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。     

基于联盟的认知无线电机会频谱接入

在认知无线电中,由于次用户会因为错误感知未能发现主用户而接入信道,从而造成主次用户的冲突碰撞,而且竞争同一信道的次用户越多,冲突碰撞的概率越大。提出了基于联盟的MAC协议(ALLY-MAC),合理分配竞争各信道的次用户数量,从而减少与主用户发生冲突碰撞的可能性,提高网络吞吐量。通过仿真实验可看出,与OSA-MAC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,提高网络吞吐量。     

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.     

基于协作频谱预测和频谱分割的认知无线电网络吞吐量优化

随着无线通信技术的迅猛发展,频谱资源变得日益紧张.认知无线电技术(Cognitive Radios,CR)旨在充分利用授权无线电频谱资源.而当前的CR技术在认知无线电网络吞吐量上存在一定程度的限制,原因是传统的频谱感知技术随机选择信道进行感知操作,从而导致次用户(Secondary User,SU)在认知无线电网络中的...     

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WRAN的认知无线电频谱感知

电视频段的频谱感知技术研究的主要对象集中于目前只被3个国家采纳的数字电视信号ATSC信号.根据DVB-T信号的特点,采用基于循环前缀的频谱感知算法,对DVB-T电视信号进行了研究.通过计算机仿真表明:该算法具有较好的检测性能,能够满足对DVB-T信号检测的性能要求.     

分布式认知无线电网络用户有效吞吐量的优化

为了解决认知无线电中,认知无线电用户(SU)如何在不干扰授权用户(PU)正常通信的情况下共享频谱资源和优化频谱使用的问题,该文在根据实际情况提出的Markov的PU信道占用模型的基础上,针对PU的行为,制定了一套合理的SU多信道接入方案. 分析了SU占用信道数以及感知周期对用户有效吞吐量的影响. 通过最优化有效吞吐量问题的理论推导和分析,得出了解析解.通过与仿真结果的比较,验证了理论结果的正确性,分析了曲线变化的特点,得出有效吞吐量分别随SU占用信道数以及感知周期的增加而先增大后减小的结论.     

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.     

Traffic sensitive spectrum access scheme for cognitive radio networks

A traffic sensitive spectrum access scheme is proposed to satisfy the traffic load requirement of secondary users （SUs）. In the proposed design, SU only accesses available channels which can meet the traffic demand. To achieve this, the expected transmission time （E3W） of the SU is calcu- lated first based on the delivery ratio. Then, the channel idle time is estimated based on the activity of primary users （PUs）. Therefore, available channels with estimated idle time longer than ETr could be chosen. With high probability, the SU can finish transmission on these channels without disruption, thereby satisfying the traffic load demand of the SU. Finally, our method is extended to the multi-channel scenario where each SU can access multiple channels simultaneously. Performance analysis shows that our method satisfies the requirement of SUs while effectively improving the throughput.     

认知MIMO无线网络中的多买家动态频谱接入技术

研究了认知MIMO无线网络中基于博弈论的动态频谱接入技术,以使得具有不同风险偏好的次级用户(买家)可以动态地选择竞标策略,同时主用户也可以根据系统情况,自适应地调整拍卖机制。基于非合作博弈设计了一个有限离散博弈模型,该博弈至少有一个混合策略的纳什均衡。基于自动学习机的概念,设计了一个有限反馈的分布式随机学习算法。仿真结果表明,所设计的算法具有良好的性能,与传统的固定竞拍机制和随机的选择竞价策略相比,该算法能够帮助主用户获得更高的利润,且让次级用户根据自身的风险偏好,选择一个合理的竞拍策略。     

On opportunistic spectrum efficiency in cognitive radio systems

The performance bound of cognitive radio systems is analyzed.We use opportunistic spectrum effi-ciency(OSE)as the performance metric,and point out that the maximum achievable OSE can be used toevaluate the maximum value that the introduction of secondary users can add to the conventional wirelesssystems.Based on assumptions of the PU s traffic model and some reasonable approximations,the ex-pression of OSE is obtained and the maximum achievable OSE is derived by solving an optimization prob-lem.The resu...     

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。     

认知无线电网络频谱共享中的带宽竞争

 在认知无线电网络中,考虑多个主系统以频谱数量竞争向次级用户租借频谱的频谱共享问题,而次级用户以机会方式使用该频谱.将此视为垄断市场的竞争问题,提出了一个频谱买卖的市场模型,每个主系统在服务质量(QoS) 限制条件下,最大化自身的利益.对于次级系统而言,利用效用函数来获得逆需求函数.采用分布式算法得出了动态博弈的解及收敛区域.数值结果表明动态博弈的解在收敛区域内能收敛到纳什均衡解.     

认知无线电网络中一种可靠的分布式频谱检测策略

在认知无线电网络中,频谱环境的不确定性严重影响了频谱检测的准确性和可靠性。针对上述问题,提出一种基于动态信誉模型的可靠的分布式认知无线电频谱检测策略。该策略建立认知用户的频谱检测协作组,基于主观逻辑理论设计分布式节点信誉库,通过信誉的动态更新结果作为频谱检测的信道搜索顺序的依据,提高信道搜索的准确性。该策略能够对恶意用户进行有效地隔离,以避免其对频谱检测的影响,从而提高了频谱检测的可靠性。通过仿真分析可知,与其他信道搜索算法比较,根据该策略设计的分布式频谱搜索算法不仅能够有效地提高频谱检测的效率,而且能够确保频谱的可靠性,从而提高信道的利用率。     

一种基于联合频谱分配技术的认知网络路由协议

认知无线网络中,由于不同认知节点可用频道的差异和频繁的变化,使得传统的无线路由算法无法在认知无线网络中工作.本文提出了一种基于频道可用率和路径累计时延的路由机制,既保证了数据的投递率,又降低了数据投递延迟.实验表明,该机制在一级网络干扰频繁和链路质量多变的环境下具有更好的路由性能.     

协作认知无线电网络资源双拍卖算法研究

为提高无线频谱资源利用率,针对认知无线电网络次用户具体资源需求,提出了一个基于VickreyClarke-Groves(VCG)拍卖机制的两层双拍卖频谱资源分配算法TACC,在实现频谱高效分配的同时,保证了主、次用户以及中继节点的效益.首先给出主用户、中继节点以及次用户的效用函数;然后对主用户的频谱资源进行分配;TACC拍卖算法在第一层实现中继节点和次用户的虚拟拍卖,并在第二层拍卖实现中继节点竞争主用户的频谱资源,最后综合两层拍卖结果将主用户频谱通过中继节点分配给次用户.数值实验结果表明:主用户和中继节点的效益得到了保证,TACC算法在主用户效益上比随机算法平均提高3倍;当次用户数量少于80时,系统运行时间低于25s,随着主用户数量增加,算法运行时间呈指数型增长.     

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.