继网络的性能。值得一提的是,考虑中继传输中由主用户接收端干扰功率限制引起的第1跳链路信噪比之间的相关性,推导了瑞利衰落环境下次用户中断概率和信道容量准确的闭合表达式。仿真结论显示,次用户中断概率与信道容量的解析曲线与仿真结果一致,系统性能因频谱共享的认知网络中次用户源节点与主用户接收机链路之间的相关性而有所下降,中断概率约有2dB的性能提升。     

基于链路可用时间的认知无线网络路由算法

文章针对认知无线网络路由性能易受认知节点移动、主用户干扰、节点剩余能量影响的问题,提出一种基于链路可用时间的路由算法。该算法对节点间的链路可用时间进行预测,自适应地选取重路由操作少、可用时间长的路径进行通信。仿真实验表明,该算法能简化网络的拓扑,提高认知无线网络的吞吐量,降低网络的传输时延。     

基于马氏链的感知无线电信道状态预测及容量估计

针对感知无线电(cognitive radio,CR)信道的动态特性,对感知无线电频谱占有模型进行了研究,利用马尔可夫模型对频谱占用情况以及信道状态变化情况进行概率统计和估计,基于估计结果,进行实时预测频谱占用情况和实现信道容量估计,并给出了一个容量估计公式。仿真结果显示信道状态预测及容量估计准确性很高,为基于QoS的感知无线电动态选频提供了很好的参考依据。     

认知 Ad-Hoc 网络中一种基于稳定性和时延的路由协议

未来的认知 Ad-Hoc 网络中,授权用户的活动将对认知用户之间的多跳路由的稳定性造成很大影响,为了保证认知用户之间路由的稳定性并降低路由的端到端时延,提出了一种基于稳定性和时延的路由协议。该协议引入稳定性因子,只有满足了稳定性约束条件的路由才可以作为候选路由,然后将传输时延作为度量对候选路由进行筛选。通过一个简单拓扑模型验证了该路由选择策略的优越性;并针对认知无线 Ad-Hoc 网络的网络环境,分析了其时延和稳定性的模型,在此基础上结合传统 AODV（Ad hoc on-demand distance vector routing）路由协议,实现了提出的综合信道和路径选择策略。仿真结果表明：提出的路由协议无论在不同的源、目的节点距离,还是在不同的授权用户活跃程度下都具有更好的稳定性和端到端时延表现。     

认知无线电网络中保证服务质量的优化路由协议

基于路由与频谱管理的依赖关系,提出了一种频谱自觉地满足不同业务服务质量需求的优化路由协议.首先建立网络模型和优化分析,定义了链路度量和路径度量指标,路由协议选择端到端时延最小的路径,最大化网络吞吐量.然后提出了子频段和路径联合优化选择算法,对实时业务优先选择带宽抖动小和切换时延小的子频段及下一跳;对尽力传递业务优先选择带宽大的子频段及下一跳.最后提出频谱自觉的路由维护,通过局部频谱调整算法稳定路径不变,保证业务服务质量.仿真结果表明：该路由协议能满足业务服务质量需求,优化网络资源使用,减少数据包丢失,提高网络吞吐量.     

A distributed routing algorithm based-on simplified topology in LEO satellite networks

In this paper, a distributed routing strategy based on simplified topology (DRBST) was proposed for LEO satellite networks. The topology of LEO satellite networks was simplified aiming at minimizing inter-satellite links handover number. To optimize the route based on the simplified topology, we considered not only the transmission delay but also the queuing delay and the processing delay, which were analyzed using Markov chain and determined using a novel methodology. The DRBST algorithm was simulated in a LEO satellite networks model built using OPNET. The simulation results demonstrate that the low complexity DRBST algorithm can guarantee end-to-end delay bound. Moreover, the routing protocol cost is much less than traditional algorithms.     

认知异构无线网络中频谱切换建模与分析

在具有频谱认知功能的异构无线网络中,针对传统频谱切换算法未考虑次用户业务的多样性,且空闲信道不足造成次用户服务时延大的问题,提出基于次用户分级的频谱切换策略。与以往单一的认知无线电网络不同,该策略融合利用免授权频谱的开放式无线网络和机会式利用授权频谱的认知无线电网络,提出了认知异构无线网络场景。根据次用户的业务类型对其进行优先级划分,并在此基础上设计数据分割因子优化策略。进一步采用混合式抢占优先权(preemptive resume priority /non-preemptive resume priority,PRP/NPRP) M/G/1排队模型,分别对主用户网络和开放式无线网络中的频谱切换过程进行建模,提出一个最小化时延的动态自适应频谱切换策略。实验仿真了不同参数对次用户时延的影响,结果表明,该策略较传统的频谱切换策略明显提升了次用户的时延性能。     

一种优化的认知无线电网络资源协同分配算法

在目前的认知无线电研究中,多用户OFDMA系统中如何实现子载波和功率的合理分配是研究的重点之一.针对认知无线电资源分配过程中出现的多认知用户资源分配不公平的问题,研究了认知无线电网络中授权用户占用子载带时,认知用户的吞吐量受限制的问题,提出了一种基于underlay频谱共享模式下的OFDMA认知无线电网络功率与子载带协同分配优化算法.该算法利用干扰门限的设置,使用原始感知信息(RSI)和信道状态信息(CSI)进行功率与子载波分配,然后分别进行功率控制和用户选择的计算,找到最优化传输功率与每个子载带最优使用用户,在保证授权用户免受有害干扰的前提下,使授权用户存在时,也可共享频谱传输,确保了系统的稳定性,提高了网络吞吐量.理论分析与仿真结果表明,相比传统的功率与子载波联合分配算法,该算法可以提高系统的平均加权吞吐量.     

Interference Alignment Algorithm for Considering the Throughput of Cognitive Users in Cognitive MIMO Network

The cognitive multiple input multiple output( MIMO)network can utilize radio spectrum efficiently and satisfy the demand of high data rate. In order to decrease the interference during transmission,a new interference alignment( IA) algorithm based on cognitive MIMO networks is proposed in this paper. The algorithm is realized by designing two-level pre-coding, the first-level precoding aligns the interference generated by the cognitive users( CUs) to unused sub-channels of the primary user( PU),thereby eliminating the interference of CUs to PU; the second-level precoding is used to improve the throughput of CUs. Simulation shows that the proposed IA algorithm can eliminate the interference that the CUs produce on the PU and improve the throughput of CUs spontaneously.     

基于路由生存时间的Ad Hoc QoS路由

提出了一种针对Ad Hoc网络中视频业务的QoS路由机制（QRPFVS）．QRPFVS的贡献在于：在保证业务QoS要求的基础上,选择路由预测生存时间最长的路由,以减少路由重建的次数;通过在断路之前找到新的路由来减少数据分组的丢失率,保证视频业务的实时流畅;引入服务优先级的方法提高了视频业务的完成率．采用OPNET对QRPFVS、QS-AODV和CMMBCR进行了仿真,结果表明QRPFVS在业务完成率、分组丢失率等性能方面具有较大的改善．     

基于粒子群优化的认知无线电功率分配算法

针对认知无线电网络（CRN）中主用户（PU）的干扰功率阈值、 次用户（SU）的传输速率限制和信干噪比（SINR）需求, 提出一种基于蒸发因子的粒子群优化（LTPSO）算法, 其中蒸发因子根据粒子群学习因子设定, 建立新的粒子群记忆形式, 并对适应度值按比例进行筛选. 仿真结果表明, LTPSO算法获得了较好的优化效果.     

改进的A＊算法在Ad Hoc网络中的应用

针对Ad Hoc网络拓扑结构频繁变动,已有路由的有效时间短、丢包率高等问题,将改进的A＊算法应用于Ad Hoc网络实现路由查找,利用NS2仿真,将A＊算法与传统的AODV、DSR路由算法在丢包率、传输速率、平均端到端时延、算法开销等4个方面进行性能比较,仿真结果表明：A＊算法在源节点与目的节点间寻找路由的过程中,能够快速而准确地建立路由,在路由速度、发包成功率等方面有明显的提升.     

基于跨层优化的认知无线电频谱资源管理研究

考虑到认知无线电网络可用信道在工作频率、带宽、传输范围和干扰范围等不同方面所具有的特异性,基于跨层的优化框架被提出并应用在认知无线电的调度、频谱分配和其路由算法.该算法能够借助已知的信道特性构造出频谱调度矩阵,而且可以将混合型NP-hard线性规划问题简化,同时算法中的遍历算法可以显著降低构建调度矩阵的计算复杂度(从原来的O(2M)降低到O(M2)).仿真结果显示了该算法能够显著提高认知无线电网络的性能.