认知无线电中对干扰信号源的定位

当认知用户接入主用户系统时将对主用户产生干扰。确定产生干扰的认知用户的位置能更好地进行基站布署,从而最大限度地避免这种干扰,使频谱得到有效利用。本文主要给出了一种改进的MUSIC算法对相干的干扰认知用户进行定位,即利用前后向空间平滑的修正矩阵进行矩阵的重构,再分解其重构矩阵,最后利用波束空间的MUSIC算法减少谱峰搜索中的计算量。通过计算机仿真证明了此方法的有效性。     

分布式天线小区协作通信系统下行链路频谱效率的研究

针对多小区分布式天线系统中下行链路的干扰问题,提出将基站协作通信和分布式天线技术相结合,通过最大化最小的用户频谱效率,保证用户频谱效率的公平性.同时提出一种用户天线选择关闭算法,改进了传统的基站协作迫零波束成形技术在用户数接近最大值时频谱效率急剧下降的缺陷.仿真结果表明,采用分布式基站天线和用户天线选择技术的小区协作通信,可以获得更高的用户频谱效率.     

发射波束赋形消除感知用户对主用户干扰算法

针对如何完全消除感知用户对主用户的干扰问题,探讨了如何利用发射端的波束赋形消除感知用户对主用户的干扰.给出了感知网络和主用户网络共存的系统模型和一种最佳波束赋形算法.并对这种最佳波束赋形算法进行了性能仿真,仿真结果表明,该算法较迫零波束赋形算法在性能上更有优势.与经典的迫零波束赋形方法比较,该算法既能消除对主用户的干扰...     

基于智能反射面的无线携能认知网络鲁棒传输设计

针对智能反射面辅助的无线携能认知网络,提出了一种基于用户非完美信道状态信息的波束成形方案,提高网络的频谱和能量收集效率。在假设用户信道误差范数有界的条件下,建立了以信息接收用户最小可达速率最大化为目标函数,以满足信息接收用户和能量接收用户需求、主用户干扰阈值和基站最大发射功率为约束条件的优化问题。针对此非凸问题,提出利用三角不等式、交替方向乘子法和交替优化的迭代算法,以较低的计算复杂度求解得到基站的有源波束成形权矢量和智能反射面的无源波束成形矩阵。最后,仿真验证了所提方案相较于随机相位方案能够有效提高系统的性能,证明了在携能认知网络中引入智能反射面的可行性和有效性。     

CR系统中基于空分复用的上行链路设计

设计了多天线认知无线电系统上行信号处理算法.该算法考虑移动终端尺寸、复杂度方面的约束,由认知基站完成接收波束成形及干扰抑制,认知终端仅进行发射波束成形,降低了终端复杂度,便于系统实现.在此基础上提出基于空分复用的机会频谱接入方法,认知系统通过合理的天线配置,当无法获得空闲频谱资源时以空分复用方式完成通信,并且保证对授权...     

卫星认知无线网络中频谱感知与分配策略设计

针对传统认知无线电频谱感知技术直接应用于卫星网络时存在感知效率低、频谱冲撞加剧的问题,提出一种适用于卫星认知无线网络的频谱感知与分配策略。该策略以卫星作为频谱感知的中心节点,利用卫星覆盖的广域性实现对多个频谱的同时检测;卫星在对空闲频谱的有效性进行分析后将频谱感知的最终结果告知地面认知基站,认知基站结合认知用户的业务传输需求与频谱空闲持续时长概率密度特性确定频谱可用度,从而指导认知用户选择接入最佳频谱进行业务传输。仿真结果表明:该策略能够在广域空间内实现对多个频谱状态的并行感知,提高了频谱感知的效率,同时减小了认知用户与授权用户的频谱冲撞概率。     

基于解码转发的认知无线电机会功率控制算法

频谱感知是认知无线电网络正常工作的基础,而功率控制问题的解决是认知网络和主用户网络正常运行的保证。文中研究协作认知无线电通信,在保证授权用户服务质量和认知用户最大功率受限条件下,将高信噪比时的解码转发(decode-and-forward,DF)和基于频谱感知结果的机会功率控制算法结合,提出新的机会DF功率算法。通过基于对主用户感知结果的最优中继选择策略,在保证主用户正常通信不受影响的前提下,最大程度提高次用户信道信噪比,提高认知网络容量,并且认知系统能够获得空间满分集度。理论和仿真结果同时表明,基于主用户出现概率的最优中继选择最大程度的消除了次用户对主用户的干扰,提高了认知系统容量。     

混合蜂窝网络的联合自适应干扰管理

针对宏蜂窝与微微蜂窝共存的混合蜂窝网络下行通信系统,在考虑路径损耗、基站之间的距离、基站发射功率差异等实际因素的前提下,提出一种基于多维资源的联合自适应干扰管理机制(JAIM),对微微蜂窝用户受到的来自宏基站的干扰进行管理.首先对干扰管理的效率进行定义,在此基础上给出自适应干扰管理的准则;接着以干扰中和(IN)和迫零(ZF)为例,进行具体的联合自适应干扰管理的设计.理论分析与仿真结果表明,通过综合利用多维资源,所提机制避免了单一的干扰管理方法对特定资源的依赖,并且能够在不影响宏蜂窝用户通信的前提下显著改善微微蜂窝用户的频谱效率.     

基于频谱感知信息的认知无线电网络功率密度约束问题

通过机会式地共享已分配的授权频谱,认知无线电技术可以极大地提高频谱的利用率,解决目前频谱资源日益匮乏的难题。当认知无线电网络与传统的通信网络共存时,首先要保证不会对传统的通信系统产生有害的干扰。为此,就需要考虑认知无线电网络中节点的配置密度,使得其对传统用户（主用户）的干扰低于干扰温度的容限。针对此问题考虑了多个认知用户组网时的最大可达到的功率密度问题,在认知用户与主用户间的距离参数未知条件下,将此距离用认知用户检测到的本地信噪比等价表示,获得了认知用户在不同检测概率条件下的可允许的最大功率密度约束条件,并给出了仿真结果。     

下行链路基站协同蜂窝系统中的功率分配和干扰消除方法

蜂窝间干扰是无线蜂窝网络中一个重要的性能瓶颈, 基站协同可以消除小区边缘用户受到的严重的蜂窝间干扰, 提高蜂窝系统的性能和频谱效率. 针对下行链路基站协同通信系统, 提出一种信道衰落补偿功率分配方法, 以及内部联合分布式空时编码(inner joint distributed space-time coding, IN-J-DSTC) 基站协同传输方案, 以抑制蜂窝边缘用户受到的严重的蜂窝间干扰. 仿真结果表明, 该方法可以根据信道状况, 在源基站及协同基站间自适应地分配信号发送功率, 同时明显消除蜂窝边缘用户所受到的蜂窝间干扰, 从而显著地提高系统的误码率性能.     

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。     

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。     

CR OFDM系统中具有QoS要求的自适应资源分配算法

为了使CR OFDM系统能满足认知用户的QoS要求,针对系统中认知用户和授权用户间的互干扰影响,提出了一种具有QoS要求的自适应资源分配算法——ARAQ算法。算法中通过进行满足QoS要求的资源分配实现了容纳更多的认知用户,通过进行剩余子载波资源的再分配,进一步提高了频谱利用率。仿真结果表明:ARAQ算法比贪婪算法能容纳更多的认知用户数,同时频谱利用率很接近贪婪算法的频谱利用率且具有较低的算法复杂度。     

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。     

基于可信度的节点选择算法

为了解决提高检测概率与减少网络开销间的矛盾,基于数据优化融合理论,提出了基于可信度的能量融合协同感知算法（EFCS算法）及节点选择算法。通过自适应迭代算法估计出各认知用户的感知可信度,并推导出了算法检测性能与协同用户数及感知可信度间的确定关系。算法能够在达到检测性能指标的前提下,尽可能多地删除冗余协同感知用户。仿真证明,节点选择算法在保证较高的检测概率的同时极大的节省了网络开销。     

OFDMA用户协作系统的自适应资源分配

针对OFDMA用户协作系统,为提高频谱效率,提出基站不间断地发射信号,中继用户将基站在第一时隙发射的信号以DF方式在第二时隙转发给目标用户的协作传输方案,从而在2时隙对目标用户构成具有空间分集。以效益和最大为目标,提出根据业务特性合理设计效益函数,并采用拉格朗日对偶方法实现联合子载波、功率分配和中继选择的优化方案。仿真结果表明,相对于已有方法,该方案提高了频谱利用率且更有效地满足了用户需求。     

基于自适应信任报警关联的P2P覆盖IDS

随着计算机网络安全需求的日益增长,分布式入侵检测技术成为一个至关重要的研究方向.但传统的分布式入侵检测系统仍存在一些缺陷,如在分布性、灵活性、协作性、检测效率和内部威胁应对等方面还不尽人意.为能更好地应对各种内部威胁,提出了一种基于自适应信任报警关联的对等覆盖入侵检测系统.在JXTA对等架构基础上实现了一个对等覆盖IDS原型,并在仿真网络环境中评估了该原型在检测应对Internet蠕虫传播和感染中的有效性.实验结果显示,该对等覆盖IDS能明显提高脆弱网络节点的平均幸存率.