基于能效的用户选择协作频谱感知

提出了一种基于能效的用户选择协作频谱感知方案.该方案中只有一个认知用户将其本地检测结果进行广播,其他具有不同决策的认知用户上报给融合中心,而同意的认知用户将保持静默;因此,融合中心将得到所有认知用户的感知结果,并做出全局决策.本研究的融合中心也具有感知能力,让其进行初步决策从而避免不必要的感知过程,并通过结合感知历史信息改进了广播用户的选择,使能量效率最大化.仿真和分析结果表明:本文方案在不影响检测概率的情况下提高了能量效率,并减少系统平均检测时间.     

基于认知无线电网络的频谱切换技术性能研究

认知无线电网络里,认知用户动态感知和利用主用户频谱.当主用户出现时,认知用户必须让出使用的频谱而产生频谱切换,频谱切换导致认知网络的时延增加、链路保持概率和传输速率下降.本文研究了频谱切换方案及其数学模型.计算机仿真结果表明,采取带外感知的动态频谱接入方案可以有效地降低切换时延和提高认知用户的传输速率.     

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.     

采用空时分组编码的动态分组加权合作频谱感知方案

针对认知无线电网络中存在的非理想反馈信道与用户间信道使合作频谱感知算法难以有效提高频谱检测性能的问题,提出了一种基于空时分组编码的动态分组加权合作频谱感知(DCWCSS)方案。首先将所有未分组认知用户中具有最高用户间信道平均信噪比的两个用户分为一组,并依此将剩余用户进行两两分组,然后根据各认知用户检测结果对系统检测性能的贡献对认知用户进行加权,赋予不同权重,最后采用空时分组编码(STBC)方案将用户检测结果传输给基站进行判决。DC-WCSS方案可依据用户间信道平均信噪比进行动态分组,并根据认知用户检测结果的可靠性设置用户权重,能有效降低反馈阶段的误码率,从而提高系统检测性能。仿真结果表明,与基于传输分集的合作频谱感知方案相比,在虚警概率为0.3时,DC-WCSS方案的一次加权和二次加权后的系统检测概率可分别提升至少20%和30%。     

基于中断概率的认知网络干扰建模及接入优化

抑制认知用户对主用户的干扰以确保主用户通信质量是认知网络存在的前提.文中针对共存式频谱共享系统,对主用户接收机处的累积干扰进行了建模,并基于主用户中断概率约束推导了主用户独享区域,得到其半径下限的闭合表达式,进而研究认知用户密度等参数对主用户独享区域的影响,基于此主用户独享区域,提出抑制干扰的认知用户接入方案.仿真结果证明了方案的可行性.     

基于授权系统通信状态和波束形成对认知中继系统吞吐量的改进

提出了一种认知中继系统采用半双工放大转发(amplify forward,AF)模式下的功率分配方案,在保证授权用户通信质量不变和认知系统总发射功率受限条件下,最大化认知网络吞吐量,在此基础上分两步实现吞吐量的最大化。首先,在认知中继端采用多天线利用波束成型方法滤除接收转发的干扰信号,然后,根据授权用户通信状态制定不同的最优功率分配方案。仿真结果表明,相比传统的授权用户干扰受限算法,该算法可有效提高认知网络的吞吐量。     

基于Kuhn-Munkres算法保证认知用户QoS的动态频谱分配

本算法采用图论方法解决认知无线网络动态频谱分配(DSA)问题.首先,根据认知用户的服务质量(QoS)以及空闲信道的状态,分别为认知用户和信道划分优先权.然后,提出一种新的计算方式预计认知用户使用信道可获得的带宽效益.最后,将划分优先权后的认知用户、信道建立二分图,将带宽效益作为图的权重.在兼顾考虑认知用户的带宽效益和频谱利用率的前提下,使用Kuhn-Munkres算法将信道分配给认知用户.实验仿真结果表明,本算法可以同时优化带宽效益和频谱利用率,在认知用户等待分配信道时间方面也能取得较好服务质量要求.     

基于OFDM的认知无线电系统最优功率分配算法

在基于OFDM的认知无线电系统中,授权用户会受到认知用户带内子载波带外旁瓣泄漏功率的干扰。这里引入了功率控制参数来调整授权用户的干扰功率约束值,提出了一种认知用户子载波间的最优功率分配算法,通过求解一个凸优化问题来获得最优的功率分配方案。仿真结果表明:与其他算法相比,采用该方法获得的功率分配方案,在满足授权用户干扰功率约束值的条件下,可以使认知用户的信道容量最大化。     

一种基于支持向量机的认知无线电频谱感知方案

针对以能量检测为代表的传统频谱感知算法一般存在低信噪比下性能不足,容易面临隐藏节点效应,对检测灵敏度要求高等问题,提出一种新型的基于蜂窝认知用户位置定位的频谱认知方案。该方案以无线指纹数据库为基础,通过无线指纹定位驱动认知用户实现频谱认知功能。认知用户利用无线指纹对其自身进行定位,并根据指纹数据库确定其对于授权频段接入的可能性。针对网络中的主用户发射机位置存在已知和未知2种情况,可通过认知用户读取数据库来确定授权频段可用性,或将已收集获取的历史数据作为训练数据,引入支持向量机(support vector machine,SVM)算法对认知用户所处位置的授权频段可用状态进行预测。此外,针对单个用户频谱状态预测性能不足的缺陷,提出了联合地理位置相近的多个认知用户的合作预测机制。仿真实验验证了本方案相对于传统能量检测算法的性能优势以及能效优势。     

基于STBC方案的鲁棒性协作频谱感知技术

协作频谱感知技术可削弱认知无线电系统中衰落阴影等对检测信道的影响. 基于对空时分组编码(STBC)固定分组协作频谱感知技术的分析,提出了鲁棒性的动态分组方案以克服固定分组的局限性,最大限度地发挥STBC方案的优势,提升系统的检测性能. 该方案利用认知用户间的交互信道条件进行动态分组,以获得更小的虚警概率下界. 理论分析和仿真结果表明,本文所提出的方案在衰落信道环境下可显著提高系统的检测性能.      

认知无线电频谱共享的一种博弈论方法

提出了基于博弈论的认知无线电静态频谱共享模型,研究多个次级用户竞争一个主用户系统的空闲频谱。建立了基于自我约束机制的主用户系统的效益函数,主用户系统兼顾自身频谱需求与不浪费剩余的空闲频谱两方面来确定合适的价格,并引入了动态频谱共享算法,次级用户能不断调整自己的策略最终趋于纳什均衡,最大化自身效益。     

认知无线电环境的无线电监测探讨

认知无线电（Cognitive radio,CR）技术是一种智能的频谱共享技术。文章在简述认知无线电的基本内容和关键技术的基础上,重点探讨了认知无线电技术对于现有无线电带来的难题。再针对这些新的难题,并基于现有的无线电监测系统,提出了一种适应于认知无线电环境的无线电监测系统雏形,并给出了新系统模型下的测向子系统的仿真结果。     

一种基于历史信息的感知无线电动态频谱分配算法

在无线频谱资源分配过程中,历史分配信息通常包含大量有用信息,可为下一阶段的资源分配提供参考借鉴,从而改善资源分配算法的性能。简要介绍了基于图论冲突图理论的网络模型,分析了在感知无线电频谱资源分配算法中引入历史分配信息对算法的影响,构造了代表比例公平性的频谱资源分配算法。仿真结果表明,采用历史信息的算法与原算法相比在系统总带宽、公平性方面都有明显改善,并拥有较好的收敛性。     

基于频谱感知信息的认知无线电网络功率密度约束问题

通过机会式地共享已分配的授权频谱,认知无线电技术可以极大地提高频谱的利用率,解决目前频谱资源日益匮乏的难题。当认知无线电网络与传统的通信网络共存时,首先要保证不会对传统的通信系统产生有害的干扰。为此,就需要考虑认知无线电网络中节点的配置密度,使得其对传统用户（主用户）的干扰低于干扰温度的容限。针对此问题考虑了多个认知用户组网时的最大可达到的功率密度问题,在认知用户与主用户间的距离参数未知条件下,将此距离用认知用户检测到的本地信噪比等价表示,获得了认知用户在不同检测概率条件下的可允许的最大功率密度约束条件,并给出了仿真结果。     

认知无线电中基于极大独立集的频谱分配算法

针对认知无线电系统的特点和要求,建立图论着色扩展模型,提出一种基于极大独立集的频谱分配算法.在不考虑频谱效益差异性的情况下,该算法能够有效兼顾频谱分配的利用率和公平性,并能够减小分配的收敛时间,更加适合认知无线电动态频谱分配的实际要求.对于算法的频谱利用率和公平性能,该算法与列表着色贪婪算法和列表着色公平算法进行比较,仿真结果分析验证了该算法的性能.     

基于频谱差异的动态频谱分配博弈算法

基于博弈论的认知无线电动态频谱分配,是目前认知无线电领域研究的热点之一。考虑到频谱差异性,采用古诺博弈(Cournot game)模型,在原有的定价函数中加入频谱相似度矩阵,提出了新的效用函数,使得更接近于实际网络环境。性能分析表明,考虑了频谱差异性的分配算法较原来算法更具多样性,适合实际网络分配。     

一种基于历史信息的感知无线电动态频谱分配算法

在无线频谱资源分配过程中,历史分配信息通常包含大量有用信息,可为下一阶段的资源分配提供参考借鉴,从而改善资源分配算法的性能.简要介绍了基于图论冲突图理论的网络模型,分析了在感知无线电频谱资源分配算法中引入历史分配信息对算法的影响,构造了代表比例公平性的频谱资源分配算法.仿真结果表明,采用历史信息的算法与原算法相比在系统总带宽、公平性方面都有明显改善,并拥有较好的收敛性.     

基于用户集合势估计的认知无线电合作频谱感知

频谱感知技术是认知无线电系统的基本功能,是实现已授权频段的次级动态接入和共享的前提。提出基于用户集合势估计的合作频谱感知方案,旨在通过GEEF（gerschgorin exponentially embedded families）,SPEEF（sam-pled power exponentially embedded families）等算法估计出用户的集合势,即适合参与合作频谱感知的最优用户个数,再从全部合作用户中筛选出相应的频谱观测数据生成全局检测统计量,通过与判决门限进行对比,最终对授权用户状态做出判决。理论分析与实验结果表明,提出的方案能够有效地提高频谱感知的性能。     

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．     

基于博弈论多个授权用户的空闲频谱分配

针对认知无线电系统中授权用户的空闲频谱共享问题,利用博弈论的基本模型,改进一种线性导数迭代的频谱分配方法。该方法利用授权用户前一时刻的分配策略,根据系统的收益函数变化最快方向,并且自适应地进行迭代,达到快速纳什平衡。与传统线性迭代算法相比,避免了根据用户通信参数确定调整因子的过程,使认知用户在考虑自身条件,不影响授权用户正常通信的条件下,得到通信质量较好的频段,有利认知用户的通信,同样也使授权用户获得较多的频谱分配收益。仿真结果表明：该算法与传统线性迭代相比,在相同误差下缩短了迭代周期。