无线移动传感器网络中动态频谱分配及协同策略

为降低复杂性并在兼顾公平的情况下提高信道利用率和减少切换次数,在无线移动传感器网络(WMSN)中提出了一种动态频谱分配及协同策略.该策略利用空闲私有频段进行无线通信,通过有效的频谱感知与分配来协同实现网络效益最大化.簇首选择合适的感知频段避免通信碰撞,而频谱分配则结合WMSN特点建立恰当的动态频谱分配模型,并转换为不带...     

宽带无线频谱分配建模研究

随着无线通信的发展,研究如何提高频谱利用率的方法是必然趋势。本文将具有不同特性的静态频谱,竞拍频谱以及动态频谱进行联合分配研究。对频谱可用性特性指标和基于M-LWDF算法的服务质量指标进行了详细的分析说明。并提出了一种有序匹配算法。该算法通过频谱可用性和服务质量指标的有序对应匹配,实现多种频谱资源相结合环境下的频谱分配方案。并通过与随机分配、先静态、后动态的分配方案进行对比,用MATLAB仿真工具验证了该算法在平均总速率、平均失败次数等方面的优越性。     

改进的认知无线电系统中频谱共享博弈算法

为提高博弈策略的合理性和有效性,提出了一种分布式的频谱共享博弈算法.考虑主用户的二次边际成本函数,得到满足稀有频谱资源分配属性的价格函数;设计了节省信道开销的动态次用户信任度机制,对干扰主用户通信的次用户进行惩罚,从而优化频谱共享环境;引入主用户价格反馈机制,实现算法分层,保证主用户和次用户获得最大的效用,并提高频谱的利用率.仿真分析也表明了所提出的博弈算法能使频谱分配更加合理和有效.      

基于协作频谱感知的多无人机通信网络谱效优化研究

针对无人机应用场景频谱效率较低的问题,提出一种结合认知无线电技术的多无人机通信网络谱效优化方案.首先基于协作频谱感知,建立空地信道下多机协作的认知无人机网络模型,设置无人机（unmanned air vehicle,UAV）数量、感知时间和判决门限等优化参数,在此基础上提出高谱效联合优化算法对构建的非凸优化问题求解,最后分析无人机飞行过程中谱效的变化情况.仿真结果表明,存在最优感知时间使系统谱效获得最大值,且UAV数量和判决门限等因素会影响该谱效最优值;提出的高谱效联合优化算法具有较好的收敛性,有效提高了UAV次级认知网络的频谱效率.      

弹性光网络中负载均衡的优先共享通路保护

为在弹性光网络中实现最大化的备份频谱资源共享,提出了一种基于负载均衡的优先共享通路保护算法.在降低网络的阻塞率和保护开销时,综合考虑业务的传输距离、频谱资源利用率及链路状态等因素,建立整数线性规划模型确立优化目标,并提出启发式算法对路由和频谱分配联合优化选路,从而提供100%的单链路故障保护.仿真结果表明,与传统共享通路保护算法相比,所提算法在降低网络阻塞率的同时更有效地降低了保护开销,最大限度地实现备份频谱资源的共享.     

基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配

现有动态频谱分配方法主要着眼于频谱分配的无冲突性、以及频谱利用率最大化等方面,没有充分考虑动态频谱的统计信息、用户不同业务需要不同带宽以及实时性-非实时需要等问题。为此,提出一种基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配,并将一般独占分配方法与频谱池共享方法进行比较。仿真结果表明,在集中控制的情况下,频谱池共享能保证较好的分配公平性、频谱切换性和提供较高的系统吞吐性。     

认知无线电网络中保证服务质量的优化路由协议

基于路由与频谱管理的依赖关系,提出了一种频谱自觉地满足不同业务服务质量需求的优化路由协议.首先建立网络模型和优化分析,定义了链路度量和路径度量指标,路由协议选择端到端时延最小的路径,最大化网络吞吐量.然后提出了子频段和路径联合优化选择算法,对实时业务优先选择带宽抖动小和切换时延小的子频段及下一跳;对尽力传递业务优先选择带宽大的子频段及下一跳.最后提出频谱自觉的路由维护,通过局部频谱调整算法稳定路径不变,保证业务服务质量.仿真结果表明：该路由协议能满足业务服务质量需求,优化网络资源使用,减少数据包丢失,提高网络吞吐量.     

认知网络中一种基于最大吞吐量的中继机制

为了抵抗信道衰落以及提高频谱利用率,提出了在多信道多主用户的认知无线电网络中,次用户协作主用户通信的模型.同时基于实际情况中最大化主用户吞吐量的准则,建立了分配问题,通过理论分析,将该问题转化为数学中的指派问题,并根据匈牙利算法提出了分配次用户协作主用户通信的算法以及相应的次用户的接入机制.仿真结果表明,提出的次用户协作主用户通信机制能够较好地抵抗信道衰落,大幅提升主用户的吞吐量,从而提高频谱利用率.     

认知无线网络中基于HJ-DQPSO优化的频谱分配机制

在认知用户和授权用户共存的认知无线网络模型中,为了解决认知无线网络中最大化网络效益和用户间接入网络的公平性联合最优化的多目标频谱分配难题,提出了一种新的基于 hooke jeeves（HJ）计算和量子粒子群（quantum particle swarm optimization,QPSO）理论的离散多目标组合优化机制,即 HJ-DQPSO 优化机制。该机制中,提出了采用 HJ 算法进行局部搜索,防止陷入局部最优,并对 QPSO 算法进行离散化处理以便更匹配离散的频谱分配模型。与现有的频谱分配算法进行仿真性能比较,实验结果表明,该机制具有逼近最优解、快速收敛、不易陷入局部最优、参数设置少的特点。在不同的优化目标情况下,能够较好地逼近频谱分配最优解而且可以实现快速收敛,在满足多个优化目标的情况下可以获得更合理的频谱分配方案。     

异构网络中基于门限和AHP的TOPSIS垂直切换算法

为提高异构网络系统吞吐量,减少乒乓效应,提出一种基于门限和层次分析法的切换算法(different threshold and AHP based TOPSIS vertical handoff algorithm,DTAT).DTAT算法考虑异构网络中的切换触发与切换判决两个方面.用户获得当前网络和目标网络的SINR(信干噪比)差值,根据该信干噪比差值与设定的切换触发门限的比较结果进行切换触发;利用层次分析法中的特征向量法来决定各个属性之间的权重关系,根据属性矩阵和权重向量,利用逼近理想值的排序方法(TOPSIS)得到用户当前网络与目标网络的判决值,选取最佳网络.仿真结果表明,DTAT算法能够根据各业务特点综合考虑各属性间关系,从而提高垂直切换的性能.     

一种基于支持向量机的认知无线电频谱感知方案

针对以能量检测为代表的传统频谱感知算法一般存在低信噪比下性能不足,容易面临隐藏节点效应,对检测灵敏度要求高等问题,提出一种新型的基于蜂窝认知用户位置定位的频谱认知方案。该方案以无线指纹数据库为基础,通过无线指纹定位驱动认知用户实现频谱认知功能。认知用户利用无线指纹对其自身进行定位,并根据指纹数据库确定其对于授权频段接入的可能性。针对网络中的主用户发射机位置存在已知和未知2种情况,可通过认知用户读取数据库来确定授权频段可用性,或将已收集获取的历史数据作为训练数据,引入支持向量机(support vector machine,SVM)算法对认知用户所处位置的授权频段可用状态进行预测。此外,针对单个用户频谱状态预测性能不足的缺陷,提出了联合地理位置相近的多个认知用户的合作预测机制。仿真实验验证了本方案相对于传统能量检测算法的性能优势以及能效优势。     

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。     

无线传感网络中预设节点优先级的延时分析

随着无线传感网络节点的增加,网络延时、丢包随之增加.基于有的节点产生的数据相对其他节点会比较重要.为有效减小这类节点的延时,提出了一种优先级算法,在可能改变其他节点传输延迟的情况下,通过给这类特定节点预设较高数据传输优先级,以较小竞争延时来使其能比其他节点更及时地发送产生的数据.仿真结果表明,在实时传输方式下,预设了节点数据传输优先级的网络能传输更多的重要数据.此外,该方案不仅使重要节点的延时大大减小,而且使整个网络的平均延时明显比无优先级节点网络的小,使网络整体性能显著提高.     

一种优化的 CDMA-Underlay 模式下无线认知蜂窝用户资源分配机制

为了对无线认知蜂窝网络中Underlay-CDMA模式下资源分配的公平性策略进行研究,在分析了传统的基于公平效用的分配标准及模式的基础上,提出一种优化的加权平均公平性策略.采用功率-速率的加权平均值作为效用函数的WAF策略进行资源分配,可以更好地平衡系统吞吐量以及速率之间的关系.仿真结果表明,在Underlay-CDMA模式下该策略与传统的最大最小和比例公平等策略相比具有更好的公平性.     

认知异构无线网络中可信频谱切换机制

在认知异构无线网络中,针对频谱切换过程中次用户发生自私或恶意行为,导致网络性能下降的问题,提出一种基于信誉系统的频谱切换机制。通过提取用户行为特征信息,评估次用户接入信道后的行为,并依据次用户的行为确定其信誉值,在认知基站建立信誉系统。根据次用户的信誉状况来对次用户进行分级,并根据分级情况,为次用户分配授权信道或共享频段的信道。在可信次用户接入授权频谱的过程中,当满足用户等待时延要求时,信誉值高的次用户有更高的接入优先权。可疑次用户可以在共享频段中进行传输。仿真结果表明,算法能够有效地提升系统吞吐量,降低切换及中断概率,减少低信誉次用户接入授权频谱的机会,提升了系统的安全性。     

基于边际效应全局最优的队列控制方法

为了解决网络节点在进行数据传输过程中的冲突拥塞,针对队列控制方法存在的问题,提出了一种基于经济学中边际效应全局最优的队列管理机制.在这种机制中会兼顾数据流之间的公平性和优先级,在二者中寻找到最佳的平衡点.通过在合理的范围内设定不同业务用户的满意度和结点提供的带宽之间存在边际效应,平衡公平性和优先级之间的矛盾,达到使全局满意度最高的带宽分配方案.实验结果表明,提出的分配带宽的方案能使全局满意度达到最大值.     

基于网络传输增益-匹配经济指数的配电物联网载波通信匹配优化方法

在配电物联网的主从网络传输模式下,结合配电物联网的实际拓扑结构,提出一种基于WP-NMEI(网络传输增益-匹配经济指数)的配电物联网载波通信匹配优化方法。首先利用传输线理论及局部反射理论,推导主从网络模式下各载波设备间的匹配关系,验证了各从载波机间功率的可协调性;然后综合考虑网络传输增益与匹配经济指数之间的协调平衡,将配电物联网区域划分方法建模为非线性多约束条件下,基于WP-NMEI的0-1 整数规划问题;利用改进遗传算法求得配电物联网中继节点设立的最优解,将一个大的复杂配电物联网划分为若干个小的阻抗匹配区域网;最后在每个阻抗匹配区域网内使用粒子群智能算法进行匹配协调,避免网络模式下多通信节点间的功率浪费和阻抗失配问题。该方法匹配优化速度快,可移植性强,理论推导、仿真验证及实验室测试结果表明了该方法的可行性与有效性。     

基于卷积神经网络的宽带合作频谱感知

利用认知无线电网络中的多个次用户所能提供的大量频谱观测数据,提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的宽带合作频谱感知方案。宽带频谱感知旨在灵活地检测跟踪目标宽带授权频段上的可供使用的频谱空穴,该方案考虑利用宽带频谱上被占用的子带与未被占用的子带之间在信号能量及占用位置方面所体现出的类别差异,通过设计一种CNN模型并基于此对频谱观测数据进行训练学习,得到频带占用模式分类模型,从而实现宽带合作频谱感知。仿真结果证明,与传统的基于能量检测技术和典型机器学习（machine learning,ML）分类算法的宽带合作频谱感知方案相比,该方案在检测性能上具有较大的优势,特别是在低信噪比环境下的检测性能。     

Dynamic spectrum allocations in multi-cells and intra-cell of cognitive network to enhance system performance

In this study,we propose new dynamic spectrum allocations in multi-cells and intra-cell of cognitive network to enhance system performance in terms of decreasing probability of interruption and spectrum handoff of communication services in a cognitive system.The inter-cells of the spectrum allocation mechanism is designed to share the risk of vacating spectrum caused by licensed incumbents re-occupying the spectrum and minimize probability of service interruption in the cognitive network.This mechanism also can guarantee fairness among multi-cells.The intra-cell of the proposed spectrum allocation is based on a service data hierarchical model and establishes a mapping mechanism between layered data and the spectrum.It can reduce probability of spectrum handoff.Finally,simulation results are given and show that the new mechanism can reduce service interruption ratio and the probability of spectrum handoff caused by licensed incumbents with reoccupying the spectrum.     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。