采用注水因子辅助搜索的能效优先子载波功率联合优化算法

针对认知无线网络中以频带利用率为目标进行资源分配网络能效低的问题,提出了一种采用注水因子辅助搜索的能效优先子载波功率联合优化(EE-WFAS)算法。首先,以最大化认知用户总能效作为优化目标,考虑在认知用户发射功率控制、主用户干扰功率限制和认知用户最低信息传输速率限制等多个约束条件下,构造最优化函数;然后,通过能效优先子载波分配与注水因子辅助搜索(WFAS)的功率分配求解优化函数,即根据认知用户的信道增益和能效进行子载波分配;最后,对拉格朗日乘子运用二分查找法结合WFAS进行以能效为目标的功率分配。EE-WFAS优化算法可以在认知用户信息传输速率限制条件下保证系统总能效。仿真结果表明:与子载波功率平均分配算法相比,EE-WFAS优化算法的能效提高了约1.2kbit/J。     

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。     

认知解码转发中继网络的安全性能分析

在认知中继安全通信网络中,研究了自适应解码转发中继节点采用机会式传输策略的物理层安全性能。在满足主用户对干扰功率限制的条件下,推导了在瑞利信道下的安全中断概率的闭合表达式,并进一步推导了安全中断概率性能的渐近表达式,从而可以直观地对系统性能进行分析。仿真结果验证了理论分析的正确性,并揭示了在认知中继网络中各系统参数对机会式传输方案的安全性能的影响。结果表明,可以通过增大主用户的最大干扰功率容限和增加次级中继节点个数来提升系统安全性能。     

认知无线电系统中联合优化资源分配算法

在认知无线电系统中,次用户能够利用感知到的已授权频段进行通信,只要其传输过程对主用户通信引起的干扰处于主用户可以忍受的程度之内。协作中继方案能够利用中继节点的传输来有效提高频谱的利用率,并增强了直接链路的传输能力。文中研究在一个三节点的认知无线电网络中基于协作中继传输时的资源分配问题,为了保证在认知用户对主用户干扰可容忍的前提下使得通信系统端到端的可达吞吐量最大,提出了一种联合优化功率分配和信道分配的方案。仿真结果显示,相对于单独进行功率分配或者信道分配情况下该方案能够有效提高认知无线电系统端到端的传输性能。     

基于干扰效率的星地认知网络功率分配算法

针对Underlay模式基于能量效率的功率控制算法未能准确反映次用户与主用户之间干扰性能导致系统容量下降的问题,综合考虑次用户能量有限及卫星链路和地面链路的差异性,定义干扰效率为认知卫星用户总的传输速率与地面基站接收到的干扰的比值,建立了基于干扰效率的星地认知网络上行链路功率分配模型,在此基础上提出一种基于干扰效率的功率分配算法.通过引入干扰门限约束及信干噪比约束条件,利用非线性分式规划理论和拉格朗日对偶法求解出最优功率.仿真结果表明:该算法能在较好满足次用户通信质量的前提下,有效减少对主用户的干扰,提升系统的干扰效率.     

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.     

非合作博弈下功率与速率联合控制算法研究

针对已有的基于非合作博弈的功率控制算法中认知用户公平性的不足,提出了对认知用户的发射功率和传输速率进行联合控制的算法,在代价函数中设计了基于传输速率公平性的惩罚因子,同时还考虑了认知用户受到的干扰,与固定认知用户传输速率的功率控制算法进行仿真对比表明,在对认知用户发射功率进行调整的同时,通过调整认知用户的传输速率,能使认知用户在传输速率的分配上与目标传输速率的距离更小,更加体现了认知用户之间的公平性.     

无线能量传输中继选择与发送功率分配方案

为了最大化无线能量传输全双工多中继系统的传输速率,提出一种利用中继采集能量并进行中继选择和发送功率分配方案。首先在最好最差信道和最大调和平均值中继选择基础上,考虑中继自干扰信道能量采集,引入中继节点不同功率约束,提出基于节点功率的最好最差信道中继选择和最大调和平均值中继选择方案;然后联合源节点两阶段发送功率分配进行优化求解,给出优化问题解耦后的两步次优解方案,求解出功率分配参数的理论次优值;最后推导得出所提最优中继选择方法的中断概率。仿真结果表明,所提出的中继选择方案比随机选择中继的容量性能在系统中继个数为5时提高了30%以上;与中继选择等功率分配方案相比,所提分配方案的系统容量提升了10%以上,中断概率在发送信噪比为15 dB时下降了16%。     

认知无线电网络信道分配联合策略算法

在认知无线电网络中,次级用户在保证主用户通信服务质量不受影响的前提下,可以伺机复用主用户的空闲信道进行通信,以满足次级用户自身的通信需求,充分利用系统内的信道资源,并有效提升系统的合速率。考虑接收终端干扰的影响,提出一种基于underlay机制下的全干扰系统模型,并基于该模型提出一种联合策略的信道分配算法。联合策略算法采用加入了定向变异因子的改良遗传算法为多个次级用户分配信道,之后使用拍卖算法对信道内所有的次级用户进行功率分配或者信干噪比控制。仿真实验表明,提出的联合策略算法能够明显地提升系统合速率,保证次级用户间的公平性,并且以较快的速度收敛至纳什均衡,能够有效进行信道资源优化分配。     

窃听协作网络下联合中继和目的节点选择方案

为提高窃听网络系统安全性,提出一种基于功率分配的最佳中继及目的节点选择方案.该方案以最大安全传输速率为目标,综合考虑用户主信道和窃听信道质量.首先给出了在总发射功率受限下的任意链路的最佳功率分配方案,并在此基础上设计最优节点选择方案,随后推导了在高信噪比下系统安全中断概率的近似表达式.仿真结果表明:与传统的MAX-MIN选择方案相比,提出的方案显著降低了安全中断概率,具有更高的安全性能.     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。     

认知中继网络中的OFDMA资源分配算法

基于下垫式的认知无线电场景,针对基于放大转发协作中继的多用户正交频分多址接入认知网络,讨论了在干扰温度约束条件下,使认知用户总传输速率得到最大化的资源分配问题,提出了一种最优的功率分配算法和次优的等功率分配算法.将这两种功率分配算法分别与传统的相等子信道预分配方案和文中采用的最优子信道预分配方案相结合,仿真结果表明,所...     

多信息流协作自组织网络资源优化策略研究综述

在基于协作通信的自组织网络中,需要对无线通信资源进行优化控制与合理协调,以提高对这些资源的使用效率,进而达到提高网络性能的目的;针对多信息流网络环境,以分布式最佳中继选择、基于节点状态的协作传输自适应以及跨层协作路由三大资源优化策略作为研究内容,对当前存在的研究成果进行了详尽的综述,并指出未来需要研究的内容以及需要解决的关键问题。     

Joint channel allocation and power control with fairness in multi-hop cognitive radio networks

This paper investigates channel allocation and power control schemes in OFDM-based multi-hop cognitive radio networks.The color-sensitive graph coloring(CSGC) model is viewed as an efficient solution to the spectrum assignment problem.The model is extended to combine with the power control strategy to avoid interference among secondary users and adapt dynamic topology.The optimization problem is formulated encompassing the channel allocation and power control with the interference constrained below a tolerable limit.Meanwhile,the proposed resource allocation scheme takes the fairness of secondary users into account in obtaining the solution of optimization.Numerical results show that the proposed strategy outperforms the existing spectrum assignment algorithms on the performance of both the network throughput and minimum route bandwidth of all routes,as well as the number of connected multi-hop routes which implies the fairness among secondary users.     

基于OFDM的一种空时协作方案

根据OFDM子载波信道的相关性及协作分集的发送特点,利用协作的广播阶段,提出了可获得OFDM调制下多径增益的一种简单空时协作方案。在协作分集发送的不同时隙,将信号在相关性最小的子载波信道上传输,与传统协作方案比,该系统在不降低传输速率的情况下多获得一阶的分集增益。通过对中断概率的研究,给出了最佳的功率分配方案,并对系统理论误码率进行了分析。仿真结果表明该方案可以获得明显的性能增益。     

下垫式认知无线电网络的鲁棒功率分配算法

针对认知无线电网络功率分配的参数扰动性问题,提出一种基于保护因子的认知无线电鲁棒功率分配算法.该算法根据实际系统信道参数的扰动性,对授权用户干扰功率阈值引入保护机制进行鲁棒规划,运用Lagrange对偶算法和凸优化相关理论得到最优功率分配,解决了下垫式(Underlay)模式下认知无线电网络信道参数扰动性问题.仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,降低了算法复杂度,并提高了认知无线电网络的系统容量.     

协作通信系统中继功率分配算法的研究

研究了协作通信系统中功率分配的问题,主要研究了固定放大转发协议下单中继系统的功率分配.首先对系统的误码率进行了推导并以最小化系统的误码率为目标对优化问题进行了定义;其次引入惩罚因子将有约束的最小误码率优化问题转化为无约束优化问题进而建立新的目标函数;最后提出了人工鱼群和粒子群相结合的算法对系统优化问题进行了求解.仿真结果表明所提算法提升了系统的性能并降低了计算复杂度.     

认知无线网络中双中继协作策略及其差错性能分析

在认知无线网络中同时存在着主用户和次用户,次用户的通信必须在保证主用户不受干扰的条件下进行,次用户在检测到主用户未占用授权频段时机会地占用信道进行数据传输.为了保证次用户传输的连续性及QoS,研究人员在认知无线网络中引入了协作通信技术,研究发现认知无线电中的协作传输能够显著改善网络的传输性能.提出一种次用户双中继协作次用户的协作传输策略,并给出了该策略下平均误比特率和中断率的解析表达式,为了进行比较同时给出了单中继协作策略下次用户平均误比特率及中断率的表达式.理论分析和仿真结果表明,双中继协作次用户策略较单中继协作次用户策略有效地提高了次用户的差错性能.     

Optimal joint relay selection and resource allocation with QoS constraints in multiuser OFDM-based cellular networks

This paper investigates the relay selection and resource allocation problem in muhiuser orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based cooperative cellular networks,in which user nodes could relay information for each other using the decode-and-forward (DF) protocol to achieve spatial diversity gain.Specifically,the paper proposes an optimal joint relay selection and resource allocation (ORSRA) algorithm whose objective is to maximize system total achievable data rate with the constraints of each user' s individual quality of service (QoS) requirement and transmission power.Due to being a mixed binary integer programming (MBIP) problem,a novel two-level Lagrangian dual-primal decomposition and subgradient projection approach is proposed to not only select the appropriate cooperative relay nodes,but also allocate subcarries and power optimally.Simulation results demonstrate that our proposed scheme can efficiently enhance overall system data rate and guarantee each user's QoS requirement.Meanwhile,the fairness among users can be improved dramatically.