认知无线电系统中三维联合频谱分配算法

为了减少对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,保证认知无线电系统正常通信,采用可靠性理论描述一个信道是否能够被认知用户所使用及被连续使用一段时间的概率。从空间、时域和频域3个方面联合起来研究频谱分配,仿真结果表明,三维算法的传输数据量和系统的总吞吐量的值优于贪婪算法和二维算法,有助于减少认知用户对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,表明所提算法的有效性。     

基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

针对二进制粒子群优化算法在认知无线电频谱分配中容易陷入局部最优等问题,将人工蜂群算法引入到认知无线电频谱分配中,提出了基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配方法。针对一种认知无线电网络模型,将离散人工蜂群算法中的蜜源位置离散化,与模型中的可用频谱矩阵相结合产生分配矩阵,对目标函数进行优化,并且使用了一种新的比例公平性目标函数评价该算法的性能;通过仿真比较了本文算法与二进制粒子群优化算法的频谱分配方法的性能,同时在使用电视频段的认知无线电系统进行了验证,结果表明本文算法的高效性和优越性。     

基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法

现有认知无线电网络中路由算法没有综合考虑主用户的到达率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响。针对上述问题,结合认知无线电网络频谱动态变化的特性,提出一种基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法（multi-hop cognitive routing basedan channel allocation, MCRC）。MCRC算法先得到最大化总吞吐量的全局信道分配,然后考虑主用户使用授权信道的概率和认知用户竞争使用信道的概率,得到认知用户使用某个信道的概率,最后以信道的有效传输时延作为选路标准,根据Dijkstra算法选择最小时延的路径。性能评估结果表明,MCRC明显地减小了平均端到端时延,极大地提高了平均端到端吞吐量。     

停机位分配问题的顶点着色模型及算法

给出了停机位分配问题顶点着色模型及其分解算法.通过改良一种时间冲突算法,构建了航班使用停机位的时间冲突集合.以"先到先服务"原则为基础,把停机位分配问题转化为顶点着色问题,并建立了相应模型.利用笔者独创的分解算法,停机位的作业能力可得到改善.算法的计算复杂度为O(n2).该算法的特点在于:1)将顶点、颜色划分为若干个不同等级的集合;2)将顶点按照所属集合的等级、度进行分解,得到顶点的分解序列.在用一种颜色ck(1≤k≤K;K是可用颜色数)给顶点着色时,优先给这样一个顶点着色:该顶点能被着ck色,且其分解序列号最大.最后将该算法应用于一个算例,得到了最优解.     

控制信道受限的认知无线电联合频谱感知

在多用户认知无线电系统中,针对认知无线电用户合作频谱感知中联合检测性能的提高与控制信道带宽受限的矛盾,提出了一种基于能量检测的合作频谱感知方法。该方法放弃携带信息量较少的感知信息,并将携带信息量较多的感知信息量化后传送至数据融合中心。这种方法在兼顾认知无线电频谱感知性能的前提下,有效降低了控制信道开销。     

机场停机位分配问题的图着色模型及其算法

停机位分配作业关系到整个机场的系统运作,其作用相当重要。通过对停机位分配的分析,把停机位的分配转化为图着色,建立停机位分配问题的图着色模型,并引入时间片算法确定航班使用机位的时间冲突集合,根据"先到先服务"的原则给出了停机位分配的顶点序列着色算法,该算法的计算复杂性为O(n2k2),最后将该算法应用于一个算例。     

认知无线电中实现自适应压缩频谱感知

在实际生活中频谱通常是稀疏的,将压缩感知（compressed sensing,CS）技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而,实践中稀疏度通常是未知的,因此需要选择较大的测量数目,导致算法的感知性能下降。为解决这一问题,提出一种自适应压缩频谱感知方法,通过分析压缩测量的二阶导数与稀疏度之间的关系对稀疏度进行粗估计。在粗估计的基础上,逐步增加测量数并对训练子集与测试子集进行迭代计算,当满足停止准则时得到稀疏度的精确估计。仿真结果表明,所提方法在性能上优于现有的其他传统CS方法,对降低复杂度、减少存储空间等方面具有重要意义。此外还验证了所提方法在噪声环境中的有效性。     

认知无线电中的合作频谱感知性能仿真分析

在认知无线电网络中,合作频谱感知用来准确地检测主用户的出现。利用了一个新的仿真数字模型研究了在中继用户有发送功率约束的条件下,认知用户间的路径损耗指数（a₂）与主用户和认知用户间的路径损耗指数（a₁）之比a₂/a₁、主用户与两个认知用户间的夹角φ、以及发射功率对合作频谱感知检测性能的影响。数字仿真结果表明:采用合作后检测性能的改善对路径损耗指数之比a₂/a₁非常敏感,并且当a₂/a₁<1时,可以得到较大的合作增益,当a₂/a₁>1时,采用合作后检测性能改善很小。     

认知无线电中的一种频谱盲感知算法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术,它能够通过与其运行环境交互而改变其发射机参数,特别是可让未授权用户使用授权用户的频谱,此外,它还为网络及终端提供更高的灵活性。高可靠性的频谱感知是实现频谱共享的关键。在分析了Parthapratim De提出的认知无线电中频谱Blinding Sensing算法的基础上提出了利用数据前、后向线性预测与矩阵QR分解结合的新算法。仿真实验表明,在同样的无线传输环境下,新算法比原算法能更可靠地感知频谱空穴。     

适用于异构QoS环境的伺机频谱接入策略设计

针对认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中认知无线电(Cognitive Radio,CR)用户单信道伺机频谱接入问题,从既满足CR用户各异的QoS需求又不对主用户(Primary Radio,PR)产生干扰的角度,定义新的度量指标CRN有效吞吐量,并以CRN有效吞吐量最大为目标建立单信道伺机频谱接入模型.提出基于最小速率差额的接入策略,给出相应的信道和功率分配算法(Minimum Rate Gap-based Channel and Power Allocation,MRG-CPA),并设计MAC协议以实现分布式接入.仿真结果表明,与现有的降序最佳适应算法、降序首次适应算法和基于最小速率需求的功率分配算法相比,MRG-CPA不仅提供较大的CRN有效吞吐量,并且提高CR用户QoS保证率.     

Multi-band spectrum auction framework based on location information in cognitive radio networks

Cognitive radio(CR) technology is considered to be an effective solution to allocate spectrum resources,whereas the primary users of a network do not fully utilize available frequency bands.Spectrum auction framework has been recognized as an effective way to achieve dynamic spectrum access.From the perspective of spectrum auction,multi-band multi-user auction provides a new challenge for spectrum management.This paper proposes an auction framework based on location information for multi-band multi-user spectrum allocation.The performance of the proposed framework is compared with that of traditional auction framework based on a binary interference model as a benchmark.Simulation results show that primary users will obtain more total system revenue by selling their idle frequency bands to secondary users and the spectrum utilization of the proposed framework is more effective and fairer.     

Improved spectrum sharing algorithm based on feedback control information in cognitive radio networks

In order to avoid the system performance deterioration caused by the wireless fading channel and imperfect channel estimation in cognitive radio networks, the spectrum sharing problem with the consideration of feedback control information from the primary user is analyzed. An improved spectrum sharing algorithm based on the combination of the feedback control information and the optimization algorithm is proposed. The relaxation method is used to achieve the approximate spectrum sharing model, and the spectrum sharing strategy that satisfies the individual outage probability constraints can be obtained iteratively with the observed outage probability. Simulation results show that the proposed spectrum sharing algorithm can achieve the spectrum sharing strategy that satisfies the outage probability constraints and reduce the average outage probability without causing maximum transmission rate reduction of the secondary user.     

Joint power and spectrum allocation algorithm in cognitive radio networks

The spectrum sharing problem between primary and cognitive users is mainly investigated.Since the interference for primary users and the total power for cognitive users are constrained,based on the well-known water-filling theorem,a novel one-user water-filling algorithm is proposed,and then the corresponding simulation results are given to analyze the feasibility and validity.After that this algorithm is used to solve the communication utility optimization problem subject to the power constraints in cognitive radio network.First,through the gain to noise ratio for cognitive users,a subcarrier and power allocation algorithm based on the optimal frequency partition is proposed for two cognitive users.Then the spectrum sharing algorithm is extended to multiuser conditions such that the greedy and parallel algorithms are proposed for spectrum sharing.Theory and simulation analysis show that the subcarrier and power allocation algorithms can not only protect the primary users but also effectively solve the spectrum and power allocation problem for cognitive users.     

性能优化的认知无线电网络安全路由选择算法

针对认知无线电网络可用频谱动态变化的特点和认知节点存在有意或无意丢包干扰问题,将跳数最少、鲁棒性强和路由安全等级高作为路由选择标准,提出了一种路由选择算法。跳数最少可简化数据传输过程;鲁棒性强可保证在可用频谱动态变化时,数据稳定传输,提高网络吞吐率;路由安全等级高可以减少由于转发节点存在的有意或无意干扰而引起的数据包丢失。给出了算法的具体实现步骤,理论分析和仿真实验表明该算法是高效和可行的。     

认知无线网络空闲频谱共享的竞争与合作定价

在频谱贸易中,价格是一个关键问题。针对认知无线网络中多个主用户的空闲频谱最优定价问题,在竞争模型下,基于非合作博弈论提出了竞争价格模型求解算法,并证明了该算法收敛到唯一的纳什均衡;在合作模型下,通过求解原问题的对偶问题,提出了合作价格模型求解算法,并证明了该算法在步长足够小时收敛到全局最优解。仿真结果表明,同已有的几个算法相比,所提的两个算法速度更快,取得的总收益相对更好,且均能较快地靠近最优解。     

适用于认知无线网络的宽带公共协同信道

为了解决认知无线网络资源管理中感知信息传输时延大、效率低以及易受干扰等问题,构建了一种具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的宽带公共协同信道（common coordinate channel, CCC）,实现了感知信息的即时、可靠交互。借助干扰温度的概念,以城市环境为例,重点分析了宽带CCC信道对主用户的干扰,得到了不同干扰门限、不同供给负荷以及信道带宽下,次用户与主用户之间的干扰概率。理论分析和仿真结果表明,对常见的窄带系统,利用该方案可以将CCC信道对主用户的干扰控制在较低的范围内。     

基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法综述

认知无线电和动态频谱分配技术是解决频谱资源短缺问题的有效手段。随着近年来深度学习和强化学习等机器学习技术迅速发展, 以多智能体强化学习为代表的群体智能技术不断取得突破, 使得分布式智能动态频谱分配成为可能。本文详细梳理了强化学习和多智能体强化学习领域关键研究成果, 以及基于多智能体强化学习的动态频谱分配过程建模方法与算法研究。并将现有算法归结为独立Q-学习、合作Q-学习、联合Q-学习和多智能体行动器-评判器算法4种, 分析了这些方法的优点与不足, 总结并给出了基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法的关键问题与解决思路。