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.     

基于历史信息的局部最大权独立集感知无线电频谱分配算法

本文提出一种新的基于历史信息的局部最大权独立集频谱分配算法,有效地兼顾了总带宽与公平性.相对于传统的不利用历史信息算法,本文算法利用前次分配结果,在再次分配时以少量的频谱变动达到新的分配结果;进一步,利用图论的加权最大独立集原理,使得一次分配可以分配多个次级用户,所以算法有效减少了分配总次数,更能适应时变的感知无线电环境;由于算法只是分配前次分配结果改变的部分,更能有效减少算法的分配时间与算法的计算量,这样,当主用户要再次接入频谱时,次级用户可以快速地为主用户腾出可用信道,并有更多的时间用于传输数据.仿真结果分析验证了该算法的性能.     

基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配

现有动态频谱分配方法主要着眼于频谱分配的无冲突性、以及频谱利用率最大化等方面,没有充分考虑动态频谱的统计信息、用户不同业务需要不同带宽以及实时性-非实时需要等问题。为此,提出一种基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配,并将一般独占分配方法与频谱池共享方法进行比较。仿真结果表明,在集中控制的情况下,频谱池共享能保证较好的分配公平性、频谱切换性和提供较高的系统吞吐性。     

认知无线电IoT中动态协作频谱感知和分割算法

针对认知无线电物联网(Cognitive Radio Internet of Things,CR-IoT)网络中传感器节点能耗大、频谱资源稀缺的问题,本文提出一种动态协作频谱感知和分割(Dynamic Collaborative Spectrum Sensing and Splitting,DCSSS)算法.该算法通过...     

基于用户需求和历史信息的动态频谱分配算法

针对认知无线电系统中动态频谱分配算法开展研究,以干扰图模型为基础,提出一种改进的基于业务需求和历史信息的动态频谱分配算法。为利于快速收敛,算法采用最大独立集为分配起点,允许将信道同时分配给多个用户,联合功率控制机制最小化认知用户间的干扰,引入信道优先级和用户优先级表征历史信息和业务需求,优先分配高质量的信道给高优先级用户集以保证公平性。最后通过仿真分析进行了算法的有效性验证。     

基于WRAN的认知无线电频谱感知

电视频段的频谱感知技术研究的主要对象集中于目前只被3个国家采纳的数字电视信号ATSC信号.根据DVB-T信号的特点,采用基于循环前缀的频谱感知算法,对DVB-T电视信号进行了研究.通过计算机仿真表明:该算法具有较好的检测性能,能够满足对DVB-T信号检测的性能要求.     

认知无线电的频谱分配算法

认知无线电的频谱分配问题存在瓶颈用户,针对该问题,分析了并行频谱分配算法和CSGC(color-sensitive graph coloring)算法,提出在CMMB(collaborative-max-min-bandwidth)准则下,用并行分配算法来解决瓶颈用户问题,并对系统时间开销和频谱利用率等性能指标进行了仿真分析.结果表明,并行分配算法和CSGC算法的频谱利用情况大致相当,但并行算法的系统时间开销却明显减少,更有利于满足认知无线电中频谱快速分配的要求.     

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。     

一种认知无线电的二次频谱感知算法

在认知无线电(Cognitive Radio)系统中准确快速地频谱感知是有效通信的前提。如何均衡感知性能与感知时间是频谱感知技术面临的难题之一。现有的一次检测算法在这方面各有利弊。结合能量感知和PCA(Principal Component Analysis)感知的优势提出一种二次频谱感知的算法。首先利用双门限的能量感知算法进行初检。然后使用PCA感知算法对能量感知算法中检测值落于中间混淆区域的情况进行二次判决,以实现空闲频谱快速准确的感知。最后对该感知算法和其他传统感知算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明二次频谱感知算法提高了认知系统的频谱感知性能同时缩短了感知时间。     

一种卫星认知无线网络高效频谱感知与分配策略

针对传统地面认知无线网络频谱感知机制直接应用于卫星通信网时存在的频谱感知效率与频谱利用率低下的问题,提出了一种新的适用于卫星认知无线网络的频谱感知与分配策略.该策略利用卫星覆盖范围大的优点,以卫星为频谱感知的中心节点,实现了对广域空间内多频段频谱的同步感知,克服了传统逐一频谱感知策略效率低下的问题.在此基础上,定义了频谱的有效性与可用度2个参数以表征空闲频谱特性.卫星节点和认知用户通过对空闲频谱的有效性与可用度进行综合分析,确定最佳可用频谱.理论分析与仿真结果表明,该策略提高了卫星认知无线网络频谱感知的效率,减小了认知用户与授权用户之间的频谱占用冲突概率.     

A parallel algorithm for statistical-fairness-based spectrum allocation of cognitive radios

A parallel algorithm for statistical-fairness-based spectrum allocation of cognitive radios is proposed in this paper. The key idea of the algorithm is to pursue the maximum total spectrum utilization of the system by adopting a parallel technique in every spectrum allocation, and to ensure the statistical fairness rule by deploying a particular scheme during a series of allocations. The simulation results show that the proposed algorithm not only achieves a fairer and more efficient allocation of spectrum resources, but also has much shorter allocation duration than the color sensitive graph coloring (CSGC) algorithm.     

认知无线电网络中动态频谱分配策略的收费方案

针对认知无线电网络中的动态频谱分配策略,考虑次级网络的响应性能,令中断传输的次级用户数据包立即离开系统.通过构造个人收益函数,基于可观察排队情形,给出均衡状态下系统中次级用户数据包的数量阈值,并建立一个带有传输中断的有限容量排队模型.基于Poisson 过程,建立转移率矩阵,导出次级用户数据包的平均响应时间,系统吞吐量和频谱切换率等性能指标.为了实现动态频谱分配的社会最优,面向次级用户提出频谱接入的收费方案,并给出该收费方案的数值结果.     

基于步进拍卖的认知无线网络动态频谱分配

动态频谱分配是认知无线电网络的关键技术之一,主要关心频谱拥有者如何将其空闲频谱动态地分配给二级用户.提出了一种基于拍卖理论的动态频谱分配模型--多卖家步进拍卖模型,其中频谱拥有者作为拍卖人,二级用户作为竞买人,其基本过程为:每个拍卖人从底价逐步抬高自己的频谱价格,每个竞买人决定是否购买频谱以及购买哪个拍卖人的频谱.所提方法的特点是:①分布式执行,复杂度很低;②频谱拥有者之间不需要信息交互,二级用户之间也不需要信息交互,节省信令开销;③最终的频谱分配结果近似于全局最优.     

认知无线电下航空通信频谱信道分配方法

在现代航空通信,尤其是以机场周边、战争区域等通信信道使用频繁并且各种有源或者无源干扰较大的通信环境下,传统的通信信道分配方法很难满足高速率大容量通信的需求。针对这种情况,提出了一种基于认知无线电的动态航空通信频谱信道分配方法。该方法利用通信延时,信噪比门限值和频谱分配效应等级来构建一种以通信质量为标准的反馈频谱分配模型,并利用该模型动态修正基于功率的信道分配方法。仿真从信号接入率和分配函数收敛速度两方面分析了所提出的方法、图色理论频谱信道分配方法和博弈论频谱信道分配方法的性能,结果表明,所提出的方法具有更高的信号接入率和更快的收敛速度。     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户时主用户干扰的目的.仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量.     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户对主用户干扰的目的。仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量。     

Dynamic overlapped spectrum allocation based on potential game in cognitive radio networks

In order to make full use of wireless spectrum resources,the behavior of cognitive radio （CR）for dynamic spectrum allocation is analyzed based on the game theoretic framework.The traditional spectrum allocation schemes consider the spectrum allocation among independent frequency bands only,without taking into account mutually overlapped frequency bands.For this reason,an optimal allocation etiquette is defined to promote the cross characteristic of the frequency bands in a dynamic spectrum allocation model.New interference operator and interference temperature constraints are introduced in order to realize calculation of the interference,and the corresponding spectrum allocation scenario can be further formulated as a potential game.Based on the characteristic of dynamic selection using the game theory and the interference avoidance rule of interference temperature,the robustness of CR networks is increased and the scenario is more suitable for the dynamic changing of actual wireless communication and energy saving communication systems.Simulation results show that the signal to interference and noise ratio （SINR） level can be significantly improved through the optimal allocation of any available spectrum.The utilization rate of spectrum and throughput of overall CR networks are increased by fully utilizing the spectrum resources in the dynamic spectrum allocation model.