认知无线电中的动态频率选择和功率控制研究

采用博弈理论对认知无线电网络中的分布式动态频率选择和功率分配策略进行建模分析,通过建立合作来协调认知节点间的行为,从而提高分布式决策算法的性能,并建立了一个模块化的通用仿真平台.仿真结果表明,该分布式算法能够以较快的速度收敛于系统稳定状态,且复杂度低、实现简单.     

机载图像处理引擎实时仿真平台

针对航空电子系统中图像处理模块数字化设计的趋势,建立了一个完整的机载图像处理实时仿真平台。该平台以电子系统级设计（ESL）方法为基础,利用Handel-C语言将视频处理系统中关键算法模块抽象为知识产权核（intellectual property core）,同时进行系统级仿真与验证,并通过FPGA实现。解决了单纯用软件实现算法实时性差、难以协同设计验证的问题。座舱综合显示和视景增强子系统被用来作为案例在该平台上实现,验证了平台仿真的实时性。     

一种基于免疫遗传算法的认知决策引擎

为改善认知无线电的自适应参数调整功能,设计了一种基于免疫遗传算法的认知决策引擎。运用免疫遗传算法对无线电系统待优化的目标函数进行寻优,针对一种多载波系统对算法性能进行了仿真分析。结果表明,该认知无线电决策引擎在爬山能力、收敛精度和算法稳定度等方面要优于基于标准遗传算法和模拟退火遗传算法的决策引擎。     

基于MATLAB的LTE仿真平台CoMP功能的设计与实现

以维也纳技术大学的LTE系统级仿真平台为基础,设计实现了多点协作传输(CoMP)功能。在原仿真平台上增加了三个模块:边缘用户判断模块,协作小区选择模块和资源分配模块。新增加的三个模块使用SINR门限法来判断边缘用户,采用用户选择协作小区方案以提高仿真平台的CoMP性能,并提出了新的资源分配方法解决了用户选择协作小区带来的资源分配冲突问题。模块化的设计使得平台可用自带的初始配置文件对三个模块进行统一配置,实现了与原平台的兼容,又降低了与原平台的耦合性,增加了可扩展性。此外增加了基站与用户进行CoMP时需要相互交互的信令。还增加了用户运动的动画演示,能直观有效地观察用户的移动和基站对用户进行CoMP的情况。最后对该CoMP功能进行仿真测试,结果与3GPP相关提案基本一致,证明了此功能的正确性和有效性。     

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。     

云环境下能耗优化的任务调度模型及虚拟机部署算法

云计算环境下,在满足用户服务级目标约束下,如何有效地进行资源分配调度,降低能耗,已成为不容忽略的关键问题.针对目前云计算系统服务资源分配调度问题在能耗方面的研究不足,提出一种能耗优化的资源分配调度体系架构,并基于此架构设计了一个满足实时用户SLA的能耗优化模型.该优化模型从系统级和部件级两个层次进行能耗优化.在系统级上,提出一种基于分组遗传算法最大限度降低系统空闲能耗的虚拟机部署算法,该算法将虚拟机和服务器之间的映射抽象为有约束的多维可变装箱问题;同时,在部件级上采用动态电压功率调整技术降低执行能耗,从而达到在满足用户需求的前提下,最大限度降低系统总能耗.仿真实验结果表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下可有效降低云计算系统的能耗开销.     

多分辨率频谱感知算法性能的参数化评估方法

多分辨率频谱感知算法是一种利用小波变换时频尺度可变特性,对宽带通信系统进行快速准确地感知的频谱感知算法。基于多分辨率频谱感知算法的特性,提出了一套频谱感知性能参数化评估方法,构建了基于OFDM信号的多分辨率频谱感知算法仿真平台。分别从小波函数基的选取、调制方式、扫描速率以及实际IQ失配问题的影响等角度,对OFDM宽带信号的感知性能进行了系统的仿真评估和分析,获得感知系统在不同参数设置时的检测概率和误检概率评估结果’为认知无线电系统的进一步设计实现与性能评估提供了重要依据。     

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。     

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。     

电子对抗效能评估仿真系统的实现

介绍了一个基于攻防对抗环境的电子对抗效能评估计算机仿真系统。文中分析了国内外在电子战效能评估仿真领域内的研究现状,论述了该仿真系统的技术实现思路,重点介绍了其场景想定模块、态势显示模块和效能评估模块。还介绍了该仿真系统模型实现中的几个关键问题,包括辐射源威胁等级的确定算法,以及神经网络应用于干扰资源分配的组合优化方法。该仿真系统的实现可以辅助部队改进电子战训练手段,提高训练水平。     

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.     

Membrane-inspired quantum shuffled frog leaping algorithm for spectrum allocation

To solve discrete optimization difficulty of the spectrum allocation problem,a membrane-inspired quantum shuffled frog leaping(MQSFL) algorithm is proposed.The proposed MQSFL algorithm applies the theory of membrane computing and quantum computing to the shuffled frog leaping algorithm,which is an effective discrete optimization algorithm.Then the proposed MQSFL algorithm is used to solve the spectrum allocation problem of cognitive radio systems.By hybridizing the quantum frog colony optimization and membrane computing,the quantum state and observation state of the quantum frogs can be well evolved within the membrane structure.The novel spectrum allocation algorithm can search the global optimal solution within a reasonable computation time.Simulation results for three utility functions of a cognitive radio system are provided to show that the MQSFL spectrum allocation method is superior to some previous spectrum allocation algorithms based on intelligence computing.     

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。     

超密集网络中基于聚类的资源分配方案

超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station, FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service, QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,设计了一种基于加权密度的改进K-means聚类算法,将FBS动态划分为不同的簇。然后,以最大化UDN系统吞吐量为目标提出了一种两阶段时频资源分配方案:第一阶段,每个聚类内使用贪婪算法执行时频资源块的分配;第二阶段,利用资源补偿分配算法分配剩余的资源块,在考虑用户公平性的同时保证用户QoS。仿真结果表明,本文提出的资源分配方案能够有效提升系统吞吐量,同时保证用户QoS和公平性。     

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。     

基于m-best算法与rollout策略的平台任务关系优化设计方法#br#

在平台任务关系优化设计中,考虑单个任务资源分配过程中平台资源冗余度对后续任务分配的影响,分析优化设计过程的约束条件,构建了以最大任务执行精度与最小资源冗余度为综合目标函数的平台任务关系设计的问题模型,并使用基于m-best算法与rollout策略的方法对问题模型进行求解。m-best算法生成单个任务的m个平台分配方案,rollout策略用于均衡不同优先级任务之间的任务执行精度。最后,分别通过特殊算例和一般算例验证所提优化设计方法的优越性,算例的结果表明,使用该优化设计方法能够使高优先权任务的资源冗余度降低,从而使得整体任务执行精度提高。     

基于分布式博弈论的频谱分配算法

在认知无线电多用户共享频谱中,认知用户之间不进行共同协作,他们总是保持理性,最大化自身的效用函数。不管其他用户使用什么策略,而多个参与者之间互相决策的关系刚好可以通过博弈论分析。针对这样的频谱共享问题,提出了分布式的博弈论频谱分配算法。仿真结果表明,认知用户之间进行博弈达到合理的功率分配,使自身的传输速率最大     

基于SC-FDMA的可调公平度动态子载波分配算法

高速无线数据传输利用自适应的资源分配方式以对抗无线传输环境的不利影响。基于单载波频分复用系统提出一种最大平均容量动态子载波分配算法,并在此算法基础上引入公平系数,提出一种公平度可调的动态子载波分配算法,以实现系统分配公平性与总容量性能之间的权衡。仿真结果表明,最大平均容量算法在显著降低算法复杂度的同时,能获得与贪婪算法相近的系统总容量及误码率性能。可调公平度算法通过调整公平系数,能在较大范围内调整信道资源分配的公平度,满足不同传输质量需求,且不增加算法复杂度。