基于注水线调整的认知无线电通信效用计算算法

本文在瑞利衰落模型下,根据认知用户的效用函数,来解决认知无线电中的信道规划问题,进而得到认知用户的通信效用。当认知用户输入功率和比特误码率受限时,其最终效用仅与注水线有关,因此我们提出了一种基于注水线不断调整的认知无线电功率分配及通信效用计算算法。理论研究表明,该算法具有较低的运算复杂度和接近于最优算法的认知用户效用,仿真分析验证了结论的正确性。     

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.     

认知无线电中基于潜在博弈的信道分配算法

为最小化认知无线电系统的干扰水平,同时保证主用户的正常通信,提出了一种改进的基于博弈论的分布式信道分配算法,将次用户间的相互博弈构建为潜在博弈模型。效用函数不仅考虑了每个次用户对其他次用户和主用户的干扰,同时也考虑了其他次用户和主用户所产生的干扰。仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性,分配结果能使主用户获得较好的吞吐量。     

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。     

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.     

认知无线电网络信道分配联合策略算法

在认知无线电网络中,次级用户在保证主用户通信服务质量不受影响的前提下,可以伺机复用主用户的空闲信道进行通信,以满足次级用户自身的通信需求,充分利用系统内的信道资源,并有效提升系统的合速率。考虑接收终端干扰的影响,提出一种基于underlay机制下的全干扰系统模型,并基于该模型提出一种联合策略的信道分配算法。联合策略算法采用加入了定向变异因子的改良遗传算法为多个次级用户分配信道,之后使用拍卖算法对信道内所有的次级用户进行功率分配或者信干噪比控制。仿真实验表明,提出的联合策略算法能够明显地提升系统合速率,保证次级用户间的公平性,并且以较快的速度收敛至纳什均衡,能够有效进行信道资源优化分配。     

认知无线电网络中的非正交多址资源分配算法

随着物联网的发展和移动终端的普及,用户对数据速率需求快速增长,移动通信系统依然面临着频谱资源紧缺问题。针对认知无线电网络中的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术,研究了认知无线电网络中非正交多址信道和功率联合优化问题。以主用户干扰功率和次用户最小吞吐量以及子信道最大复用用户数为约束条件,综合考虑信道状态信息和功率资源,以提高系统能效为目标,建立了信道和功率资源分配优化模型。为了避免信道状态相近的用户复用在同一子信道上,提出了一种次优公平性可调的信道分配算法,并基于连续凸近似和Dinkelbach模型,得到子信道复用用户间的最优功率分配。仿真结果表明,所提算法可以在提高用户公平性的同时,有效提高系统能效。     

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。     

基于文化算法的认知无线电优化研究

提出了基于文化算法的认知无线电优化方法,以通断键控系统为例设计了待优化的多目标参数,利用文化算法的指导空间概念,加快目标参数优化速度。计算机仿真结果表明文化算法的收敛速度明显优于遗传算法,在进化代数明显少于遗传算法的情况下获得近似遗传算法的优化结果,这一特性适合于对实时性要求较高的认知无线电优化。     

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。     

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。     

认知无线电系统基于动态功率控制的频谱分配

为研究认知无线电系统中下垫式共享方式下的资源分配问题,提出一种基于动态功率调整的子载波分配算法. 该算法根据授权用户的状态对认知用户在子载波上的功率进行动态调整,当授权用户接入时将认知用户的功率限制在干扰功率限之下,当授权用户离开时将认知用户的功率设置为最大发送功率;根据授权用户和认知用户的业务流分布以及认知用户在不同子载波上的信道增益进行子载波的动态分配. 仿真结果表明,与现有算法相比,基于动态功率调整的资源分配算法能够获得明显的吞吐量性能增益.      

基于Duffing混沌系统的频谱感知算法

针对极低信噪比情况,提出一种基于混沌理论的周期信号的频谱感知算法.该算法利用混沌系统中对周期小信号的敏感特性以及对噪声的免疫特性,在很大程度上解决了感知低功率谱密度信号和隐藏的授权用户的问题.仿真证明了算法的可行性和有效性.     

基于多目标优化认知无线电干扰抑制算法

认知无线电系统的重要原则是保障授权用户的通信质量,为了提高授权用户的通信质量必须有效抑制授权用户与认知用户的载波间干扰,为此提出了基于多目标优化的认知无线电干扰抑制算法。该算法通过分析频谱池中影响授权用户的载波间干扰能量,定位出认知用户子载波中对授权用户产生最大干扰的子载波序列,在满足认知用户数据传输率目标的前提下,屏蔽这些最大干扰子载波能有效抑制系统干扰能量。仿真结果表明,在满足认知用户目标误码率条件下,新的干扰抑制算法能明显抑制影响授权用户的载波间干扰,使授权用户获得更好的误码率性能。     

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.     

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.     

认知无线电中基于博弈论的功率控制算法

简要介绍了认知无线电技术和博弈论的相关知识,分析了非合作功率控制博弈模型算法特点.根据认知无线电的系统基本要求和特点,提出一种基于博弈论的功率控制算法.使得用户的发射功率和收益方面都比非合作功率控制算法的性能有了一定的提高,最后给出了仿真结果分析验证了该算法的性能.     

认知无线电中一种新的基于MED的频谱感知算法

提出了一种新的基于最大特征值检测的频谱感知算法,并利用最新的大维随机矩阵理论的结果来获取新的理论判决门限.该门限能够使检测器产生更加可靠的感知性能,获得更高的检测概率.仿真结果验证了新算法的有效性.     

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。