感知无线电网络中考虑节点数据延时的分布式功率控制算法

研究感知无线电网络中分布式功率控制问题.为保证对主用户的干扰低于阈值,提出一种节点本地估计和信息交换的策略,不需要中心控制节点和辅助测量节点.优化目标是在满足数据传输延迟约束条件下最小化节点的发射功率,并证明此功率控制是凸优化问题.基于拉格朗日对偶分解原理,构造了次梯度迭代的分布式算法,并证明了分布式算法的收敛性.计算...     

基于一种特殊队列的认知无线电网络性能分析

提出了一种被分成延时和丢弃两部分的特殊队列,建立马尔科夫模型分析了基于此队列的用户个数受限的认知无线电网络性能,并推导其丢包率、分组时延以及频谱利用率表达式,同时,对认知无线电网络进行仿真.分析和仿真结果表明:(1)分析模型能准确预测认知无线电网络性能;(2)次用户的丢包率和分组时延随着延时队列长度的增大分别减小和增大,而频谱利用率不受延时队列长度的影响;(3)采用认知无线电技术,能大幅提高频谱利用率.     

基于不同分组层策略的认知无线电网络性能分析

文中根据次用户采用的不同分组层策略,提出了两种认知无线电网络模型及其性能分析方法,推导了次用户的丢包率、分组时延、吞吐量以及频谱利用率表达式。同时,为了验证理论分析模型的准确性,对认知无线电网络的性能进行了仿真。分析和仿真结果表明：（1） 分析模型能准确地评估认知无线电网络的性能;（2）次用户的丢包率、分组时延和频谱利用率随着业务流入速率的增加而增加;（3）使用认知无线电技术,能大大提高频谱利用率;（4）次用户采用不同的分组层策略对频谱利用率的影响很小,但对吞吐量的影响很大。     

认知无线电系统中检测时间和检测周期的联合优化

认知无线电中频谱感知是实现动态频谱接入的重要前提和核心环节,检测时间和检测周期是频谱感知算法中非常重要的两个参数,它们的取值直接影响了频谱空穴的检测概率和主次用户的碰撞概率。从最大化次用户的平均频谱利用率出发,在目标检测概率的限制下,提出了检测时间和检测周期联合优化的二维单目标最优化问题,基于能量检测,建立了联合优化的数学模型,并进行了理论推导和分析,找到了使认知系统频谱利用率最大的检测时间和检测周期求解方法。通过与仿真结果的比较,验证了理论推导的正确性。仿真结果表明,次用户频谱利用率分别随检测时间及检测周期的增加先增大后减小,存在使次用户频谱利用率最大的最优值。     

认知无线电系统中联合优化资源分配算法

在认知无线电系统中,次用户能够利用感知到的已授权频段进行通信,只要其传输过程对主用户通信引起的干扰处于主用户可以忍受的程度之内。协作中继方案能够利用中继节点的传输来有效提高频谱的利用率,并增强了直接链路的传输能力。文中研究在一个三节点的认知无线电网络中基于协作中继传输时的资源分配问题,为了保证在认知用户对主用户干扰可容忍的前提下使得通信系统端到端的可达吞吐量最大,提出了一种联合优化功率分配和信道分配的方案。仿真结果显示,相对于单独进行功率分配或者信道分配情况下该方案能够有效提高认知无线电系统端到端的传输性能。     

无线多跳网络中SVC视频流传输的分布式优化方法

针对无线多跳网络承载多媒体服务所面临的可扩展性、能量有效性和服务质量保证的挑战,研究了多个可伸缩编码（scalable video coding,SVC）视频流在无线多跳网络中传输的分布式跨层优化问题.在分析网络资源分配约束和SVC视频内容自适应模型的基础上,把SVC视频的传输问题表达为一个视频质量和网络功率消耗的跨层权衡优化问题.基于对偶问题的可分解性和次梯度求解方法,提出了一个可分布式实现的SVC视频优化传输算法.该分布式算法避免了控制开销的全网传播,通过节点的局部信息交换和独立解决相应子问题,达到底层资源分配和上层SVC视频传输内容选择的最优匹配.仿真结果表明该算法可以快速收敛到最优解,并能实现SVC视频的平均传输质量和网络总功率消耗的最优权衡.     

认知无线视觉传感网络机会传输的分布式跨层优化

为了充分利用空闲授权无线电频段和增强视觉信息的端到端传输质量,研究了认知无线视觉传感网络机会传输的跨层设计问题。在分析信道随机性和网络模型的基础上,把跨层设计问题表达为一个视觉信息峰值信噪比和网络平均传输时延的权衡优化问题。通过对该问题进行对偶分解和基于随机次梯度的求解方法,提出了一个分布式跨层传输优化算法。该算法不需要预先知道可用授权频段的静态概率分布,而通过节点在每个时隙中进行独立计算和局部信息交换使得上层视觉感知信息的压缩速率与底层链路机会传输自适应匹配,达到权衡优化问题的最优解,因此可以作为认知无线视觉传感网络的实用传输协议。仿真结果表明,该分布式算法能够快速收敛,并能获得与集中式最优化算法相似的性能。     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

一种基于队列模型的认知无线电带内频谱主动感知策略

基于周期性带内检测机制建立了一种优先级队列模型,得到了周期性带内检测机制的性能指标.针对周期性带内检测机制中缺乏对次用户空闲状态时间的利用,提出了一种基于空闲时间的带内主动感知策略(Idle Time based In band Proactive Sensing Strategy, ITIPSS).该策略在执行周期性带内感知的基础上,利用次用户的空闲时间主动感知当前占用的授权频段,以降低检测延时.仿真结果表明,相比周期性带内检测机制,ITIPSS能够有效降低对主用户的检测延时,从而减少次用户对主用户工作的干扰.     

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.     

采用数学建模方法对通用分组无线业务网络的性能分析

建立了一个二维连续时间的马尔可夫链模型，描述了通用分组无线业务(GPRS)和语音业务在一定的动态信道分配方案下对有限信道资源的共享。采用一种近似求解方法求得上述马尔可夫链的稳态解，通过数值计算可以估计出GSM／GPRS网络的一些主要性能，如呼叫阻塞率、数据平均传输速率、信道利用率等。计算结果表明，该模型对于估计网络性能是有效的，对于网络优化也具有一定的辅助作用。     

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.     

一种有线-无线异构网络的媒体感知ARQ控制方案

在基于IEEE802.11b协议的无线局域网(WLAN)中,针对MPEG4视频数据在有线-无线异构网络中最后一跳的传输,当无线网络出现较严重的拥塞和干扰情况下,会导致视频播放的图像质量下降。提出了一种基于路由代理的媒体感知ARQ(automatic repeat request)机制,该机制通过利用路由代理接收视频信息并将该信息反馈给无线接入点(AP)以实现选择性的视频数据包的重传,并根据时延要求进行优先数据包重传以保障时延的要求,提高异构IP网络的视频播放质量和用户感受质量。仿真结果表明,本算法对无线链路的丢包和队列拥塞丢包进行了保护,可以提高视频的播放质量。     

协同认知网络中功率分配与协同节点选择

针对认知无线网络中次级用户通信性能优化问题,以最大化次级用户的传输速率为目标,研究引入协同通信的认知网络中协同节点选择和发送功率分配问题.通过引入中断概率增量因子,简化主用户接收机中断容量损失受限的约束条件,同时依据目标函数的不同将问题分解,对形成的原优化问题进行了有效求解.仿真结果表明,文中算法实现了最优的功率分配和协同节点选择,在保护主用户通信业务的前提下,有效地提升了次级用户的传输速率.     

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。     

基于OFDM的认知无线电系统联合资源分配

为充分利用现有无线电频谱资源, 研究了基于正交频分复用的认知无线电系统, 以填充和下垫联合方式进行分配资源的问题, 提出了新的子载波分配算法和最优功率分配算法。该算法在保证总功率和每个子载波所受干扰在一定阈值内的前提下, 采用最优功率分配算法最大化次用户传输速率。同时, 为降低算法的复杂度, 将置零子载波功率算法应用到资源分配中。最后, 基于Worst-case 方法, 对次用户和主用户间的信道不确定性进行鲁棒性分析。仿真结果表明, 在相同条件下, 该资源分配最优算法和次优算法都优于单独的填充式或下垫式资源分配算法。     

认知无线电超宽带多址与抗干扰策略

结合超宽带和认知无线电的特点,介绍基于超宽带传输且能够感知并自适应周围频谱环境的无线通信系统--超宽带认知无线电,分析超宽带与认知无线电的结合点,研究超宽带认知无线电的多址与抗干扰策略,提出超宽带认知无线电系统多址初步构架.结果表明,采用认知无线电可以有效解决超宽带系统的多址与抗干扰问题.     

基于传输代价最小原则的分布式数据库查询优化

分布式查询算法的核心部分是全局查询优化算法，将查询请求合理地优化分解为子查询任务，并尽量使子查询任务并行执行。分布式查询的优化需要权衡网络流量、响应时间、服务器负载、算法复杂性等多种因素。本着减少节点之间的数据传输量的目的，本文提出一个复杂度和延迟时间之间进行衡量的全局优化算法。本文就连接查询和复合查询进行了详细的分析，最后提出了一种基于半连接的查询优化算法，并分析了该改进算法的优缺点。     

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.     

基于传输代价最小原则的分布式数据库查询优化

分布式查询算法的核心部分是全局查询优化算法,将查询请求合理地优化分解为子查询任务,并尽量使子查询任务并行执行。分布式查询的优化需要权衡网络流量、响应时间、服务器负载、算法复杂性等多种因素。本着减少节点之间的数据传输量的目的,本文提出一个复杂度和延迟时间之间进行衡量的全局优化算法。本文就连接查询和复合查询进行了详细的分析,最后提出了一种基于半连接的查询优化算法,并分析了该改进算法的优缺点。