基于认知无线电网络中用户需求频谱分配算法

在认知无线电网络中,对图着色频谱分配算法进行了分析,发现只有少数已有算法考虑到用户的需求是否得到满足,导致需求低的用户分配到过多资源。为解决这个问题,根据基于用户需求的图着色论频谱分配算法,对用户的满意度设置优频谱分配优先级函数,满意度差的用户进行优先选择分配,得到一种改进算法。仿真结果表明,基于用户需求的频谱分配算法的改进算法,能够增加系统的信道效益,提高用户的需求满意程度。     

基于认知无线电的合作频谱感知算法研究

在认知无线电网络中,认知无线电用户需要准确、实时地检测到授权用户的存在以及闲置的频带。认知无线电中的合作频谱感知类比于无线传感网络中的分布式决策,即每一个传感器做出本地判决并将这些判决结果汇报给融合中心,再根据某种融合准则做出最终的判决。融合准则主要分为OR规则和AND规则。传统合作频谱感知是指所有的认知用户都参与合作。文中通过分析传统合作频谱检测的不足之处,提出只选择具有较高信噪比的认知用户参与合作。从仿真结果看出,此方法的检测性能较之传统的合作检测算法有了很大的提高。     

Improved cooperative spectrum sensing based on the reputation in cognitive radio networks

Cognitive radio (CR) is a promising technology to improve the utilisation of wireless spectrum resources. Spectrum sensing is the core functionality in CR networks (CRN). When there exist malicious users (MUs) in CRN and MUs start to attack the network after accumulating reputation to some extent, the performance is deteriorated. In this paper, a scheme is proposed by employing Orthogonalized Gnanadesikan–Kettenring (OGK) to mitigate the effect of MUs without the assistance of trusted nodes, and it can improve the robustness of CRN. Simulations verify the effectiveness of the proposed scheme.     

基于干扰消减的认知无线电频谱分配算法

在认知无线电网络的频谱分配过程基础上,提出了一种基于干扰消减的频谱分配算法.该算法通过将可用频谱分配给能够同时无干扰地接入同一频谱的所有认知用户来提高授权频谱的使用率.同时,该算法参考各个认知用户在初始阶段的可用频谱数量来为未分配到频谱资源的认知用户进行频谱分配,对频谱分配过程的公平性进行了优化.仿真结果表明,该算法能够在认知用户数量较多、可用频谱紧张的情况下获得较高的吞吐量.     

Parameter adjustment based on improved genetic algorithm for cognitive radio networks

Multi-objective parameter adjustment plays an important role in improving the performance of the cognitive radio (CR) system. Current research focus on the genetic algorithm (GA) to achieve parameter optimization in CR, while general GA always fall into premature convergence. Thereafter, this paper proposed a linear scale transformation to the fitness of individual chromosome, which can reduce the impact of extraordinary individuals exiting in the early evolution iterations, and ensure competition between individuals in the latter evolution iterations. This paper also introduces an adaptive crossover and mutation probability algorithm into parameter adjustment, which can ensure the diversity and convergence of the population. Two applications are applied in the parameter adjustment of CR, one application prefers the bit error rate and another prefers the bandwidth. Simulation results show that the improved parameter adjustment algorithm can converge to the global optimal solution fast without falling into premature convergence.     

认知无线电中一种基于循环谱的能量检测算法

能量检测方法存在检测精度不高以及对噪声功率的不确定性敏感等问题,在认知无线电中应用时极易造成极大地虚警或漏检.为了提高认知用户接收主用户信号的检测精度,本文在详细分析循环谱理论的基础上提出了一种基于循环谱的接收信号功率检测算法,并以MPSK信号为例给出了该算法详细的理论分析.计算机模拟仿真结果表明:无论是在高信噪比还是在低信噪比条件下,基于循环谱的接收信号功率检测算法的检测精度相比传统的能量检测方法均有较大的性能增益.     

基于量子布谷鸟搜索的认知无线网络频谱分配

为了有效解决认知无线网络频谱分配的离散优化问题,将量子计算引入布谷鸟搜索算法,提出了一种新的组合优化算法——量子布谷鸟搜索算法。该算法使用量子鸟窝表征问题的多维解,通过Lévy flights随机游动方式和量子突变策略快速搜索到全局最优位置。通过使用基准函数验证了算法的高效性,并提出了一种基于量子布谷鸟搜索的认知无线网络频谱分配方法。然后与经典频谱分配算法在不同的网络效益函数下进行仿真性能比较。结果表明,所提出的频谱分配方法能够较快找到全局最优解,并且在不同网络效益函数下均优于已有的经典频谱分配算法。     

基于 DS 证据理论的协作频谱感知改进方法

提出了一种新的协作频谱感知方法,该方法采用DS证据理论。首先,在本地感知通过投影近似法分解感知结果以减少次级用户上报至融合中心的感知数据,从而降低协作带宽开销。其次,在融合中心根据次级用户证据矢量之间的距离计算可信度,以可信度为权重对每个次级用户的基本概率分配进行加权平均来减小高度冲突数据对检测性能的影响。仿真结果表明,该方法减少了协作感知的带宽开销,改善了数据高度冲突时的检测性能。     

改进的基于代价函数的小波脊相位提取算法

针对传统小波变换轮廓术容易受到噪声影响造成相 位提取不精确的问题,提出了一种改进的基于代价函数的小波脊相 位提取算法。首先,利用小波变换系数模值提取出极大值点,并结合相位信息选 取容易被忽略的拐点,从而得到 完整的候选脊点;然后通过引入对数Logistic模型对原代价函数中指标的权重系数进行调整 改进,平衡代价函数中两项指标 的重要程度,从而得到更加合理的代价估计值;最后使用原代价函数脊法中的动态规划思想 ,从其候选脊点中准确快速找出代 价函数最优的脊线,提取脊线处对应的相位信息。实验结果表明,本文算法相位提取误差降 低了13.5%。能够在低噪声环境中精确定位小波脊,提取得到准确的 相位。     

基于非理想感知的认知无线电系统感知时间与频谱分配联合优化算法

针对非理想感知情况下感知时间与频谱分配联合优化问题,同时考虑漏检与主用户重新占用频谱两种场景所造成的主次用户碰撞,并通过量化主用户对认知用户的干扰,给出有无主用户存在时认知系统可获得的吞吐量。在总传输功率约束以及对主用户的最大干扰功率约束两个限制条件下,以最大化系统平均吞吐量为优化目标,给出感知时间与频谱分配联合优化算法。算法首先通过折半法搜索最优感知时间,在既定的感知时间下,将子信道分配给能获得最大平均吞吐量的认知用户,在此基础上,利用凸优化相关理论求得最优功率分配。仿真结果表明,本文所提算法相比于传统频谱分配算法系统平均吞吐量性能提升了10%左右。     

基于最优停止的认知无线网络下行频谱接入算法

为有效平衡认知无线网络中次用户系统中接入信道的感知时间和信道总的吞吐量之间的矛盾,提出了一种只对部分信道进行感知的频谱接入策略,联合总的感知信道数和各条信道的感知时间进行优化,并通过最优停止算法求解,在最大化节省感知时间的同时,取得较大的平均吞吐量。与HC-MAC(Hardware Constrained- Media Access Control)算法的仿真分析对比表明,该算法在相同给定条件下感知时间更短,吞吐量更大,具有明显的优势。     

基于合作博弈的多信道认知无线网络中的频谱共享算法简

采用合作博弈对多信道认知无线网络中的频谱共享问题进行了建模分析,提出了次用户在各信道上的信干噪比乘积作为合作博弈的效用函数。次用户在各信道上保证对主用户的干扰小于一定门限的要求下,通过最大化各自效用函数的乘积来进行功率分配。由于最大化次用户效用函数的乘积问题是非凸的,通过变量替换将其转化为了一个等价的凸优化问题,利用该凸优化问题的对偶分解,提出了一种次用户间的频谱共享算法。仿真结果表明,所提算法在次用户和速率与公平性之间进行了有效折中。     

认知无线电中基于状态转移概率的感知时隙优化算法

为了在感知性能与系统传输效率之间对感知时隙长度进行有效折衷,在对授权信道当前分别为"占用"和"空闲"状态时的感知时隙长度与状态转移概率之间的关系进行分析的基础上,提出了一种基于授权信道状态转移概率预测的感知时隙长度优化算法。该算法能够保证在感知过程中始终用最小的感知时隙长度来满足系统对感知性能的最低要求,以最大化认知系统的能量效率与传输效率。     

认知无线网络中基于Stackelberg博弈的功率控制新算法

针对认知无线网络中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,提出了一种新的基于斯坦克尔伯格(Stackelberg)博弈的功率控制算法。建立了主次用户双层网络模型,将主用户设置为领导者,次用户设置为追随者,并对次用户产生的总干扰进行定量分析。在次用户多次博弈的过程中,动态地调整主用户单位干扰价格,在保证主用户自身正常通信前提下,尽量使得收益最大化,提高主用户的参与积极性。仿真实验表明,该算法在保证主次用户的服务质量（QoS）前提下,有效地减小了次用户的发射功率,而且能获得更高的系统容量。     

认知无线网络中基于Cholesky分解的统计协方差频谱检测算法

针对认知无线网络中协方差检测算法均通过渐进方法得到性能参数的缺点,提出了改进的cholesky的协方差盲检测算法,利用RMT(random matrix theory)理论,推导了非渐进条件下该算法性能参数的数学表达式。所提算法无需PU信号的先验信息和信道条件信息,对不确定噪声具有很强的适应能力。理论分析和仿真证明,性能参数表达式正确,所提算法相对于其他协方差盲检测算法,性能有了一定的提升。     

基于硬件平台的认知无线电频谱检测算法实现

以软件无线电平台为依托,实现了认知无线电中一种常用的频谱检测算法——能量检测算法,并编写程序发送已知信号来验证了这种算法的正确性。实验通过增强多媒体多播物理层技术方案的验证和演示,搭建该验证和演示硬件平台,完成硬件平台调试。本实验的最大特点就是使用了物理实现的方式进行算法实现,使理论结果更贴近现实并更具说服力。     

认知无线电中基于MIMO-OFDM的限速率反馈资源分配算法

针对基于MIMO-OFDM技术的认知无线电系统,在考虑TCM编码的情况下提出了一种限速率反馈资源分配算法.该算法首先定义系统中各用户的有效发射模式集合;其次,根据链路质量指示函数,以最大化感知协作组吞吐量为目标进行初始的资源分配;然后,以确保认识用户公平享用频谱资源为目标,在认知用户间重新分配子载波和功率;最后,运用统计近似工具更新拉格朗日乘子并通过在线递归方法得到渐进收敛的资源分配解.仿真结果表明,该算法在保证授权用户权益的情况下不仅能有效提高感知协作组吞吐量,而且能保证认识用户公平享用频谱资源,并且具有反馈开销低的特点.     

认知无线网络中基于主用户行为的联合路由和信道分配算法

针对认知无线网络中主用户行为将导致频谱瞬时变化而影响路由稳定性的问题,提出了一种基于主用户行为的路由和信道联合分配算法。该算法通过采用呼叫模型对主用户行为建模,并根据动态源路由协议的路由寻找机制,在目的节点等待多个路由请求分组后选择受主用户行为影响最小的路由,然后沿着所选定路径的反方向传送路由回复分组并完成信道分配。理论分析证明了算法中的链路平均持续时间期望与主用户活动概率成反比且具有与网络节点数成正比的计算复杂度。仿真结果表明,该算法具有比Gymkhana路由方案更高的分组投递率和更低的平均分组时延。     

Power control algorithm in cognitive radio system based on modified Shuffled Frog Leaping Algorithm

Based on the non-cooperative power control game introduced by David Goodman, in this paper, we will introduce the concept of target SIR, modify the utility function, and propose a modified power control game algorithm. In this proposed power control game algorithm, it will be proved that the Nash equilibrium exists and is unique. To further improve the accuracy of the solution, the Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) will be modified and adopted by incorporating the basic ideas of Artificial Fish (AF). It can be shown that the proposed algorithm will have better global convergence and will have less possibility to be tripped in local optimum. Simulation results show that the proposed power control algorithm based on modified Shuffled Frog Leaping Algorithm (MSFLA) can not only increases the controllability on the target SIR but also reduces the user transmission power and improves system performance.     

认知无线网络中一种非合作博弈功率控制算法

针对现有的功率控制算法中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,设计出一种新的效用函数,并根据此效用函数提出了一个基于非合作博弈的新的功率控制算法。首先,在效用函数中分别为信干噪比和功率设定了不同的代价因子,并将信道状态概念引入到代价因子里面,使其能够更加合理地控制用户,避免用户过度增加发射功率,同时减小了用户间的干扰;其次,证明了该算法纳什均衡的存在性和唯一性;最后,给出了所提算法的流程图。仿真结果表明,与Nash算法相比,在保证非授权用户服务质量( QoS)前提下,该算法功率消耗明显降低,并且具有较好的抗背景噪声性能;与K-G( Koskie-Gajic)算法相比,该算法保证了所有的用户的信干噪比满足上下限阈值要求,并且提高了系统容量。