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。     

多信道认知无线电频谱感知次用户和功率分配

为提高多信道认知无线电的吞吐量,提出了协作频谱感知子信道次用户和传输功率的联合分配算法.该算法基于主用户的存在状态,在约束次用户协作检测概率和总功率的基础上,以最大化次用户所有子信道的吞吐量总和为目标,通过交替方向优化获得子信道次用户和传输功率的联合分配.仿真结果表明:文中提出的联合分配算法通过较少的迭代次数就可以获得最优值,并且能够根据子信道状态动态地分配子信道次用户和传输功率,提高了次用户的吞吐量.     

基于遗传算法的认知无线电网络共同信道和功率最优分配

信道分配和功率控制问题是认知无线电网络中的核心问题。文中根据不完美频谱感知情形下的干扰功率模型,建立认知无线电网络共同信道和功率分配优化模型,并通过罚函数法,将标称的混合整数规划问题简化为不带约束条件的非线性规划问题,提出了基于遗传算法的共同信道和功率最优分配算法。仿真结果表明,该算法能在不完美频谱感知情形下对信道和功率进行联合最优分配,减少对主用户功率干扰,实现网络中认知用户吞吐量的最大化。     

认知网中多时隙联合频谱感知和功率分配

为了降低认知无线网中认知用户对主用户的干扰,并为了最大化系统的认知吞吐量,提出了一种多时隙频谱感知和功率分配的联合优化方案。该方案将系统的每个帧分为若干个时隙,每个时隙分别进行频谱感知,通过合并每个时隙的感知结果,有效的提高了系统的检测精度,降低了系统的干扰概率。同时理论分析了感知时间与传输功率分配方案,发现两者都存在最优分配解,在约束认知用户检测概率与传输功率的基础上,将吞吐量描述为关于感知时间与功率的多约束优化问题,通过设计联合迭代算法对认知吞吐量进行了联合优化并获得了最优感知时间与最优传输功率分配。仿真结果表明,所提联合优化方案吞吐量性能最接近理论最优方案,并可通过牺牲部分吞吐量性能降低系统干扰概率,且复杂度较低。     

认知异构网络中基于非理想频谱感知的凸优化资源分配算法

当前认知异构网络中无线频谱日益紧缺,而传统固定频谱分配模式日益成为限制无线通信性能的重要瓶颈,在非理想频谱感知情况下资源分配的问题尤为突出。为实现非理想频谱感知情况下无线资源的高效分配,提出一种基于认知异构网络的凸优化资源分配算法。该算法首先构建了基于主用户活跃度的用户到达模型,以精确描述认知网络中主用户的频谱使用状态,为认知用户分配资源提供依据;并通过认知异构网络干扰分析构建非理想频谱感知条件下的干扰容限条件,最后通过凸优化算法实现对认知网络中频谱资源的优化分配。仿真结果表明,在非理想频谱感知条件下,该算法能够有效降低系统平均时延,提升认知异构网络的传输速率和系统吞吐量。     

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。     

认知传感器网络中基于新型感知帧结构的吞吐量优化

在认知传感器网络(CSN)中,基于协作频谱感知,提出新型感知帧结构,认知节点的频谱感知和数据传输可以同时进行,通过对感知带宽的优化提升CSN的吞吐量。研究认知节点时延服务质量(QoS)约束对吞吐量的影响,证明最大的吞吐量和最小的传输时延不能同时得到。提出一种高效的迭代算法联合优化感知带宽和汇聚节点判决门限以使吞吐量达到最大而时延约束也得到满足。仿真结果显示提出的方案能够有效提升CSN的吞吐量,不同的传输时延QoS需求对应不同的最优感知带宽。     

认知无线网络频谱协作感知能耗与吞吐量的凸优化研究

针对认知无线电(cognitive radio,CR)双门限频谱协作感知能量效率与吞吐量优化的问题,提出了利用凸优化理论使能量效率与网络吞吐量达到最优平衡.在能耗一定条件下推导吞吐量关于虚警率与检测率等参数的目标方程;然后,对虚警率和检测率作合理约束,利用凸优化理论对吞吐量方程分析,推导出最优化目标函数的服从条件在一定范围内,关于感知时间与较大门限值满足联合凸或分别凸,吞吐量目标函数的变形在一定范围内,关于感知时间与较大门限值满足联合凸或分别凸;最后,利用凸优化工具获得感知时间与感知门限的最优值.理论分析和仿真结果表明,在能耗一定条件下,对于较为广泛的信噪比区间,该优化方案均可明显提高网络吞吐量及双门限认知无线电频谱协作感知的能量效率.     

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.     

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.