感知频谱共享下的多天线功率优化分配算法研究

本文构建了一种在感知结果下具有多天线次用户的频谱共享模型,该模型由单入单出主用户对和多入单出认知用户对构成。当认知用户感知到主用户占用信道时,主用户向认知用户发送Message信息,使得认知用户发射端能够得知主用户对干扰总功率的限制要求,通过自适应地调整认知用户发射机的发射功率,以保证其对主用户不造成有害干扰;如果主用户未占用信道,认知用户立刻以最大发射功率占用信道。并分别在主用户存在和不存在两种情况下,优化认知用户发射机各天线的发射功率来最大化系统总的数据传输率。最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略,并对其进行分析和讨论。仿真结果表明:相比于机会频谱接入（Opportunistic Spectrum Access, OSA）和基于感知的频谱共享（Sensing-based spectrum sensing）模式,推导的功率分配策略在提出的模型中可以获得更高的信息传输率。      

动态频谱分配与频谱共享研究综述

文中针对当前无线频谱政策和无线频谱技术局限所导致的频谱整体利用率低的问题,分析了能有效提高频谱利用率的动态频谱分配和共享技术的研究现状,包括相邻和分片动态频谱分配技术,共存和覆盖式频谱共享技术,感知无线电技术,以及频谱池技术,并讨论了其未来的研究方向,尤其是感知无线电和基于OFDM的频谱池方法.     

智能电网中基于多智能体强化学习的频谱分配算法

针对智能电网中利用5G网络承载多样化电力终端的业务需求,提出了一种基于多智能体强化学习的频谱分配算法。首先,基于智能电网中部署的集成接入回程系统,考虑智能电网中轻量化和非轻量化终端业务的不同通信需求,将频谱分配问题建模为最大化系统总能效的非凸混合整数规划。其次,将前述问题构建为一个部分可观测的马尔可夫决策过程并转换为完全协作的多智能体问题,进而提出了一种集中训练分布执行框架下基于多智能体近端策略优化的频谱分配算法。最后,通过仿真验证了所提算法的性能。仿真结果表明,所提算法具有更快的收敛速度,通过有效减少层内与层间干扰、平衡接入与回程链路速率,可以将系统总速率提高25.2%。     

基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法

针对认知无线电网络中多个异质用户具有不同的服务质量(QoS)要求,提出一种基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法.该方法从用户满意度角度出发,以用户体验质量(QoE)作为系统的评价指标,构建多个虚拟智能体,模拟多个用户以合作方式与环境进行交互学习,融合各个用户的学习和频谱决策结果,实现频谱资源优化分配.仿真结果表明,在...     

填充式频谱共享中的功率分配算法分析

动态频谱共享技术允许认知用户接入未授权的频谱,可以有效地提高频谱资源的利用率。在分析了频谱共享的2种接入模式的基础上,提出了填充式频谱共享的系统模型。根据认知用户的效用函数,通过注水算法得到了用户间的功率迭代公式,进而求得了认知用户的功率和载波分配结果。仿真表明,该迭代算法在有效完成用户间功率与载波分配的同时能够在较短的时间内收敛。     

动态频谱共享简述

无线电频谱是新一代信息技术的重要载体,频谱共享是解决传统使用方式带来的资源供需矛盾和资源利用率低等重要问题的有效手段,为了对动态频谱共享进行介绍,首先通过解析频谱共享概念,分类阐述频谱共享方式,加深了对频谱共享内涵的理解,之后具体介绍了动态频谱共享技术的发展和两种主流实现技术,最后讨论了推行频谱共享的必要性。     

采用混合图的双向异质频谱拍卖算法

为了解决频谱稀缺的问题,提高频谱利用率,采用频谱拍卖方法激励主用户（卖家）出售空闲的频谱,次用户（买家）通过在拍卖中获胜得以接入其急需的频谱,提出了一种采用混合图的双向异质频谱拍卖算法(Double Auction based on Mixed Graph for heterogeneous spectrums,MGDA)。该算法使用混合图能够更准确地量化买家之间对于频谱的干扰情况,使频谱交易数量最大化,显著提高了频谱利用率。MGDA还考虑了频谱的异质性,允许买家表达对不同频率频谱的偏好,为不同的频谱建立不同的频谱干扰图。仿真结果表明,MGDA在空间利用率、买家满意度和拍卖收益等方面具有良好的性能,空间利用率比采用无向图的拍卖算法提高5.8%~13.6%。     

基于地理位置的频谱共享系统功率分配

针对次用户地理位置分布的随机性,提出一种基于地理位置的多信道underlay频谱共享模型,并设计了一种基于凸优化的功率分配算法以提高频谱资源利用率。首先根据不同地理位置的次用户对主用户干扰的差异,设计一种基于产出投入比的公平性信道分配准则,将复杂的多信道资源分配问题转化为单信道功率分配问题;继而采用一种基于凸优化的迭代寻优方式进行功率分配,最终获得次用户的系统信道容量。仿真结果表明,相比按接入时间先后分配信道的方法,基于地理位置的多信道underlay频谱共享模型可以获得更高的信道容量。     

认知无线网络中基于用户需求和频谱聚合的动态频谱分配

认知无线电技术可以感知周围无线环境择机利用频谱空洞,从而达到提高频谱效率的目的.在认知无线电网络中,现有的频谱分配算法大部分是基于连续频谱分配并且没有考虑用户的需求.但是连续频谱分配会生成许多小于用户需求的频谱片段,这些频谱片段不能被充分利用,从而造成频谱浪费.本文基于图论提出了一种联合考虑用户需求和非连续频谱聚合的频谱分配算法.在该算法中,非连续的频谱片段被聚合以尽可能多地满足用户总需求,充分利用了小的频谱片段,避免了频谱浪费,从而提高频谱效率.     

基于强化学习的动态频谱分配研究

首先介绍了认知无线电技术产生的背景,以及强化学习的发展和应用于认知领域的优势;接着对强化学习的基本原理及其2个常见的模型Q-Learning和POMDP作了介绍,并对其模型定义、思想、所要描述的问题和使用的场景都做了较详细的阐述;然后针对这个方向最近几年的顶级会议和期刊论文,分析了其主要内容;通过最近几年的学术、会议论文中所述的研究现状及成果,说明强化学习的主要特点是能够准确、快速学习到最优策略,能够模拟真实环境,自适应性强,提高频谱感知、分配效率,从而最大化系统吞吐量,这些优势充分证明了强化学习将是认知领域里一种很有前景的技术。     

信息优先级保护的动态频谱分配算法

为提高海上无人艇编队无线网络频谱利用率,同时满足不同优先级信息的传输需求,提出了一种信息优先级保护的动态频谱分配算法。算法采用完全信息动态博弈模型,引入异步分布式定价（Asynchronous Distributed Pricing,ADP）算法设计效用函数。鉴于传统ADP算法在有较多通信余量时干扰价格定价过高,改进干扰价格定义。为体现优先级对分配的影响,在效用函数中加入信息权重。对效用函数成本部分进一步更改,可在实现高优先级信息优先传输的同时,依据通信速率需求合理分配信道通信容量。经过仿真验证,所提算法在吞吐量和可靠性方面优于基于节点优先级的分配算法。     

Multi-user diversity in a spectrum sharing system

We investigate the effects of multi-user diversity in a spectrum sharing system where secondary users restrictively utilize a spectrum licensed to primary users only if interference perceived at primary users is regulated below a predetermined level. This interference regulation affects the characteristics of multiuser diversity gains previously known in non-spectrum sharing systems. Our numerical and analytical results show that the multiuser diversity gain in a spectrum sharing system increases differently according to conditions given by the transmit power of secondary users, P, and a predetermined interference temperature, Q - if P is sufficiently larger than Q, the multiuser diversity gain in terms of capacity scales like log2 (W (Ns)) similarly to a previously known scaling law in the non-spectrum sharing systems, where W(·) and Ns denote a Lambert W function and the number of secondary transmitters, respectively. However, the scaling law of multiuser diversity gain becomes log2(Ns) as P becomes sufficiently larger such that P ≫ QNs.     

基于空间位置的混合频谱共享系统功率分配研究简

针对次用户空间位置分布的随机性,提出空域混合Overlay/Underlay频谱共享模型以提高无线频谱利用率。根据次用户在不同空间位置对主用户的干扰,在主用户干扰容限约束下推导出次用户工作于Overlay状态和Underlay状态的空间区域;以最大化系统容量为准则建立认知系统功率优化分配模型,推导出次用户的最优功率分配方案,进而得到认知系统可获得的最大容量;理论和仿真结果表明,基于空间位置的混合频谱共享系统可以获得比Overlay系统更高的容量。     

基于深度强化学习的工业物联网多用户频谱分配

随着5G时代的来临,工业物联网将迎来蓬勃发展.然而,联网设备数量的不断增加,加剧了有限的频谱资源与大量的通信需求之间的矛盾.针对以上问题,提出了一种基于聚类分组和深度强化学习的合作式动态频谱分配算法,使用户可以获得较低的信息传输中断概率以及较少的多跳转发次数,快速找到信息传输的最优路径.在动态频谱分配中,该算法可以有效...     

光无线混合宽带接入网QoS感知DBA算法

针对光无线混合宽带接入网的特点,提出一种考虑公平性的Qo S感知DBA算法(QDBA)。仿真结果表明:与已有算法相比,QDBA具有较高的吞吐量和较低的平均时延,同时具有更好的公平性和Qo S保障。     

QoS保证的多信道混合接入CRN频谱共享策略设计

根据既不对主用户(Primary Radio user,PR)产生干扰,又对认知无线电用户(Cognitive Radio user,CR)提供QoS保证的原则,将认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中多信道接入频谱共享问题建模为混合整数非线性规划。采用多级功率限制保证PR不被干扰,以CR物理层能够提供的速率作为信道和功率分配的依据,提出将能够为CR提供最大传输速率的信道分配给该CR的分配策略,将混合整数非线性规划转化为整数线性规划,并给出集中式启发算法和基于功率速率比(Power Rate Ratio,PRR)最小的分布式启发算法求解该整数线性规划。仿真结果表明,文中给出的算法能够提供较高的CRN吞吐量和较好的CR用户QoS保证。     

Robust spectrum sensing under noise uncertainty for spectrum sharing

Spectrum sensing plays an important role in spectrum sharing. Energy detection is generally used because it does not require a priori knowledge of primary user, (PU) signals; however, it is sensitive to noise uncertainty. An order statistics (OS) detector provides inherent protection against nonhomogeneous background signals. However, no analysis has been conducted yet to apply OS detection to spectrum sensing in a wireless channel to solve noise uncertainty. In this paper, we propose a robust spectrum sensing scheme based on generalized order statistics (GOS) and analyze the exact false alarm and detection probabilities under noise uncertainty. From the equation of the exact false alarm probability, the threshold value is calculated to maintain a constant false alarm rate. The detection probability is obtained from the calculated threshold under noise uncertainty. As a fusion rule for cooperative spectrum sensing, we adopt an OR rule, that is, a 1‐out‐of‐N rule, and we call the proposed scheme GOS‐OR. The analytical results show that the GOS‐OR scheme can achieve optimum performance and maintain the desired false alarm rates if the coefficients of the GOS‐OR detector can be correctly selected.     

Joint power and rate allocation for spectrum sharing cognitive radio multicast networks under service outage constraint

This letter considers a downlink spectrum sharing cognitive radio (CR) multicast network coexisting with a primary network. The problem of joint power and rate allocation to maximize the average sum rate is studied. In this regard, a joint power and rate allocation scheme is proposed, where the allocated rate can be higher than the lowest rate of all the secondary users (SUs) within the same group, which is different from the conventional multicast transmission scheme. To guarantee the quality of service (QoS) of the SU, the service outage probability defined as the probability that the maximum achievable rate of the SU is lower than the rate of the group, is constrained to be under a certain threshold, which is termed as the service outage constraint. The numerical results show that the proposed scheme provides significant improvement over the conventional scheme in terms of average sum rate.     

基于并行分配算法的认知无线电频谱分配算法

针对传统频谱分配方式不合理造成频谱匮乏以及CSGC算法在频谱分配上消耗时间过长影响实时通信的问题,文中提出了一种基于并行分配算法的认知无线电频谱分配算法,其通过同时给各顶点进行上色,从而节省了时间开销。实验证明,并行算法不仅具有与CSGC算法同样的高频谱利用率,且其频谱分配时间开销更低,是一种理想的认知无线电频谱分配算法。     

EPON中节能动态带宽分配算法

结合光网络单元(ONU)休眠控制和动态带宽分配机制,提出一种节能的双向DBA算法。该算法根据上/下行业务量为每个ONU分配合适的上/下行授权带宽,保证每个ONU在上/下行方向都具有较低的传输时延,同时尽可能增加ONU的休眠时间来降低网络能耗。仿真结果表明,与已有算法相比,该算法具有较低的上/下行平均时延,并能减少ONU的能耗。