Delay performance analysis and access strategy design for a multichannel cognitive radio network

For a hierarchical cognitive radio network (CRN), the secondary users (SUs) may access the licensed spectrum opportunistically, whenever it is not occupied by the primary users (PUs). An important issue for this kind of CRN is the achievable quality-of-service (QoS) performance, such as traffic transmission delay, which is critical to the SUs?? traffic experience. In this paper, we focus on the delay performance analysis of the SU system and the design of the corresponding optimal access strategy for the case of SUs sharing multiple licensed channels. In our analysis, the transmission of PU and SU traffic is modeled as M/G/1 queues. By merging the PU and SU traffic, we propose the model of a priority virtual queue on the licensed channels. Based on this model, we obtain the expected system delay expression for SU traffic through M/G/1 preemptive repeat priority queuing analysis. For the case of multiple licensed channel access, the access strategy is further investigated with respect to the expected system delay for SU traffic. By minimizing the expected transmission delay, the optimal access strategy is modeled as a nonlinear programming problem, which can be resolved by means of the classic Genetic Algorithm (GA). Numerical results validate our analysis and design of an optimal access strategy. Meanwhile, by considering the time taken by the GA approach, we can also adopt the inverse proportional access strategy to obtain near-optimal results in practice.     

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.     

基于超模博弈的认知无线Ad hoc网络分布式功率控制技术

考虑一种交织(Interweave)模式下的单跳认知无线Ad hoc网络(CRAHN)应用场景,针对次用户(SU)组成的Ad hoc网络提出一种分布式功率控制技术,以最大化提高次网络容量.SU网络通过频谱感知来探测主用户(PU)所在授权频段的使用情况.一旦授权频段空闲,次网络中的SU将利用授权频谱进行并发通信,目标是通过优化各SU的发射功率,以达到次网络频谱效率最大化.首先根据应用场景给出了网络容量优化近似模型,为了解决该非凸问题,将网络容量优化模型建立为等效博弈模型,并在不同的SINR条件下证明了Nash均衡的存在性和唯一性,最终提出基于Gradient Play的分布式功率控制算法来实现资源最优分配.仿真结果表明,该算法可在保证收敛性的同时、支持一定的并发通信用户数、提高该网络系统的频谱效率.     

认知无线传感器网络中基于网络特性的单天线媒体接入控制协议

提出了一种基于网络特性的单天线媒体接入控制(STNC-MAC)协议用于认知无线传感器网络.该协议能使作为次用户的无线传感器节点有效地对主用户使用信道进行机会接入.STNC-MAC充分考虑了主用户和次用户的网络特性,通过定义数据传输单元和最大信道占用时间,设计出适用于STNC-MAC的数据传输方案和可用信道列表管理机制,克服多信道隐藏终端问题和“盲”状态问题;同时,在不对主用户造成严重干扰的情况下,实现了不同主用户信道利用率的数据信道支持不同长度数据包传输的功能.NS2仿真结果表明,STNC-MAC在吞吐量和平均时延方面比STDCA MAC和原始的IEEE 802.11 MAC更好地提高了网络性能.     

异构无线网络自适应接入算法研究

在异构无线网络中,针对现存接入算法对网络高动态性考虑不足,提出了一种自适应的接入算法.算法能够根据网络环境中用户数量及带宽使用情况,估计接入阻塞率、最大化网络吞吐量,从而自适应地选择用户接入网络的行为.根据接收信号强度和可用带宽,计算出用户的最大传输速率;根据网络中已分配带宽、用户所需带宽,推导出网络剩余容纳用户数;根据新到达用户数、剩余容纳用户数估计用户接入阻塞率;结合最大传输速率和接入阻塞率,提出一种以最大化网络吞吐量为目标的自适应接入算法.仿真结果表明,算法能有效降低用户接入阻塞率,增加接入用户数,提高网络吞吐量,均衡网络负载,并且能够适应未来高动态性网络.     

一种改进型防止策略性操纵的信道分配协议

针对认知无线电信道分配过程中作弊次用户（SU）对未作弊SU性能存在影响的问题，利用最适交易循环（TTC）匹配理论，提出一种名为改进TCC的信道分配协议（ITTC）。ITTC按照SU对于信道的喜好排序进行分配，将改变真实喜好列表排序的行为视为作弊。SU作弊只能获得更差的分配性能，未作弊者获得不低于原来性能的分配结果，从而有效解决因作弊造成的不公平性。为定量分析ITTC的分配性能，设计并使用了一种量化SU分配结果的评估方法（PEM-SU）。PEM-SU对PU网络以及SU数据包到达、分配、传输过程进行设置，将分配结果转化为统一形式进行性能量化。利用PEM-SU与二次申请延时接收协议（SPDA）和TTC协议的对比，结果表明，ITTC在平均吞吐量、时延、队长和拒绝率上均优于SPDA和TTC，且能够有效防止策略性操纵，保护未作弊SU的利益。     

Consensus-based decentralized clustering for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks

A large number of previous works have demonstrated that cooperative spectrum sensing(CSS) among multiple users can greatly improve detection performance.However,when the number of secondary users(SUs;i.e.,spectrum sensors) is large,the sensing overheads(e.g.,time and energy consumption) will likely be intolerable if all SUs participate in CSS.In this paper,we proposed a fully decentralized CSS scheme based on recent advances in consensus theory and unsupervised learning technology.Relying only on iteratively information exchanges among one-hop neighbors,the SUs with potentially best detection performance form a cluster in an ad hoc manner.These SUs take charge of CSS according to an average consensus protocol and other SUs outside the cluster simply overhear the sensing outcomes.For comparison,we also provide a decentralized implementation of the existing centralized optimal soft combination(OSC) scheme.Numerical results show that the proposed scheme has detection performance comparable to that of the OSC scheme and outperforms the equal gain combination scheme and location-awareness scheme.Meanwhile,compared with the OSC scheme,the proposed scheme significantly reduces the sensing overheads and does not require a priori knowledge of the local received signal-to-noise ratio at each SU.     

Consensus-based decentralized clustering for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks

A large number of previous works have demonstrated that cooperative spectrum sensing (CSS) among multiple users can greatly improve detection performance. However, when the number of secondary users (SUs; i.e., spectrum sensors) is large, the sensing overheads (e.g., time and energy consumption) will likely be intolerable if all SUs participate in CSS. In this paper, we proposed a fully decentralized CSS scheme based on recent advances in consensus theory and unsupervised learning technology. Relying only on iteratively information exchanges among one-hop neighbors, the SUs with potentially best detection performance form a cluster in an ad hoc manner. These SUs take charge of CSS according to an average consensus protocol and other SUs outside the cluster simply overhear the sensing outcomes. For comparison, we also provide a decentralized implementation of the existing centralized optimal soft combination (OSC) scheme. Numerical results show that the proposed scheme has detection performance comparable to that of the OSC scheme and outperforms the equal gain combination scheme and location-awareness scheme. Meanwhile, compared with the OSC scheme, the proposed scheme significantly reduces the sensing overheads and does not require a priori knowledge of the local received signal-to-noise ratio at each SU.     

基于AP选择及自适应切换的负载均衡算法

针对无线局域网中无线接入点容易过载的问题, 提出一种基于无线接入点的选择及自适应切换的负载均衡算法。通过RSSI(Received SignalStrength Indication)值, MAC(Media Access Control)帧发送时延选择接入点, 同时对无线站点的突发流量做出积极应对措施, 用最小限度接入点的切换达到均衡整个网络负载的目的。该算法能明确选择信道空闲的无线接入点, 均衡接入点负载, 降低数据包的发送时延。与传统方法相比, 该算法使系统的总吞吐量提高13.6%。     

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.     

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.     

基于渐进式最大后验估计的联合频谱感知算法

通过研究初级用户的统计传输模式提出了一种联合频谱感知算法：初级用户的统计传输模式采用舍有两状态量的马尔科夫模型;每个二级用户通过对马尔科夫链的监测进行能量检测,并且经舍噪信遭将检测结果转发给融合中心;然后,融合中心通过使用新的渐进式最大后验估计算法恢复二级用户的判决。在上述过程中,先验概率对于最大后验估计至关重要,它是通过渐进地估计马尔代夫链的传递概率得到的。另外,采用多数数据融合和或逻辑数据融合规则．推导出了虚警概率和漏检概率的解析表达式。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够提供可靠和有效的频谱感知。     

Performance Analytical Model of IEEE 802.11 Distributed Coordination Function

IEEE 802.11 distributed coordination function （DCF） is a distributed medium access scheme based on carrier sense multiple access with collision avoidance （CSMA/CA） protocol. Many literatures have analyzed the performance of IEEE802.11 DCF. However, such literatures either used simulation methods or built the analytical models under the assumption that the saturation condition was satisfied. To overcome such a problem, in this paper, a hi-dimensional Markovian model has been introduced to depict the DCF mechanism. The proposed model introduced an idle stage and a discrete time M/G/1 queue to deduce the channel throughput under finite load traffic. Simulation results proved the accuracy of the proposed model.     

自适应 TD-LTE 公网集群系统竞争 Preamble 序列配置方案

集群通信系统凭借其组网简单的优势,在应急通信中得到了广泛的应用,但现有的基于TD-LTE的宽带集群通信系统所采用的随机序列的利用率和发送成功率都不高.针对此问题,在对现有TD-LTE系统的随机接入Preamble序列配置现状展开研究的基础上,结合公网集群通信系统支持资源共用但不相互干扰的性能要求,提出一种适用于公网集群通信系统的竞争Preamble序列配置方案.该方案提出在低接入负载的环境中采用共用模式,用户根据系统的分配,选择适当的Preamble序列完成接入;而在高接入负载的环境中采用分类模式,将集群用户分为4个集合,根据用户分类的不同选取不同的Preamble序列完成接入.仿真结果证明,该方案提高了Preamble序列的利用率和发送成功率,避免了混合接入碰撞,提高了网络的运行效率.     

基于FCD的出租车空驶时空特性及成因研究——以深圳国贸CBD为例

国内外对出租车研究,多集中于对其本身运营与管理关注,局限于对交通运输行业内具体应用范畴的探讨,而从人文地理、城市规划视角进行的研究尚未见到。基于实时动态数据,对出租车空驶时空特性及成因研究更无涉及。研究以国家节能与新能源汽车示范推广试点城市深圳为例,运用交通学科方法,采集FCD,进行要素筛选、特征提取、聚类分析、归纳统计等,得到深圳特区出租车空驶分布特征;在此基础上,基于GIS-T平台,绘制出租车空驶分布图,选取出租车空驶现象严重区域国贸CBD作为案例地。通过对其时空特性分析,研究点、线、面交通拥挤制约关系,路网结构导致空驶出租车滞留,罗湖枢纽"五位一体"换乘改造影响,金融、商业、写字楼、酒店、住宅密集分布影响等成因,找出解决办法。出租车在城市快速路、主干路的交通量构成比例较大,对城市交通供需平衡有较高的敏感性。采用FCD提取出租车空驶特征,是当前国内外广泛关注的研究热点。这种跨学科复合型研究的方法,引入大量实时动态数据的量化细分,改变了以往传统的定性判断方式,对于提高研究内容的科学性与有效性具有创新,也是运用动态数据研究城市交通地理的新尝试。     

车联网中基于非正交多址接入的簇重叠区域性能改进

由于车辆的高移动性和有限的移动范围,车辆分簇被认为是提高道路交通效率的一种有效方法.为了支持车联网中不断增长的业务量,提出了一种基于非正交多址接入技术的簇重叠区域(cluster overlap region with non-orthogonal multiple ac-cess,COR-NOMA)性能改进方案,该方案在目的车辆处利用最大比率合并(maximum ratio combining,MRC)来改进遍历和速率(sum-rate,SR),能有效降低相邻两个簇间冲突概率和传输延迟.分析了独立瑞利衰落信道下该方案的可达平均SR,并给出了其闭式表达式.数值结果验证了理论分析的正确性,所提出的COR-NOMA叠加编码信号传输方案能显著改善V2X(Vehi-cle to Everything)网络中车辆SR的性能.     

面向多异质用户的分布式动态频谱接入方法

针对认知无线电网络中多个次用户存在不同服务质量(quality of service,QoS)需求的频谱接入问题,提出了基于Dueling DQN(dueling deep Q-network)的分布式动态频谱接入方法.该方法通过与环境交互学习实现在次用户不掌握系统信道先验信息条件下动态获得最佳频谱接入策略,并以次用户碰撞次数以及成功接入信道次数分析比较所提出方法的性能.仿真结果表明,提出的方法在保护主用户不受干扰、满足多异质用户QoS需求的前提下,能够有效减少次用户间碰撞次数,提高次用户成功接入信道次数,相比随机接入与短视策略(myopic policy)频谱接入方法,该方法的碰撞次数分别降低60％和90％,其成功接入性能分别提高30％和50％.     

低轨卫星通信信道分配策略

针对低轨卫星通信轨道高度低、运动速度快、切换频繁的特点以及业务类型和用户类型逐渐丰富的发展趋势,提出高业务量下基于差分进化算法的自适应信道预留策略,动态调整信道预留数目,保证高优先级用户的及时接入;低业务量时提出非预留信道分配方案,满足高优先级用户的理想带宽需求,充分利用系统的信道资源.小区信道全部被占用时,提出增强型排队策略,令暂时无法接入的用户加入排队序列,根据综合优先级依次接入,进一步提升用户体验和系统整体性能.实验证明,该方案可有效提高系统资源利用率,保障各类用户的体验,使系统整体服务质量更佳.     

The Study of MSADQ/CDMA Protocol in Voice/Data Integration Packet Networks

A new packet medium access protocol, namely, minislot signalingaccess based on distributed queues(MSADQ/CDMA), is proposed in voice and data intergration CDMA networks. The MSADQ protocol is based on distributed queues and collision resolution algorithm. Through proper management of the PN codes, the number of random competition collision reduces greatly, the multiple access interference (MAI) decreases. It has several special access signaling channels to carry the voice and data access request. Each slot is devided into several control minislots (CMSs), in which the Data Terminals (DT) or Voice Terminals (VT) transmit their request. According to the voice and data traffic character, the signaling access structure is proposed. The code assign rules and queue managing rules are also proposed to ensure the QoS requirement of each traffic. Comparisions with other three protocol are developed by simulation, which shows that MSADQ/CDMA protocol occupies less PN codes, but still has very good performance.     

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。