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。     

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.     

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.     

基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略

为了解决认知无线电网络中以最大化网络效益为准则的频谱分配难问题,提出一种基于混沌二进制粒子群算法的动态时变频谱分配策略。在该策略中,针对二进制粒子群算法收敛速度慢且后期粒子搜索具有单一性的缺陷,引入混沌映射对初始种群和每代粒子位置进行遍历优化,以提高粒子的全局寻优性能,搭建降维频谱分配数学模型,降低算法计算繁杂度,减少时间开销。实验结果证明,所提算法收敛速率快,可获得较高的网络收益。     

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.     

认知无线电空闲频谱的联合检测算法

为了提高认知无线电中感知用户对主用户(弱信号)的检测性能,提出了一种多个感知用户合作的分布式优化联合检测算法.该算法在知道主用户信号和噪声的概率分布的条件下,通过最优化理论中的逐步二次规划法,联合求解检测系统的最优融合准则和各感知用户的最优判决门限,使系统联合检测概率取极大值.该算法不受接收机检测方式的限制,数值求解收敛速度快.仿真结果表明,感知用户为5个、融合中心虚警概率为0.1、相关符号累积为255次、不同融合准则下各感知用户信噪比相同时,与最好的固定融合准则检测算法相比,该算法使联合检测概率在高斯白噪声信道和平坦瑞利衰落信道中分别提高了13%和5%.     

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。     

认知无线电中基于频谱聚合的需求改进型频谱分配算法

在认知无线电中,合理的频谱分配算法是提高频谱利用率的关键。针对现有频谱分配算法对不连续频谱的利用率较低的问题,提出一种基于频谱聚合的需求改进型频谱分配算法。该算法建立在图论着色模型的基础上,综合考虑了认知用户可用频谱的多样性、不连续频谱的可聚合性以及频谱聚合的最大范围限制等因素,并联合频谱聚合技术与用户的当前需求信息进行设计。算法提出了3种不同的标注准则,通过仿真对比了不同准则下的系统效益。结果证明,所提算法在频谱紧张、用户需求较大的认知环境下,不仅有较好的系统分配率和吞吐量,也能兼顾到认知用户间的公平性。     

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.     

基于预测机制的认知无线电机会频谱接入

基于认知无线电(CR)的机会频谱接入技术,近年成为一个研究热点,但大部分文献是根据当前主用户的频谱活动情况来指导次用户的频谱接入。提出一种新的接入机制,根据主用户过去和现在的频谱活动来预测其未来的频谱活动,从而使次用户可以接入可用性高的频段,减少与主用户发生冲突碰撞的可能性。另外,门限值的设定更进一步减少了不可靠的频段,使次用户的通信质量得以提高。通过仿真实验可看出,与传统的接入机制以及未设门限值的接入机制相比较,所提方案能有效地减少主次用户之间的冲突碰撞率。     

基于预测机制的认知无线电机会频谱接入

基于认知无线电(CR)的机会频谱接入技术,近年成为一个研究热点,但大部分文献是根据当前主用户的频谱活动情况来指导次用户的频谱接入。提出一种新的接入机制,根据主用户过去和现在的频谱活动来预测其未来的频谱活动,从而使次用户可以接入可用性高的频段,减少与主用户发生冲突碰撞的可能性。另外,门限值的设定更进一步减少了不可靠的频段,使次用户的通信质量得以提高。通过仿真实验可看出,与传统的接入机制以及未设门限值的接入机制相比较,所提方案能有效地减少主次用户之间的冲突碰撞率。     

认知无线电中自适应切换频谱分配准则的算法

在认知无线网络空闲频谱分配的过程中,为了适应认知用户数和空闲频带数的动态变化,提高系统整体性能（主要指系统总带宽收益和认知用户接入公平性）,构造了最大化系统性能的目标函数,设计了在协作最大总带宽收益CMSB（collaborative max sum bandwidth）和协作最大比例公平性CMPF（collaborativemax proportional fair）2种频谱分配准则之间自适应切换的算法,并给出了其具体实施步骤。采用系统总带宽收益和认知用户接入公平性2种性能评估指标,分析了该算法的性能。仿真结果表明,自适应算法可以在保证系统总带宽收益的同时获得更好的公平性,可以提高系统的整体性能。     

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。     

浅析基于协作频谱检测的认知无线电软融合算法

认知无线电是解决当前频谱资源短缺的一个有发展前景的新技术,频谱感知是认知无线电的一个基本和基础功能。在恶劣的无线通信环境诸如阴影、多径等不利因素影响下,使得单用户本地频谱检测算法有很大的局限性,因此协作频谱检测应运而生。认知无线电中协作频谱检测算法包括硬合并算法和软融合算法,本文主要探讨软融合算法。     

基于WRAN的认知无线电频谱感知

电视频段的频谱感知技术研究的主要对象集中于目前只被3个国家采纳的数字电视信号ATSC信号.根据DVB-T信号的特点,采用基于循环前缀的频谱感知算法,对DVB-T电视信号进行了研究.通过计算机仿真表明:该算法具有较好的检测性能,能够满足对DVB-T信号检测的性能要求.     

认知无线电中基于HMM的动态频谱接入技术

为了降低基于CSMA的频谱接入技术在利用频谱空洞时授权用户和认知用户之间发生冲突的概率,提出了一种基于HMM的动态频谱接入方法。利用HMM预测频谱的状态信息,使认知用户在发现授权用户开始传送数据前退出所占用的频带,避免与授权用户产生冲突,根据预测的信息并利用NC-OFDM调制技术传送数据。仿真结果表明,采用该方法的动态频谱接入系统可以大大地降低用户冲突发生的概率,具有比CSMA系统更好的误码性能。     

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.     

认知无线电协作频谱感知混合加权算法

协作频谱感知的关键技术是降低控制信道开销,笔者提出了一种基于信噪比的加权协作检测算法,采用双门限混合加权判决,融合中心根据当前检测信道贡献大小,从而计算和分配相应的加权值,降低无效的传输.模拟结果表明：该算法不仅检测概率有明显的提高外,而且平均感知比特数下降,从而降低了公共信道的开销.     

认知无线电IoT中动态协作频谱感知和分割算法

针对认知无线电物联网(Cognitive Radio Internet of Things,CR-IoT)网络中传感器节点能耗大、频谱资源稀缺的问题,本文提出一种动态协作频谱感知和分割(Dynamic Collaborative Spectrum Sensing and Splitting,DCSSS)算法.该算法通过...