认知无线Mesh网的多信道MAC协议

随着宽带无线通信业务的发展,无线频谱资源日益紧张.本文在认知无线电频率感知技术的基础上,将其应用于无线Mesh网的多信道MAC协议(MMAC)中,提出了认知无线Mesh网的多信道MAC协议(CWMN-MMAC).本协议通过增加认知用户对频谱的感知和针对多跳特点的分布式协商,将空闲的频谱动态地分配给非授权用户使用,可以有效提高频谱资源利用率,并通过仿真,研究了协议ATIM窗对吞吐量的影响和主用户空闲时的信道利用率,根据仿真结果可以看到,该协议通过单网卡可以实现较好的信道利用率.     

基于授权用户活动性的认知无线电频谱分配算法

考虑授权用户工作状态的切换概率对认知无线电系统的频谱分配的影响,提出了一种新的认知无线电频谱分配算法.在定义收益期望的基础上,从概率角度提出了两个新的效用函数,分别反映认知系统总的平均信道收益期望和收益期望公平性;并给出了算法的具体步骤.仿真结果表明:与传统的信道分配算法相比,新算法在认知系统总的频谱利用率效用上优势明显;在授权用户工作状态频繁切换时表现出了较好的系统公平性,更具有现实应用意义.     

认知无线电网络中能量检测技术的研究

认知无线电技术作为一种新型通信技术,能够在授权用户空闲的时候允许其他用户使用其空闲频谱,从而有效提高频谱资源利用率。频谱感知能力是认知无线电网络工作的前提条件,也是认知无线电网络的支撑技术。本文在不同的无线信道条件情况下,对认知无线电网络中能量检测技术的检测性能进行理论分析与仿真。     

一种卫星认知无线网络高效频谱感知与分配策略

针对传统地面认知无线网络频谱感知机制直接应用于卫星通信网时存在的频谱感知效率与频谱利用率低下的问题,提出了一种新的适用于卫星认知无线网络的频谱感知与分配策略.该策略利用卫星覆盖范围大的优点,以卫星为频谱感知的中心节点,实现了对广域空间内多频段频谱的同步感知,克服了传统逐一频谱感知策略效率低下的问题.在此基础上,定义了频谱的有效性与可用度2个参数以表征空闲频谱特性.卫星节点和认知用户通过对空闲频谱的有效性与可用度进行综合分析,确定最佳可用频谱.理论分析与仿真结果表明,该策略提高了卫星认知无线网络频谱感知的效率,减小了认知用户与授权用户之间的频谱占用冲突概率.     

认知无线电中基于双自适应门限和簇的协作频谱检测

认知无线电(CR)被提出来是为了解决频谱资源短缺和低频谱利用率的问题。它允许认知用户在授权用户空闲的时候机会地接入未占用的频谱。因此,快速而又准确地检测授权用户信号是认知无线电系统的基础。为了提高认知无线电网络协作频谱检测的性能,利用了最优化的本地频谱检测,并结合了基于簇的网络模型。首先,将认知用户分为若干个簇,并选出簇头节点。在同一个簇中的认知用户,共同做出一个簇判决。之后,各个簇头节点进行通信做出全局判决。此外,信噪比(SNR)高的认知用户,向信噪比低的认知用户发送辅助信息,以帮助它们利用自适应双门限法,更加准确地完成本地频谱检测。通过仿真可以发现,本地频谱检测和全局频谱检测的性能都得到了提高。     

感知无线网络感知用户接入授权系统的模型研究

在感知无线网络中,感知用户接入授权系统是提高频谱利用率的一种有效方法.本文将感知用户接入两种授权无线电系统的连续时间的马尔可夫模型,进一步推广到接入多种授权无线电系统的一般模型.在此基础上,推导并讨论了几个重要的系统参数:阻塞概率,被迫中断概率和信道利用率.数值结果表明,该系统在阻塞概率,被迫中断概率和信道利用率方面具有良好的QoS性能,并为进一步研究感知无线网络奠定基础.     

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.     

星地认知网络中基于图论的动态频谱划分算法

在星地网络间的多授权用户卫星认知通信场景中,提出了一种基于图论的动态频谱划分过程。首先对图论模型进行介绍,其次分析了多授权用户（地面通信基站）条件下的卫星认知通信场景,根据认知用户（地面卫星用户）的感知范围并利用图论模型确定了其与授权用户间的感知矩阵,然后利用认知用户的吞吐量和授权用户的频谱空闲状态等通信参数,通过迭代的方式得到了最终的频谱接入矩阵,完成了多授权用户条件下的频谱划分。仿真结果表明：该算法可在认知用户的感知能力范围内,将认知用户划分到使其收益最大的授权用户频谱中。     

基于干扰权限交易的认知无线电网络功率控制算法

为提高认知无线通信系统频谱利用率和系统工作公平性,最大化授权用户和认知用户的经济效益,引入基于非合作博弈的干扰权限交易机制,提出了一种基于干扰权限交易的认知无线电网络功率控制算法.该算法允许授权用户在保证最低干扰门限的基础上交易其干扰权限,并对认知用户征收干扰价格来补偿其通信质量的降低.通过价格杠杆原理,授权用户和认知用户、认知用户和认知用户对干扰价格和发射功率进行非合作博弈,并且干扰价格和发射功率收敛于纳什均衡点.仿真结果表明,文中所提算法比传统算法具有更好的系统公平性和实用性.     

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.