多信道认知网络的直观信道感知策略

为了提高频谱利用率,认知无线电技术可使非授权用户在不影响授权用户正常通信的情况下,利用瞬时的频谱空穴满足自身通信需求。如何通过感知频谱及时有效地发现频谱空穴是一个至关重要的问题,尤其是对于多信道认知无线电网络。针对多信道认知无线电网络,该文在连续时间Markov链的信道占用模型基础上,根据信道状态可能发生变化的概率,提出了一个动态的直观信道感知策略,并考虑了感知周期的影响。仿真结果表明:在感知周期合适的情况下,该策略能够有效地发现并利用频谱空穴,并且比周期感知和随机感知策略消耗更少的能量用于感知。     

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.     

基于联盟的认知无线电机会频谱接入

在认知无线电中,由于次用户会因为错误感知未能发现主用户而接入信道,从而造成主次用户的冲突碰撞,而且竞争同一信道的次用户越多,冲突碰撞的概率越大。提出了基于联盟的MAC协议(ALLY-MAC),合理分配竞争各信道的次用户数量,从而减少与主用户发生冲突碰撞的可能性,提高网络吞吐量。通过仿真实验可看出,与OSA-MAC的接入机制相比较,所提方案能有效地减少主次用户之间的冲突碰撞率,提高网络吞吐量。     

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.     

认知无线电系统基于信道选择的动态接入方法研究

针对认知无线电系统各信道的增益和可用时长的不同,研究认知无线电用户接入网络时的信道选择机制.首先设计两种信道选择机制,分别选择信道增益最大的和空闲时间最长的信道进行接入,然后综合考虑信道增益和空闲时长两种因素,通过控制认知用户在各信道的接入概率达到系统容量的最优化,最后在最优化算法的基础上设计相关的比较参数进行信道的选择,从而得到次优化选择结果.仿真表明,次优化算法与最优化算法性能接近,具有较好的系统容量特性和较低的中断概率.     

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.     

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.     

认知MIMO无线网络中的多买家动态频谱接入技术

研究了认知MIMO无线网络中基于博弈论的动态频谱接入技术,以使得具有不同风险偏好的次级用户(买家)可以动态地选择竞标策略,同时主用户也可以根据系统情况,自适应地调整拍卖机制。基于非合作博弈设计了一个有限离散博弈模型,该博弈至少有一个混合策略的纳什均衡。基于自动学习机的概念,设计了一个有限反馈的分布式随机学习算法。仿真结果表明,所设计的算法具有良好的性能,与传统的固定竞拍机制和随机的选择竞价策略相比,该算法能够帮助主用户获得更高的利润,且让次级用户根据自身的风险偏好,选择一个合理的竞拍策略。     

基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法

针对认知无线电（cognitive radio,CR）信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）为模型对认知无线电网络用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出了基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法.该算法利用网络信道的历史频谱感知信息对主用户接入信道的状况作出估计,以认知用户吞吐量最大化为目标进行频谱接入.同时,通过贪心算法得到此优化策略的次优解,降低了最优策略的计算复杂度.论文分析了认知用户接入吞吐量与网络中信道数目以及信道状态转移概率之间的关系,将贪心算法与随机检测接入算法进行了仿真比较.仿真结果显示,该算法获得的吞吐量比随机检测接入算法提高了约25％,能够更有效地做出接入策略.     

认知无线电中频谱感知技术的研究

认知无线电是一种智能的无线通信系统,能够感知周围的无线环境,通过一定的方法相应地改变某些工作参数来实时地适应环境,从而达到提高频谱利用率、缓解频谱资源紧张的目的。频谱感知是认知无线电中最具挑战的问题之一。详细介绍了认知无线电中的频谱感知技术．并对频谱感知技术发展中面临的问题进行了讨论。     

基于POMDP的认知无线电动态频谱接入算法

针对当前认知无线电动态频谱接入算法实现复杂度高的缺点,提出了在硬件受限制的情况下,基于部分可观察马尔科夫决策过程的动态频谱接入算法.该算法利用多次对外界信道的检测得到对外界环境的估计,然后根据此估计以当前和未来收益总和最大化为目标,实频谱接入,并实现了最优解和贪心法次优解.该算法比随机检测接入算法多获得约25%的带宽,贪心法的次优解在阶段数较少时与最优解性能非常接近.     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法研究

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

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.     

基于纯不连续马尔可夫过程的频谱感知研究

为解决在连续时间观测条件下认知无线电(CR: Cognitive Radio)频谱感知的问题, 提出一种在纯不连续马尔可夫过程中的频谱感知方法。信道状态在任意时刻可分为空闲和忙碌两种状态, 同时借助纯不连续马尔可夫过程在任意时刻停留的时间服从指数分布性质和富克 普朗克方程, 导出此类过程的状态转移矩阵, 主用户的累计占用时间和主用户在时间域上的分布情况。仿真结果表明, 该方法能较好地完成对信道状态进行预测和对主用户状态进行跟踪的任务。     

认知无线电网络中基于需求拍卖竞价的频谱分配算法

在认知无线电网络中,为了实现对频谱资源更加高效合理的分配,对原有基于拍卖模型的分配算法进行改进。引入供求理论加入需求因子和补贴函数,提出了一种基于需求拍卖竞价的认知无线电频谱分配算法。根据拍卖模型及动态频谱分配的特点,使用基于需求的系统总体效用最优的分配准则。在估价时考虑到了认知用户对频谱需求情况的不同,优先分配需求急迫的认知用户并对无线环境较差的用户进行竞价补贴以确保相对公平。通过仿真验证结果表明,本算法较之前提出算法在系统效用方面基本相当,公平性得到了明显提高,复杂度也得到了降低,提升了系统的整体效能。     

基于注水原理的认知无线电协作频谱感知加权算法

协作频谱感知算法在提高频谱检测概率的同时也增加了控制信道开销,如何降低控制开销成为协作感知的关键技术之一.提出基于注水原理的加权协作检测算法,算法采用基于信噪比的能量检测器,根据检测信号的信噪比,用注水原理计算和分配权值,确定感知贡献,删除无效检测和传输.结果表明,提出的算法提高了检测概率,同时平均感知比特数下降,减少了控制信道开销.