认知无线电中基于声望和重叠式联盟博弈的频谱感知和资源分配算法

在认知无线电网络中,次用户频谱感知和接入会受到多径衰落和阴影衰落等因素的影响.为了提高频谱感知准确度和资源分配效率,将多个次用户合作频谱感知和接入问题建模为重叠式联盟博弈模型,每个次用户可以加入多个联盟来提升自己的期望收益.为了提高全局有效吞吐量和资源分配公平性,引入声望机制来设计联盟资源分配规则,提出了基于声望值的重叠式联盟形成(R-OCF)算法.仿真结果表明:与无声望机制算法和分离式联盟形成(DCF)算法相比,R-OCF算法的资源分配效率和公平性更高;同时,次用户的期望收益和自身声望值相关,次用户的声望值越高,获得的期望收益越大.     

超密集6G 网络中的高效频谱资源共享方法

面对6G网络中用户密集化分布、频谱资源有限和分布式决策等挑战，提出了一种基于多维超图博弈的频谱资源共享方法。首先，根据6G网络太赫兹通信特点，设计了多维超图干扰模型，包括同频直接干扰、累计干扰和邻频干扰，通过降低多维干扰值以提升网络吞吐量。为实现分布式决策，将问题建模为超图博弈，并证明该博弈为势能博弈，至少存在一个纳什均衡点。然后，设计了基于同步最优响应的分布式频谱决策方法，求解频谱分配策略。仿真表明，所提的多维超图博弈实现了6G环境下分布式的频谱共享，与传统超图博弈方法相比，进一步降低了用户间的干扰水平，网络吞吐量大幅提升。     

基于扩跳频相结合的TDMA信号同步干扰研究

针对电磁频谱资源日趋紧张、电子对抗异常激烈的严峻形势以及抗干扰在未来战争中的突出地位,在分析TDMA时隙同步信号的组成、形式、作用后,提出了扩频与跳频相结合TDMA的抗干扰措施,以保证信号传输的安全性.同时,为防止敌方截获我方通信内容,对扩跳频与TDMA信号同步相结合的时隙干扰进行了分析.通过侦察时隙同步信号、识别时隙同步段以及发送时隙同步干扰信号等步骤,增强信号的抗干扰能力.本抗干扰方法对相关干扰设备的研发具有一定的参考价值.     

基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法

跳频通信难以高效抵抗人为的恶意干扰和动态干扰,研究基于盲分离理论的新型抗干扰技术具有重要意义.提出一种基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法,该方法通过空间预白化和定义特征窗函数,把跳频信号转化为白化的短时平稳信号,利用伪Wigner-Ville分布,提取出有用跳频信号而抑制掉干扰,实现抗干扰的目的.仿真结果表明,新分离算法比特征矩阵联合近似对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法具有更好的分离效果,分离后的信号通过提取算法能有效地被提取出来.     

基于博弈论的OFDMA系统多小区资源分配算法

对于蜂窝正交频分多址(OFDMA)系统,相邻小区间的同频干扰是影响系统性能提升的重要因素。该文提出了一种用于OFDMA系统上行链路的多小区资源分配算法。该算法基于博弈论,各用户在速率要求限制下以最小化发射功率为目标,在各小区独立进行信道分配的前提下,用户通过基站反馈获得当前的信道分配方案及博弈状态(同频干扰水平),以此为基础进行发射功率分配,实现了一种分布式的资源分配算法。仿真结果表明,博弈算法可大大降低系统的发射功率,且优化信道分配下的博弈算法比固定信道分配下的博弈算法还可降低系统发射功率30%。同时,博弈算法的收敛速度较快,有利于实际实现。     

超密集6G网络中的高效频谱资源共享方法

面对6G网络中用户密集化分布、频谱资源有限和分布式决策等挑战,提出了一种基于多维超图博弈的频谱资源共享方法。首先,根据6G网络太赫兹通信特点,设计了多维超图干扰模型,包括同频直接干扰、累计干扰和邻频干扰,通过降低多维干扰值以提升网络吞吐量。为实现分布式决策,将问题建模为超图博弈,并证明该博弈为势能博弈,至少存在一个纳什均衡点。然后,设计了基于同步最优响应的分布式频谱决策方法,求解频谱分配策略。仿真表明,所提的多维超图博弈实现了6G环境下分布式的频谱共享,与传统超图博弈方法相比,进一步降低了用户间的干扰水平,网络吞吐量大幅提升。     

基于用户公平性的抗干扰频谱接入方法

针对共存式频谱接入方法中存在干扰的问题和多认知用户无线通信系统中认知用户之间的系统资源分配不公平的现象,提出了一种基于用户公平性的抗干扰频谱接入方法.在该方法中,如果认知用户能够帮助授权用户达到目标速率,就能够获得机会接入授权用户的频谱,认知系统根据认知用户的信道条件和吞吐量选择出一个认知用户接入授权用户的频谱.认知用户接入授权用户的频谱后,利用一部分带宽转发授权用户的信息帮助其达到目标速率,然后利用剩余的带宽发送自己的信息.由于认知用户使用不同的带宽分别发送授权用户和自己的信息,所以授权用户和认知用户之间不会产生干扰.研究了认知用户如何进行带宽分配,使得在保证授权用户达到目标速率的条件下,最大化认知用户的速率,以及如何进行认知用户选择,保证认知用户频谱接入的公平性仿真结果验证了该频谱接入方法的有效性和公平性.     

多速率无线局域网的自适应退避算法

针对标准分布式协调功能（DCF）退避算法应用于多速率无线局域网存在吞吐量异常和严重不公平性问题，提出了一种基于信道状态和节点速率的模糊自适应退避算法．该算法通过对信噪比的检测以及对信道负载率的估算，利用模糊算法对信道的当前状态进行推理判断，从而使节点的退避窗口跟随信道的竞争程度和节点的发送速率自适应地调整．仿真结果表明，采用所提算法可以提高网络吞吐量和接入公平性，特别是当信道繁忙时，它的网络吞吐量比标准DCF采用的指数退避机制提高了81．2％，公平性指数可提高64％．     

基于干扰权限交易的认知无线电网络功率控制算法

为提高认知无线通信系统频谱利用率和系统工作公平性,最大化授权用户和认知用户的经济效益,引入基于非合作博弈的干扰权限交易机制,提出了一种基于干扰权限交易的认知无线电网络功率控制算法.该算法允许授权用户在保证最低干扰门限的基础上交易其干扰权限,并对认知用户征收干扰价格来补偿其通信质量的降低.通过价格杠杆原理,授权用户和认知用户、认知用户和认知用户对干扰价格和发射功率进行非合作博弈,并且干扰价格和发射功率收敛于纳什均衡点.仿真结果表明,文中所提算法比传统算法具有更好的系统公平性和实用性.     

基于效率性和公平性的GDP时隙分配研究

针对GDP中的时隙分配问题,提出了同时兼顾机场整体效率性和公平性的数学模型,并通过分析航空公司之间效率性的差距,引入了公平性评价指标,量化了航空公司之间时隙分配的公平性.对模型采用了遗传算法进行了求解.通过一些典型的GDP算例对所提方法进行仿真验证和对比分析,结果表明其有效性.     

主瓣掩护式干扰下单脉冲雷达目标检测方法

针对单脉冲雷达在目标与干扰视线夹角变小时抗干扰性能显著下降的问题,提出了一种基于分布式辅助天线的改进型单脉冲雷达抗主瓣掩护式干扰方法。对雷达系统添加分布式辅助天线,以抗干扰改善因子最大化为准则,综合运用单脉冲雷达的和、差波束及分布式辅助天线波束在波束域进行自适应干扰抑制,最后利用恒虚警检测验证所提算法的抗干扰性能,并与其他方法进行了对比。数值仿真验证了所提抗干扰方法可有效提升抗干扰改善因子及目标检测概率,当目标、干扰视线夹角较小时亦具备较好的抗干扰性能。     

联盟模式下云资源提供最优化算法

为了提高资源利用率和云资源提供者的收益,提出一种云联盟模式下基于合作博弈的资源提供算法.算法将资源联盟收益最优化形式化为线性规划问题,通过合作博弈核求解了该收益最优化问题,并证明了处于合作核中的资源提供策略同样是线性规划最优解.进一步,为了获得稳定的资源联盟结构,设计了基于离散Markov链的动态联盟构造模型,通过该模型可以得到收益最大化的最优联盟结构.仿真实验结果表明,对于具有博弈理性的资源提供者而言,资源联盟可以有效提高个体资源提供者的收益,同时,由于结盟代价的存在,稳定的联盟结构更加倾向于形成规模更小的联盟.     

干扰攻击量化评估下的MHWN多路径优化方法

在实际多跳无线网络（MHWN）中,由于无线信道的开放性,不可避免地面对恶意干扰的攻击。由于多路径技术固有的空间分集能力,在抗干扰设计中有着天然的优势。传统的方法多是基于干扰存在二元性进行多路径的设计,但由于干扰的智能性不断提高,其无法实现多路径路由的优化传输。为了提高抗干扰效果,提出了一种基于干扰评估的动态多路径优化方法,即通过实现量化评估干扰的方法实现业务动态路由优化分配,仿真模拟结果表明该方法可以有效提高MHWN可靠传输性能。     

STAP技术在有源干扰环境下的运用方法

为了在复杂的有源干扰环境下改善空时二维自适应处理(Space-time Adaptive Processing,STAP)技术的处理性能,提出了一种基于局部空域自适应阵列处理的改进型自适应波束形成方法。这是一种空间抗干扰与STAP技术滤除杂波级联的方法。采用MUSIC技术对有源干扰的波达方向进行估计,然后分别在期望方向和干扰方向形成接收多波束,再在波束域进行自适应处理以抑制有源干扰,最后在空间反干扰滤波后运用STAP技术进行杂波抑制。仿真结果表明,该方法能有效估计出干扰源的方位,使STAP技术在有干扰的环境下也能保持较好的杂波抑制性能,同时在波束域进行自适应滤波,大大降低了抑制干扰所需的运算量,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。     

认知无线电网络中功率控制方法的研究

分布式功率控制是认知无线电系统常用的功率控制方法之一.将非合作博弈论的方法应用于认知无线电的功率控制上,在Goodman所提出NPG模型以及NPGP模型上来进行代价函数的改进,并提出一种新的博弈算法来实现对认知无线电系统的功率控制.该算法不仅考虑到系统用户之间的公平性,同时还考虑到认知用户之间干扰的影响,并通过理论证明了其纳什均衡的存在性与唯一性.仿真结果表明,该算法不仅能使用户发射功率降低,同时还可以使用户的效用提高,并且收敛性较好.     

跳频通信的半盲提取抗干扰方法

针对跳频通信系统抗干扰问题,利用跳频信号和干扰信号的统计独立性,提出一种跳频信号的半盲提取抗干扰方法。该方法采用参考独立分量分析算法(independent component analysis with reference,ICA-R),利用协作通信双方已知的跳频图案的先验信息,约束算法收敛方向,提取出跳频信号。仿真结果表明,所提方法能够有效提取出跳频信号,提高通信系统的抗干扰能力。该算法合并了信号分离和提取过程,避免FastICA抗干扰方法所需的信号识别和提取的后续处理,降低了系统的复杂度。     

BLMS算法在GNSS天线抗干扰中的应用

首先,简要介绍了国内外卫星导航抗干扰研究现状,结合BLMS(Block Least Mean Square)算法在GNSS抗干扰方面的应用,给出了其硬件实现的方框图和信号流程图,并对实现中存在的问题进行了分析;其次给出了一种实验室条件下模拟干扰环境,进行抗干扰算法研究的方法,即用信号发生器模拟干扰源和卫星信号,使其通过由功分器和合路器搭建的模拟阵列信号单元模拟干扰环境;最后,用单频干扰和扫频宽带干扰测试算法的抗干扰性能,并用Matlab编写的基带处理程序对算法的输出进行码相关,测量输出信号信干噪比(SINR)变化,以检验其有效性.数据表明,该算法具有良好的抑制干扰能力,为GNSS抗干扰研究提供了参考.     

一种基于双层干扰图着色的资源分配算法

针对长期演进(long term evolution,LTE)系统中蜂窝链路和短距离链路中的同频干扰问题,提出一种基于双层同频干扰图着色的信道资源分配算法.该算法通过引入排队理论和终端服务等级要求,分析蜂窝移动通信网和短距离通信网的双层同频干扰,构造一种异构网络的双层同频干扰图.基于系统信道资源占用情况和信道资源分配优先级的考虑,对双层同频干扰图进行着色资源分配.仿真表明,该算法提高了系统平均吞吐量和满意度.