基于隐马尔可夫模型的联合概率信道预测动态认知无线电频谱接入

在基于固定检测周期的认知无线电频谱接入技术中,为了在降低认知用户对授权用户干扰的同时,尽可能地提高认知用户的频谱利用率,提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的联合概率信道预测(joint probability channel prediction,JPCP)的动态认知无线电频谱接入技术.该技术以固定检测周期(fixed sensing period,FSP)为基础,若认知用户已占用授权频段,则利用JPCP值与设定阈值的比较来确定是否提前退出信道的机制,以降低认知用户对授权用户的干扰;若认知用户未能占用授权频段,则利用在二次固定检测周期中增加临时的频谱空穴检测机制来提高认知用户的频谱利用率.仿真结果显示,与传统的固定检测周期技术相比,该技术方案能在降低认知用户对授权用户干扰的同时,有效提高认知用户的频谱利用率.     

基于用户公平性的抗干扰频谱接入方法

针对共存式频谱接入方法中存在干扰的问题和多认知用户无线通信系统中认知用户之间的系统资源分配不公平的现象,提出了一种基于用户公平性的抗干扰频谱接入方法.在该方法中,如果认知用户能够帮助授权用户达到目标速率,就能够获得机会接入授权用户的频谱,认知系统根据认知用户的信道条件和吞吐量选择出一个认知用户接入授权用户的频谱.认知用户接入授权用户的频谱后,利用一部分带宽转发授权用户的信息帮助其达到目标速率,然后利用剩余的带宽发送自己的信息.由于认知用户使用不同的带宽分别发送授权用户和自己的信息,所以授权用户和认知用户之间不会产生干扰.研究了认知用户如何进行带宽分配,使得在保证授权用户达到目标速率的条件下,最大化认知用户的速率,以及如何进行认知用户选择,保证认知用户频谱接入的公平性仿真结果验证了该频谱接入方法的有效性和公平性.     

基于DAQL算法的动态频谱接入方案

针对传统的动态频谱接入方案一般没有考虑自主性,不具备普适性这一缺点,提出了一种基于双动作Q学习算法DAQL（double action Q-learning）的频谱接入方案,该方案将DAQL引入到多授权用户存在的环境下频谱接入问题中,用以降低接入未知频谱环境时的冲突概率。仿真结果表明,提出的方案与随机接入方案相比,不但有更小的冲突概率,而且能动态适应环境的变化,适合认知无线电的需要。     

一种改进的认知无线电信道选择方法

认知无线电可以通过动态频谱接入技术来有效的提高频谱的利用率,而在动态频谱接入中信道选择策略的优劣直接影响着系统的性能.提出了一种新的基于预测信道空闲概率的信道选择方法.仿真实验表明,该方法能有效减小主次用户之间的碰撞率,从而减小了认知用户对主用户的干扰以及降低了进行信道切换的可能.     

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.     

基于干扰门限的动态频谱接入及性能分析

如何在不干扰授权用户(主用户)正常通信的情况下提高次用户使用频谱的效率,这是认知无线电系统中需要解决的关键问题。在主用户优先的基础上,提出了基于干扰门限的动态频谱接入系统的M arkov频谱占用模型,并基于该模型对动态频谱接入过程进行了分析。为了进一步降低次用户间的相互干扰,通过对次用户接入概率的设计,以协调各类次用户间的频谱接入。在3种优化准则下,对次用户依据概率接入的基于干扰门限的主用户优先的动态频谱接入系统进行了仿真。仿真结果表明,基于干扰门限的主用户优先的动态频谱接入系统能大大提高次用户的接入机会,最大程度地提高了次用户的吞吐量。在比例公平准则下次用户接入的性能,与最大化吞吐量准则相比体现了更好的公平性,与最大化最小准则相比能够获得更大的吞吐量,因此基于比例公平准则可以使得系统在高效性和公平性间得到很好的均衡。     

基于Q-learning的动态频谱接入算法研究

设计了一种基于Q-learning的动态频谱接入算法.该算法的利用Q-learning自适应能力强的优势,帮助认知用户感知合适的信道并接入,认知用户通过不断地与环境交互学习选择回报率最高的信道,实现频谱资源的二次利用.最后对该算法进行了仿真,仿真结果表明所提算法能够提高认知用户吞吐量,降低与主用户冲突概率,且能以较快的速度收敛,这对于解决频谱资源利用问题有着重大的意义.     

基于功率分配的双向协作频谱接入方法

提出了一种基于功率分配的双向协作频谱接入方法.在该方法中,认知用户通过双向协作的方式接入授权用户频谱,使用一部分功率转发授权用户信息,帮助授权用户达到目标速率,然后使用剩余的功率发送自己的信息.该方法研究了认知用户如何对功率进行分配,在保证授权用户达到目标速率的条件下,最大化认知用户的速率.仿真结果验证了所提频谱接入方法的有效性,同时说明授权用户和认知用户都能够从所提频谱接入方法中获得好处.     

认知异构无线网络中可信频谱切换机制

在认知异构无线网络中,针对频谱切换过程中次用户发生自私或恶意行为,导致网络性能下降的问题,提出一种基于信誉系统的频谱切换机制。通过提取用户行为特征信息,评估次用户接入信道后的行为,并依据次用户的行为确定其信誉值,在认知基站建立信誉系统。根据次用户的信誉状况来对次用户进行分级,并根据分级情况,为次用户分配授权信道或共享频段的信道。在可信次用户接入授权频谱的过程中,当满足用户等待时延要求时,信誉值高的次用户有更高的接入优先权。可疑次用户可以在共享频段中进行传输。仿真结果表明,算法能够有效地提升系统吞吐量,降低切换及中断概率,减少低信誉次用户接入授权频谱的机会,提升了系统的安全性。     

LTE-U与WiFi系统在非授权频段共存机制研究

部署长期演进(long-term evolution,LTE)系统到非授权频段,已经被视为一种缓解目前频谱资源短缺的有效方法.当前的主要挑战是LTE与WiFi系统如何在非授权频段和谐共存.为降低系统总冲突概率,提升非授权频谱利用率并保障WiFi系统的传输性能,提出2种接入机制:基于先听后发(listen before talk,LBT)的随机接入机制(LBT-based random access mechanism,LBT-RA)和基于边听边发(listen and talk,LAT)的冲突避免接入机制(LAT-based collisions avoid access mechanism,LAT-CA).LBT-RA机制基于LBT检测发送方式在传输前对信道进行空闲信道评估(clear channel assessment,CCA),如果检测信道空闲,便随机接入可用的非授权频段.LAT-CA机制基于全双工技术的LAT检测发送方式,能实现频谱检测与数据传输的同时进行,降低用户间的冲突概率.仿真结果表明,提出的LBT-RA和LAT-CA机制能有效提升非授权频谱的利用率,并确保非授权频段LTE(LTE-unlicensed,LTE-U)与WiFi系统的和谐共存.     

一种无线认知网络中的自适应波束成型模式选择算法

为了能够在避免对主用户干扰的同时,进一步提高频谱的利用效率,提出了一种自适应的波束成型模式选择算法。针对当前的认知网络很少考虑在空间上将主从用户进行分离,将多天线技术引入无线认知网络,利用其提供的空间自由度,从用户基站在主用户信道的零空间内设计发射波束,这样可以使得2个网络共存时,主用户能够无干扰地进行数据传输。同时,随着发射信噪比的变化,从用户基站自适应地在机会式波束成型和正交空分多址2种模式间进行选择,从而最大化网络的容量。分析和仿真结果都表明,这是一种解决网络共存、提高频谱效率的有效方法。     

CR OFDM系统中具有QoS要求的自适应资源分配算法

为了使CR OFDM系统能满足认知用户的QoS要求,针对系统中认知用户和授权用户间的互干扰影响,提出了一种具有QoS要求的自适应资源分配算法——ARAQ算法。算法中通过进行满足QoS要求的资源分配实现了容纳更多的认知用户,通过进行剩余子载波资源的再分配,进一步提高了频谱利用率。仿真结果表明:ARAQ算法比贪婪算法能容纳更多的认知用户数,同时频谱利用率很接近贪婪算法的频谱利用率且具有较低的算法复杂度。     

基于循环相关滤波联合循环谱的频谱感知技术

为了实现认知无线电系统的动态频谱管理和接入,认知无线电设备需要不断地对频谱进行感知.针对传统的基于循环谱的感知原理,在低信噪比有限数据情况下其检测性能一般这一不足,提出了一种基于循环相关滤波联合循环谱的感知算法,分析了循环相关滤波器及改进算法.改进算法利用了循环相关滤波和循环谱的双重抑制噪声性能,而计算复杂度只是有限增加.仿真表明,改进算法比传统的基于循环谱的感知方法具有更强的抗噪声性能,适合认知无线电的需要.     

认知无线电中自适应切换频谱分配准则的算法

在认知无线网络空闲频谱分配的过程中,为了适应认知用户数和空闲频带数的动态变化,提高系统整体性能（主要指系统总带宽收益和认知用户接入公平性）,构造了最大化系统性能的目标函数,设计了在协作最大总带宽收益CMSB（collaborative max sum bandwidth）和协作最大比例公平性CMPF（collaborativemax proportional fair）2种频谱分配准则之间自适应切换的算法,并给出了其具体实施步骤。采用系统总带宽收益和认知用户接入公平性2种性能评估指标,分析了该算法的性能。仿真结果表明,自适应算法可以在保证系统总带宽收益的同时获得更好的公平性,可以提高系统的整体性能。     

基于证据理论的协同频谱感知算法

针对认知无线电系统中的有效检测授权用户需求,研究了中心节点未知先验信息时的协同频谱感知问题。为了在中心节点未知先验信息的条件下实现对授权用户的有效检测,基于证据理论,对认知用户的本地感知结果提取证据,在中心节点进行融合并判决,提出了一种新的协同频谱感知算法。仿真表明,该算法能够在中心节点未知先验信息情况下,获得很好的频谱感知性能,在先验信息和感知性能之间取得了很好的折中。     

基于用户协作的频谱感知方案及检测概率分析

通过认知用户间的彼此协作,可以使得认知无线网络获得明显的空间分集增益,从而显著改善认知无线电系统的感知性能。由此,提出了2种基于放大重传和解码重传的协作频谱感知方案,并且在瑞利衰落环境下对所提方案的检测概率性能进行了理论分析,给出了非协作感知和协作感知的检测概率的解析表达式。根据理论推导得到的检测概率解析式,对3种频谱感知方案进行了数值仿真实验。结果表明：在虚警概率一定的情况下,协作感知方案的检测概率明显大于非协作方案,这也说明了用户协作为认知无线网络带来了可观的性能增益。     

太平洋海表面温度季节内振荡特征

为了研究太平洋海表面温度季节内振荡的特征,利用NOAA(national oceanic and atmospheric ad-ministration)周平均SST资料,采用谐波方法重构了太平洋海表面温度季节内振荡信号,针对不同海域,用小波分析等方法,揭示了SST季节内振荡的空间、频谱、季节性和传播特征.结果表明:海表面温度季节内振荡在黑潮区、黑潮续流区和赤道东太平洋较活跃,在赤道东西太平洋有相对重要的地位;在北太平洋谱特征均为单峰结构,在赤道东西太平洋呈双峰结构.不同海域海表面温度季节内振荡的活跃期分别为:北太平洋夏秋季,赤道东太平洋春和秋季,热带西太平洋活跃期较分散;在北太平洋以缓慢东传为主,在赤道东太平洋以西传为主,在热带西太平洋无明显传播.     

一种基于可靠度的频谱感知算法

认知无线电系统中频谱感知的作用是有能力以尽量快且准确地确定是否有主用户存在。为了达到这个要求,提出了一种通过考虑感知结果可靠性的频谱感知算法。只有当认知同户的感知结果具有足够的可靠性时,才将其判决的二进制结果（0或1）直接发送到MAC层;否则,该认知用户同一阶特征技术重新检测该频段。由于一阶特征检测技术是在时域完成的,因此提出的算法具有实时操作和低功耗等优点。对提出的基于可靠性的频谱感知算法的感知性能进行理论分析研究,并对其进行了仿真。仿真结果表明：提出的这种频谱感知算法能够大大改善频谱感知性能相比于传统的能量检测器和一阶特征检测技术。     

军用桥梁疲劳可靠性分析中的荷载效应

通过对军用桥梁荷载的统计分析,利用雨流法对军用桥梁应力幅谱△σi-ni进行模拟计算,根据线性累积损伤准则,推导出用于军用桥梁疲劳可靠性分析的等效应力幅△σe的计算公式。定义了便于实际应用的荷载效应比和等效应力换算系数。给出的实例分析表明,该方法所得结果是合理的,可在军用桥梁疲劳可靠性分析中加以利用。