基于预测机制的认知无线电机会频谱接入

基于认知无线电(CR)的机会频谱接入技术,近年成为一个研究热点,但大部分文献是根据当前主用户的频谱活动情况来指导次用户的频谱接入。提出一种新的接入机制,根据主用户过去和现在的频谱活动来预测其未来的频谱活动,从而使次用户可以接入可用性高的频段,减少与主用户发生冲突碰撞的可能性。另外,门限值的设定更进一步减少了不可靠的频段,使次用户的通信质量得以提高。通过仿真实验可看出,与传统的接入机制以及未设门限值的接入机制相比较,所提方案能有效地减少主次用户之间的冲突碰撞率。     

基于预测机制的认知无线电机会频谱接入

基于认知无线电(CR)的机会频谱接入技术,近年成为一个研究热点,但大部分文献是根据当前主用户的频谱活动情况来指导次用户的频谱接入。提出一种新的接入机制,根据主用户过去和现在的频谱活动来预测其未来的频谱活动,从而使次用户可以接入可用性高的频段,减少与主用户发生冲突碰撞的可能性。另外,门限值的设定更进一步减少了不可靠的频段,使次用户的通信质量得以提高。通过仿真实验可看出,与传统的接入机制以及未设门限值的接入机制相比较,所提方案能有效地减少主次用户之间的冲突碰撞率。     

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.     

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.     

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.     

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。     

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.     

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.     

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.     

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。     

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。     

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.     

认知无线电系统中联合优化资源分配算法

在认知无线电系统中,次用户能够利用感知到的已授权频段进行通信,只要其传输过程对主用户通信引起的干扰处于主用户可以忍受的程度之内。协作中继方案能够利用中继节点的传输来有效提高频谱的利用率,并增强了直接链路的传输能力。文中研究在一个三节点的认知无线电网络中基于协作中继传输时的资源分配问题,为了保证在认知用户对主用户干扰可容忍的前提下使得通信系统端到端的可达吞吐量最大,提出了一种联合优化功率分配和信道分配的方案。仿真结果显示,相对于单独进行功率分配或者信道分配情况下该方案能够有效提高认知无线电系统端到端的传输性能。     

基于跨层优化的认知无线电频谱资源管理研究

考虑到认知无线电网络可用信道在工作频率、带宽、传输范围和干扰范围等不同方面所具有的特异性,基于跨层的优化框架被提出并应用在认知无线电的调度、频谱分配和其路由算法.该算法能够借助已知的信道特性构造出频谱调度矩阵,而且可以将混合型NP-hard线性规划问题简化,同时算法中的遍历算法可以显著降低构建调度矩阵的计算复杂度(从原来的O(2M)降低到O(M2)).仿真结果显示了该算法能够显著提高认知无线电网络的性能.     

基于博弈理论的认知无线电频谱分配

在认知用户效用函数的基础上,应用寡头市场博弈模型来解决频谱分配中的授权用户博弈问题.根据认知用户的效用函数以及Bertrand、Cournot均衡理论提出了授权用户信道竞价的动态Bertrand博弈算法.理论与仿真结果表明:稳定的纳什均衡解与速率调整参数有关,当速率调整参数小于0.020时,可以在较短的时间内获得稳定的信道价格;同时,纳什均衡点与边际成本有关,较高的边际成本可以获得较高的信道价格.     

一种新的基于认知用户通信效用的频谱共享算法

摘要：本文提出了一种新的基于认知用户通信效用的频谱共享算法,研究传输功率和比特误码率受限情况下的频谱分配问题。详细分析了瑞利衰落模型下的认知用户效用函数及其优化问题,在此基础上给出了一种基于注水线不断调整的功率分配机制,进而获得了认知用户的最优通信效用,并将该机制应用到频谱分配中,提出了一种基于“二分法”的频谱分配算法。研究中分别考虑了三种不同的优化模型,理论和仿真分析表明,“最大化比例公平”模型在保证用户之间频谱分配公平性的同时能够获得接近“最大化系统总效用”模型的通信总效用。     

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.