多用户OFDM系统基于用户调度的子载波和比特分配算法

在多用户正交频分复用（OFDM）系统中,通过运用调度技术对动态资源分配的贪婪算法进行改进,增加了系统接入用户的数量．该算法中,基站的调度器根据用户的服务要求（QoS）确定用户分配资源的优先权,无线资源分配模块（RRA）根据用户调度信息,利用贪婪算法动态分配子载波和比特给用户．仿真结果表明：与原始贪婪算法相比,改进算法能满足更多用户的服务要拉     

基于容量最优化的设备间通信资源分配方案

在蜂窝网络中通过复用蜂窝系统中已使用的频谱资源,来增加蜂窝系统的频谱利用率,减少基站的负载.同时,通过使用模糊C均值(FCM)算法对复用相同资源的设备间(D2D)通信用户对进行分簇,达到减小复用同频带D2D通信用户对(DU)之间干扰的目的.通过贪婪算法对每一簇DU对进行资源分配,达到减小蜂窝用户与DU之间的干扰的目的.仿真结果显示,相比于随机分簇和随机复用的资源分配方案,FCM算法与贪婪算法的资源分配方案更有效地提高了系统总容量.     

CR-OFDM系统中的一种新的动态频谱分配算法

文中基于对认知无线电技术以及OFDM系统传输特性的分析,提出了一种CR-OFDM系统中多用户资源分配新算法。该算法首先根据认知用户的QoS需求为其分配子载波,在保证不干扰授权用户正常通信的前提下,再利用改进的注水算法为每个认知用户分配功率,使得整个系统的信道容量最大化。仿真结果表明该算法能在保证误比特率和用户公平性的前提下显著提高频谱利用率。     

一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法

针对目前星座通信系统星地链路资源分配不灵活、缺乏有效服务质量(QoS)保障机制等问题,提出一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法.利用自适应编码调制(ACM)技术,通过定义用户信道质量评估算法、可调公平性调度算法、业务QoS分类调度算法及用户业务分配权重函数,为终端用户指定工作频率、时隙、编码方式、调制方式等物理层工作参数,实现根据业务QoS保障要求灵活分配物理层信道资源,达到提高系统资源利用率与满足业务QoS保障需求的平衡.仿真实例验证该算法可以实现星座通信系统根据业务QoS和用户信道质量对星地链路资源的合理分配和调度.     

单用户OFDM系统资源分配算法研究

介绍了一种基于贪婪算法的资源分配方案,该方案能够达到理想的效果,但其运算复杂度过大,不能满足实际的应用要求.给出了另一种更具应用意义的低复杂度资源分配算法,并进行了计算机仿真,仿真结果表明该算法在降低运算复杂度的同时仍然能够充分而又合理的利用有限的系统资源,以达到提高频谱利用率和提升系统容量的目的.     

基于QoS驱动的OFDMA中继系统节能资源分配算法研究

文章研究基于QoS驱动的OFDMA放大转发中继系统节能资源分配算法,目标是在满足各用户业务时延QoS要求的前提下,最小化OFDMA中继系统总功率.基于有效容量模型,首先把OFDMA放大转发中继系统资源分配问题形成为混合整数规划问题,然后通过整数约束连续松弛化,把问题转化为凸优化问题.通过求解该凸问题,推导得到了资源分配的迭代优化算法.仿真结果表明,与已有算法相比,对于各种类型时延QoS要求的无线业务,文章提出的资源分配优化算法均可明显降低系统消耗功率.     

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。     

基于博弈论的认知无线电的频谱负载平衡

为了提高频谱资源的使用效率并在分布环境下支持QoS,提出认知无线电系统中基于博弈论的频谱负载平衡算法。通过构造支付函数,建立了负载平衡问题的非合作博弈数学模型,利用最佳响应求得纳什均衡解,根据各分配请求的QoS要求应用均衡战略来调整资源分配,以达到频谱利用最优化的目的。仿真表明：该算法可以在避免干扰的情况下有效地利用带宽资源,实现负载均衡;算法的收敛性也得到验证。     

基于博弈论的认知无线电的频谱负载平衡

为了提高频谱资源的使用效率并在分布环境下支持QoS,提出认知无线电系统中基于博弈论的频谱负载平衡算法。通过构造支付函数,建立了负载平衡问题的非合作博弈数学模型,利用最佳响应求得纳什均衡解,根据各分配请求的QoS要求应用均衡战略来调整资源分配,以达到频谱利用最优化的目的。仿真表明:该算法可以在避免干扰的情况下有效地利用带宽资源,实现负载均衡;算法的收敛性也得到验证。     

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.     

基于证据理论的协同频谱感知算法

针对认知无线电系统中的有效检测授权用户需求,研究了中心节点未知先验信息时的协同频谱感知问题。为了在中心节点未知先验信息的条件下实现对授权用户的有效检测,基于证据理论,对认知用户的本地感知结果提取证据,在中心节点进行融合并判决,提出了一种新的协同频谱感知算法。仿真表明,该算法能够在中心节点未知先验信息情况下,获得很好的频谱感知性能,在先验信息和感知性能之间取得了很好的折中。     

认知无线电中的一种信道估计方法

认知无线电系统能否充分发挥其优势在很大程度上取决于信道估计的准确性和实时性。将基于新型时域内插的初始估计和EM跟踪应用于认知无线电系统,同时引入小波包对初始估计进行消噪处理,提出了一种新型的半盲信道估计方法。理论分析和仿真表明,该方法较好地解决了由于主用户存在造成的导频分布不均匀,保证了天线之间导频符号的相关性,且由于采用EM信道跟踪和小波包去噪进一步节省了频谱资源、提高了估计准确性。该方法可满足认知无线电信道估计实时性和准确性要求,具有较大的实际应用价值。     

认知无线网络中的多域认知

认知无线电与认知无线网络的明显区别之一是认知环境发生了变化,从无线环境拓展到网络环境与用户环境。从认知无线电到认知无线网络的演进过程中,为了深入研究环境认知的基础理论,在分析认知网络的基本概念和工作机理的基础上,提出了多域认知的思想,构建了一个包括多域本地认知层、多域协同认知层和多域主动认知层的3层认知理论体系框架,提出了基于认知引擎的多域认知实现框架,探讨了多域认知的研究内容,为认知无线网络的应用奠定了基础。     

一种无线认知网络中的自适应波束成型模式选择算法

为了能够在避免对主用户干扰的同时,进一步提高频谱的利用效率,提出了一种自适应的波束成型模式选择算法。针对当前的认知网络很少考虑在空间上将主从用户进行分离,将多天线技术引入无线认知网络,利用其提供的空间自由度,从用户基站在主用户信道的零空间内设计发射波束,这样可以使得2个网络共存时,主用户能够无干扰地进行数据传输。同时,随着发射信噪比的变化,从用户基站自适应地在机会式波束成型和正交空分多址2种模式间进行选择,从而最大化网络的容量。分析和仿真结果都表明,这是一种解决网络共存、提高频谱效率的有效方法。     

认知无线电中基于HMM的动态频谱接入技术

为了降低基于CSMA的频谱接入技术在利用频谱空洞时授权用户和认知用户之间发生冲突的概率,提出了一种基于HMM的动态频谱接入方法。利用HMM预测频谱的状态信息,使认知用户在发现授权用户开始传送数据前退出所占用的频带,避免与授权用户产生冲突,根据预测的信息并利用NC-OFDM调制技术传送数据。仿真结果表明,采用该方法的动态频谱接入系统可以大大地降低用户冲突发生的概率,具有比CSMA系统更好的误码性能。     

基于RMT的协作MIMO频谱感知

针对认知无线电技术中的频谱感知问题,将已经广泛应用于无线通信领域的随机矩阵理论（RMT）引入到多认知用户MIMO环境中,提出了基于随机矩阵理论的协作MIMO频谱感知算法。该算法不需要预知噪声的统计特性和噪声方差,而是利用大维随机矩阵特征值的极限分布特性进行频谱感知。新算法充分利用了协作技术及MIMO技术的优点来提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新算法整体性能优于同类算法和典型的能量检测算法。     

基于用户协作的频谱感知方案及检测概率分析

通过认知用户间的彼此协作,可以使得认知无线网络获得明显的空间分集增益,从而显著改善认知无线电系统的感知性能。由此,提出了2种基于放大重传和解码重传的协作频谱感知方案,并且在瑞利衰落环境下对所提方案的检测概率性能进行了理论分析,给出了非协作感知和协作感知的检测概率的解析表达式。根据理论推导得到的检测概率解析式,对3种频谱感知方案进行了数值仿真实验。结果表明：在虚警概率一定的情况下,协作感知方案的检测概率明显大于非协作方案,这也说明了用户协作为认知无线网络带来了可观的性能增益。     

基于DAQL算法的动态频谱接入方案

针对传统的动态频谱接入方案一般没有考虑自主性,不具备普适性这一缺点,提出了一种基于双动作Q学习算法DAQL（double action Q-learning）的频谱接入方案,该方案将DAQL引入到多授权用户存在的环境下频谱接入问题中,用以降低接入未知频谱环境时的冲突概率。仿真结果表明,提出的方案与随机接入方案相比,不但有更小的冲突概率,而且能动态适应环境的变化,适合认知无线电的需要。     

认知无线电中自适应切换频谱分配准则的算法

在认知无线网络空闲频谱分配的过程中,为了适应认知用户数和空闲频带数的动态变化,提高系统整体性能（主要指系统总带宽收益和认知用户接入公平性）,构造了最大化系统性能的目标函数,设计了在协作最大总带宽收益CMSB（collaborative max sum bandwidth）和协作最大比例公平性CMPF（collaborativemax proportional fair）2种频谱分配准则之间自适应切换的算法,并给出了其具体实施步骤。采用系统总带宽收益和认知用户接入公平性2种性能评估指标,分析了该算法的性能。仿真结果表明,自适应算法可以在保证系统总带宽收益的同时获得更好的公平性,可以提高系统的整体性能。     

一种基于可靠度的频谱感知算法

认知无线电系统中频谱感知的作用是有能力以尽量快且准确地确定是否有主用户存在。为了达到这个要求,提出了一种通过考虑感知结果可靠性的频谱感知算法。只有当认知同户的感知结果具有足够的可靠性时,才将其判决的二进制结果（0或1）直接发送到MAC层;否则,该认知用户同一阶特征技术重新检测该频段。由于一阶特征检测技术是在时域完成的,因此提出的算法具有实时操作和低功耗等优点。对提出的基于可靠性的频谱感知算法的感知性能进行理论分析研究,并对其进行了仿真。仿真结果表明：提出的这种频谱感知算法能够大大改善频谱感知性能相比于传统的能量检测器和一阶特征检测技术。