基于频谱差异的动态频谱分配博弈算法

基于博弈论的认知无线电动态频谱分配,是目前认知无线电领域研究的热点之一。考虑到频谱差异性,采用古诺博弈(Cournot game)模型,在原有的定价函数中加入频谱相似度矩阵,提出了新的效用函数,使得更接近于实际网络环境。性能分析表明,考虑了频谱差异性的分配算法较原来算法更具多样性,适合实际网络分配。     

认知无线电下航空通信频谱信道分配方法

在现代航空通信,尤其是以机场周边、战争区域等通信信道使用频繁并且各种有源或者无源干扰较大的通信环境下,传统的通信信道分配方法很难满足高速率大容量通信的需求。针对这种情况,提出了一种基于认知无线电的动态航空通信频谱信道分配方法。该方法利用通信延时,信噪比门限值和频谱分配效应等级来构建一种以通信质量为标准的反馈频谱分配模型,并利用该模型动态修正基于功率的信道分配方法。仿真从信号接入率和分配函数收敛速度两方面分析了所提出的方法、图色理论频谱信道分配方法和博弈论频谱信道分配方法的性能,结果表明,所提出的方法具有更高的信号接入率和更快的收敛速度。     

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.     

基于博弈论多个授权用户的空闲频谱分配

针对认知无线电系统中授权用户的空闲频谱共享问题,利用博弈论的基本模型,改进一种线性导数迭代的频谱分配方法。该方法利用授权用户前一时刻的分配策略,根据系统的收益函数变化最快方向,并且自适应地进行迭代,达到快速纳什平衡。与传统线性迭代算法相比,避免了根据用户通信参数确定调整因子的过程,使认知用户在考虑自身条件,不影响授权用户正常通信的条件下,得到通信质量较好的频段,有利认知用户的通信,同样也使授权用户获得较多的频谱分配收益。仿真结果表明：该算法与传统线性迭代相比,在相同误差下缩短了迭代周期。     

CR系统中基于空分复用的上行链路设计

设计了多天线认知无线电系统上行信号处理算法.该算法考虑移动终端尺寸、复杂度方面的约束,由认知基站完成接收波束成形及干扰抑制,认知终端仅进行发射波束成形,降低了终端复杂度,便于系统实现.在此基础上提出基于空分复用的机会频谱接入方法,认知系统通过合理的天线配置,当无法获得空闲频谱资源时以空分复用方式完成通信,并且保证对授权...     

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。     

基于多属性的二次迭代SAW供需匹配网络的研究

由于目前密集的无线通信用户数量、海量的通信业务数据交互的发展趋势,要求通信网络在单位面积上提供更优的供需匹配平衡策略.现有的无线网络频谱资源分配是一种固定分配方式,无法高效地利用有限的频谱资源,使得供需频谱分配不平衡性凸显.针对认知无线电技术领域中频谱资源管理进行了研究,提出一种基于多属性的二次迭代SAW供需匹配网络选择方法.该算法将频谱切换过程中采用的频谱判决机制由传统的顺序匹配法转为多属性加权判决.通过融合多属性效用理论和将无线通信业务分级,优化决策效果,改善了顺序匹配法,大大提高了频谱利用率.通过仿真对比,可以看到在同一段频谱的分配增益牺牲较小的应用场景下,频谱切换开销得到了大幅度降低,较理想地简化了分配方案的复杂度,进而提高了频谱利用率,使得算法的优化得到具体实现.     

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。     

下垫式认知无线电网络的鲁棒功率分配算法

针对认知无线电网络功率分配的参数扰动性问题,提出一种基于保护因子的认知无线电鲁棒功率分配算法.该算法根据实际系统信道参数的扰动性,对授权用户干扰功率阈值引入保护机制进行鲁棒规划,运用Lagrange对偶算法和凸优化相关理论得到最优功率分配,解决了下垫式(Underlay)模式下认知无线电网络信道参数扰动性问题.仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,降低了算法复杂度,并提高了认知无线电网络的系统容量.