基于着色理论的认知无线电频谱分配算法

认知无线电技术是解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中动态频谱分配技术是一个非常重要的环节。首先基于图着色理论建立了分配模型,分析了基于着色理论的频谱分配算法,并针对认知网络节点的动态性提出动态的频谱分配算法,该算法建立在已分配频谱的基础上,通过冲突节点相应信道的释放和寻找空闲信道算法减轻节点移动对频谱分配的影响。实验结果表明,此算法在不减少系统效用的情况下能有效减少参与重新分配信道的节点个数,减小动态频谱分配的复杂度。     

认知无线电系统中三维联合频谱分配算法

为了减少对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,保证认知无线电系统正常通信,采用可靠性理论描述一个信道是否能够被认知用户所使用及被连续使用一段时间的概率。从空间、时域和频域3个方面联合起来研究频谱分配,仿真结果表明,三维算法的传输数据量和系统的总吞吐量的值优于贪婪算法和二维算法,有助于减少认知用户对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,表明所提算法的有效性。     

基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

针对二进制粒子群优化算法在认知无线电频谱分配中容易陷入局部最优等问题,将人工蜂群算法引入到认知无线电频谱分配中,提出了基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配方法。针对一种认知无线电网络模型,将离散人工蜂群算法中的蜜源位置离散化,与模型中的可用频谱矩阵相结合产生分配矩阵,对目标函数进行优化,并且使用了一种新的比例公平性目标函数评价该算法的性能;通过仿真比较了本文算法与二进制粒子群优化算法的频谱分配方法的性能,同时在使用电视频段的认知无线电系统进行了验证,结果表明本文算法的高效性和优越性。     

性能优化的认知无线电网络安全路由选择算法

针对认知无线电网络可用频谱动态变化的特点和认知节点存在有意或无意丢包干扰问题,将跳数最少、鲁棒性强和路由安全等级高作为路由选择标准,提出了一种路由选择算法。跳数最少可简化数据传输过程;鲁棒性强可保证在可用频谱动态变化时,数据稳定传输,提高网络吞吐率;路由安全等级高可以减少由于转发节点存在的有意或无意干扰而引起的数据包丢失。给出了算法的具体实现步骤,理论分析和仿真实验表明该算法是高效和可行的。     

弹性光网络中路由与频谱分配算法综述

弹性光网络(elastic optical networks, EONs)作为下一代极具潜力的光网络近年来受到广泛关注,其中路由与频谱分配(routing and spectrum allocation, RSA)是实现网络设计和控制的核心技术之一。本文系统分析了EONs的概念内涵,对RSA这一关键问题进行了详细描述,从静态和动态角度出发,以不同特性的算法框架为基础,依照精确算法、智能优化算法、启发式算法以及学习型算法4个大类对RSA算法的国内外研究现状进行了总结剖析。结合EONs的未来应用需求,阐述了该领域所面临的问题与挑战,展望了RSA算法的发展趋势。     

基于隐马尔可夫模型的动态跳频信道接入算法

针对认知无线电信道接入中存在主用户和次级用户相互干扰、吞吐量下降的问题,提出基于隐马尔可夫模型的动态跳频信道接入算法。由于长时段的数据传输造成次级用户无法及时切换信道,将数据传输时段分为多个跳频时段,构建隐马尔可夫模型预测可用信道,建立跳频信道集合,设计动态跳频序列,使信道接入的效率更高。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效降低各级用户之间干扰概率并显著改善系统吞吐量,增加系统可靠性和信道利用率。     

认知无线电网络中授权用户参数估计

针对认知用户在频谱切换过程中无法实时地获取授权用户到达率与服务率的问题,提出了基于隐式马尔可夫模型的参数估计算法。首先利用排队论对授权用户队列进行建模与分析,推导出授权用户队列状态转移概率;其次利用能量感知算法检测授权用户队列真实状态,获得可观测序列值;然后利用隐式马尔可夫模型描述两种随机过程,即授权用户队列状态变化随机过程和可观测序列随机过程;最后利用forward-backward算法估计隐式马尔可夫模型,从而获得授权用户到达率与服务率。仿真结果表明,该方法能够实现实时的、较为精确的估计,从而实时地为认知用户选择频谱切换策略提供依据。     

控制信道受限的认知无线电联合频谱感知

在多用户认知无线电系统中,针对认知无线电用户合作频谱感知中联合检测性能的提高与控制信道带宽受限的矛盾,提出了一种基于能量检测的合作频谱感知方法。该方法放弃携带信息量较少的感知信息,并将携带信息量较多的感知信息量化后传送至数据融合中心。这种方法在兼顾认知无线电频谱感知性能的前提下,有效降低了控制信道开销。     

一种基于蚁群的机会网络多目标路由算法

机会网络是一种由移动对等通信节点组成、节点具有消息存储能力、节点间接触随机出现的网络.现有的机会网络路由协议绝大多数仅考虑针对单个路由目标进行路由决策,不能很好的适应上层应用需求或环境的变化,同时难以提高路由协议的综合性能.面向可加性可乘性,极值性三种类型的路由目标,通过运用多目标决策理论及蚁群算法,给出了一种机会网络中多目标路由算法Multiple Objective Decision Making ruting,MODM).该算法中路由决策取决于多项路由指标,能够为不同的应用需求或环境提供不同的路由服务,提高了机会网络下路由算法的综合性能.实验结果表明该算法能够根据不同的需求对多个路由目标进行优化,与传染病、First Contact等机会网络路由算法相比拥有较好的综合性能.     

基于事件驱动的无线传感器网络动态分簇路由算法

为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法.在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖范围依据事件情况而动态调整,以有效提高数据融合性能,避免冗余分簇.仿真实验结果表明,该算法与TEEN相比消耗的能量更少,可以有效延长网络的生存时间.     

Joint power and spectrum allocation algorithm in cognitive radio networks

The spectrum sharing problem between primary and cognitive users is mainly investigated.Since the interference for primary users and the total power for cognitive users are constrained,based on the well-known water-filling theorem,a novel one-user water-filling algorithm is proposed,and then the corresponding simulation results are given to analyze the feasibility and validity.After that this algorithm is used to solve the communication utility optimization problem subject to the power constraints in cognitive radio network.First,through the gain to noise ratio for cognitive users,a subcarrier and power allocation algorithm based on the optimal frequency partition is proposed for two cognitive users.Then the spectrum sharing algorithm is extended to multiuser conditions such that the greedy and parallel algorithms are proposed for spectrum sharing.Theory and simulation analysis show that the subcarrier and power allocation algorithms can not only protect the primary users but also effectively solve the spectrum and power allocation problem for cognitive users.     

Improved spectrum sharing algorithm based on feedback control information in cognitive radio networks

In order to avoid the system performance deterioration caused by the wireless fading channel and imperfect channel estimation in cognitive radio networks, the spectrum sharing problem with the consideration of feedback control information from the primary user is analyzed. An improved spectrum sharing algorithm based on the combination of the feedback control information and the optimization algorithm is proposed. The relaxation method is used to achieve the approximate spectrum sharing model, and the spectrum sharing strategy that satisfies the individual outage probability constraints can be obtained iteratively with the observed outage probability. Simulation results show that the proposed spectrum sharing algorithm can achieve the spectrum sharing strategy that satisfies the outage probability constraints and reduce the average outage probability without causing maximum transmission rate reduction of the secondary user.     

认知无线网络空闲频谱共享的竞争与合作定价

在频谱贸易中,价格是一个关键问题。针对认知无线网络中多个主用户的空闲频谱最优定价问题,在竞争模型下,基于非合作博弈论提出了竞争价格模型求解算法,并证明了该算法收敛到唯一的纳什均衡;在合作模型下,通过求解原问题的对偶问题,提出了合作价格模型求解算法,并证明了该算法在步长足够小时收敛到全局最优解。仿真结果表明,同已有的几个算法相比,所提的两个算法速度更快,取得的总收益相对更好,且均能较快地靠近最优解。     

Multi-band spectrum auction framework based on location information in cognitive radio networks

Cognitive radio(CR) technology is considered to be an effective solution to allocate spectrum resources,whereas the primary users of a network do not fully utilize available frequency bands.Spectrum auction framework has been recognized as an effective way to achieve dynamic spectrum access.From the perspective of spectrum auction,multi-band multi-user auction provides a new challenge for spectrum management.This paper proposes an auction framework based on location information for multi-band multi-user spectrum allocation.The performance of the proposed framework is compared with that of traditional auction framework based on a binary interference model as a benchmark.Simulation results show that primary users will obtain more total system revenue by selling their idle frequency bands to secondary users and the spectrum utilization of the proposed framework is more effective and fairer.     

认知无线电中实现自适应压缩频谱感知

在实际生活中频谱通常是稀疏的，将压缩感知（compressed sensing，CS）技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而，实践中稀疏度通常是未知的，因此需要选择较大的测量数目，导致算法的感知性能下降。为解决这一问题，提出一种自适应压缩频谱感知方法，通过分析压缩测量的二阶导数与稀疏度之间的关系对稀疏度进行粗估计。在粗估计的基础上，逐步增加测量数并对训练子集与测试子集进行迭代计算，当满足停止准则时得到稀疏度的精确估计。仿真结果表明，所提方法在性能上优于现有的其他传统CS方法，对降低复杂度、减少存储空间等方面具有重要意义。此外还验证了所提方法在噪声环境中的有效性。     

认知无线电网络抗恶意用户节能协作频谱感知策略

针对当前认知无线电网络协作频谱感知策略存在能量消耗过大且未考虑恶意用户存在及通信链路中断的问题,提出一种基于信誉管理系统的节能协作频谱感知策略。首先对系统信誉值和感知报告总数的表达式进行推导分析,建立感知策略模型,对恶意用户进行有效抑制。进一步提出策略对应的虚警和漏检概率估计方法及其闭合表达式,深入分析通信链路中断带来的影响。最后仿真结果表明,在达到相同检测目标情况下,提出的节能策略所需感知报告数量较传统策略更少,有效降低了能量消耗。感知性能在通信链路存在中断情况下受到的影响更小。