认知无线电的频谱分配算法

认知无线电的频谱分配问题存在瓶颈用户,针对该问题,分析了并行频谱分配算法和CSGC(color-sensitive graph coloring)算法,提出在CMMB(collaborative-max-min-bandwidth)准则下,用并行分配算法来解决瓶颈用户问题,并对系统时间开销和频谱利用率等性能指标进行了仿真分析.结果表明,并行分配算法和CSGC算法的频谱利用情况大致相当,但并行算法的系统时间开销却明显减少,更有利于满足认知无线电中频谱快速分配的要求.     

基于自适应OFDM技术的认知无线电频谱分配策略

根据认知无线电网络特点,提出一种基于自适应OFDM技术的认知无线电频谱分配策略,该方案通过自适应OFDM机制将无线频谱资源划分为若干自适应子载波,同时在子载波上采用频谱利用率高的MQAM调制方式.仿真结果表明,采用该方案提升了认知无线电网络中系统的频谱效用,同时由于自适应性的引入,使算法获得了较快的收敛性.     

认知无线电中基于频谱聚合的需求改进型频谱分配算法

在认知无线电中,合理的频谱分配算法是提高频谱利用率的关键。针对现有频谱分配算法对不连续频谱的利用率较低的问题,提出一种基于频谱聚合的需求改进型频谱分配算法。该算法建立在图论着色模型的基础上,综合考虑了认知用户可用频谱的多样性、不连续频谱的可聚合性以及频谱聚合的最大范围限制等因素,并联合频谱聚合技术与用户的当前需求信息进行设计。算法提出了3种不同的标注准则,通过仿真对比了不同准则下的系统效益。结果证明,所提算法在频谱紧张、用户需求较大的认知环境下,不仅有较好的系统分配率和吞吐量,也能兼顾到认知用户间的公平性。     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户时主用户干扰的目的.仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量.     

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.     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户对主用户干扰的目的。仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量。     

多态蚁群算法的认知无线电频谱分配

针对传统蚁群算法在认知无线电频谱分配中搜索时间长、信息素更新效率低等问题,提出了一种新的多态蚁群算法的认知无线电频谱分配方案。改变了传统蚁群算法单一信息素的调控机制,引入侦察蚁并给效益值较高的路径标记信息;以效益值为标准设置多态蚁群的各项指标;利用多态规则进行路径选点并更新信息素;最后与传统蚁群算法就最大平均网络效益和最大比例公平网络效益进行仿真对比。实验结果表明了多态蚁群算法的高效性和优越性。     

认知无线电的OFDM系统自适应比特分配算法

根据认知无线电系统的传输方式需要,设计了一种基于OFDM的认知无线电体系结构,并在子信道分配已经完成的前提下,在保证服务质量所需误码率的同时,提出了一种自适应比特分配算法,动态地分配子信道上的比特及能量,使得所需要的发射总功率达到最小(或者平均每比特信噪比达到最大).仿真结果表明,与等比特分配算法相比,本自适应比特分配算法相对简单,降低了系统的传输功率,其误码率性能明显好于等比特分配算法.     

认知无线电网络中的动态权值频谱切换判定算法

为了克服认知无线电网络中衬垫传输覆盖范围的限制,基于对衬垫传输范围的估计,提出了多小区的频谱切换机制.当认知用户超出衬垫传输范围时,采用动态权值调整的简单加权判定算法选择最优目标小区,进行频谱切换,继续保持数据传输.理论分析和仿真结果表明,该方案和算法能够降低认知用户的切换失败概率和服务中断概率,提高认知用户的服务质量.     

基于多目标遗传算法的认知无线电频谱分配

频谱共享技术是认知无线电的关键技术。基于多目标遗传算法,将认知无线电网络的最大系统效益和次用户间的最大比例公平作为目标函数,运用图论着色频谱分配模型,实现认知无线电中空闲频谱在次用户间的动态分配,并与颜色敏感图论着色算法(CSGC)进行了比较。通过仿真验证了该算法在认知无线电网络中进行频谱分配的可行性,且性能优于CSGC算法。     

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。     

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。     

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。     

感知能力受限的认知无线电系统中的合作检测

为了实现可靠的宽带频谱检测,在感知能力受限的多用户认知无线电系统中使用合作频谱检测。首先对合作检测性能和系统平均传输吞吐量进行建模。在主用户网络可容忍的子频段传输冲突概率受限的前提下,研究多用户合作检测最优化问题,以最大化认知网络的平均传输吞吐量。使用穷举法获得系统的最优合作检测策略,并提出了一个启发式算法以简化计算复杂度。理论分析和数值仿真证明,提出的合作检测策略能有效提高认知无线电系统的频谱检测性能。     

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。     

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。     

认知无线电网络中动态频谱分配策略的收费方案

针对认知无线电网络中的动态频谱分配策略,考虑次级网络的响应性能,令中断传输的次级用户数据包立即离开系统.通过构造个人收益函数,基于可观察排队情形,给出均衡状态下系统中次级用户数据包的数量阈值,并建立一个带有传输中断的有限容量排队模型.基于Poisson 过程,建立转移率矩阵,导出次级用户数据包的平均响应时间,系统吞吐量和频谱切换率等性能指标.为了实现动态频谱分配的社会最优,面向次级用户提出频谱接入的收费方案,并给出该收费方案的数值结果.     

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.