基于全频谱共享的三维轨迹和功率优化方法

当前蜂窝系统频谱资源极度短缺,免授权频谱因而被建议在蜂窝系统中使用。无人机(UAV)的飞行轨迹和功率控制对频谱利用效率有重大影响。然而,基于频谱共享的3维轨迹和功率优化方法却鲜少研究。为此,该文首先提出一种全频谱共享方法,即无人机通过控制上行蜂窝用户和设备到设备(D2D)用户的发射功率,在不影响WiFi设备正常传输的前提下使用免授权频谱;同时无人机也能够在不影响其他下行蜂窝用户的前提下使用授权频谱。然后基于提出的全频谱共享方法,该文构建了无人机电池能量约束下的3维飞行轨迹和发射功率的联合优化问题。为了求解提出的复杂多变量耦合的非凸优化问题,该文采用块坐标下降和连续凸逼近方法将原问题转化为3维轨迹优化和功率控制两个凸优化子问题并迭代求解。大量仿真结果证明提出的基于3维轨迹和功率优化的全频谱共享方法能够显著提高频谱利用效率。

基于DDRQN的认知无线电频谱共享

研究多个主用户动态访问多个信道,而多个次用户对主用户的行为一无所知且对频谱状态部分可观测情况下,次用户的动态频谱接入问题。为了解决多用户多信道的复杂认知无线电网络环境中状态空间部分可观测环境导致的高计算量问题,充分利用与认知无线电网络一样具有认知能力且具有强大自适应性的深度强化学习技术DDRQN方法,通过在线学习找到最优频谱接入策略。利用DDRQN方法的目标是学习一种碰撞率低且信道利用率高的信道访问策略,同时基于DDRQN方法提高代理的可扩展性,以应对多速率和多代理场景的多种问题。

基于多智能体深度强化学习的车联网频谱共享

针对高动态车联网环境中基站难以收集和管理瞬时信道状态信息的问题,提出了基于多智能体深度强化学习的车联网频谱分配算法.该算法以车辆通信延迟和可靠性约束条件下最大化网络吞吐量为目标,利用学习算法改进频谱和功率分配策略.首先通过改进DQN模型和Exp3策略训练隐式协作智能体.其次,利用迟滞性Q学习和并发体验重放轨迹解决多智能体并发学习引起的非平稳性问题.仿真结果表明,该算法有效载荷平均成功交付率可达95.89%,比随机基线算法提高了16.48%,可快速获取近似最优解,在降低车联网通信系统信令开销方面具有显著优势.

动态频谱共享技术在5G中的应用

移动通信是一个资源受限性系统,而频谱是非常关键的资源和要素。目前,移动通信已经进入5G时代,而5G的主力频谱是3.5 GHz,频率越高,覆盖能力就越弱,因此其很难实现城区的深度覆盖及农村的广覆盖,且实现的建设成本也会非常高。目前,中低频谱资源几乎被3/4G占据,且无法全部重耕这些优质的低频段资源。5G与3/4G共用中低频段,由于每张网络承载用户是一个动态变化的过程,若采用固定分配频谱的策略,则会出现网络忙闲不均的现象,从而不能完全发挥中低频谱的利用率。动态频谱共享技术可有效解决上述问题,提高频谱利用率。文中在介绍技术原理的前提下,对该技术实现方式以及部署方式进行了介绍,最后通过测试数据证明了该技术的有效性。

基于无线环境地图的星地智能频谱共享方法

卫星和地面组件共享同一频段可以有效缓解频谱稀缺问题,提升频谱利用率,星地频谱共享将在未来的无线系统中发挥至关重要的作用。相较于传统的七色复用星地频谱共享方案均匀地分配点波束带宽,通过波束预测能够基于点波束流量需求的变化合理分配带宽,而频谱预测能够有效降低碰撞概率,从而提升网络频谱效率。提出一种基于无线环境地图的星地智能频谱共享方法,该方法联合波束预测和频谱预测,构建无线环境地图并基于无线环境地图进行频谱分配。仿真结果表明,该方法可有效提升频谱利用率,降低网络阻塞率和用户等待时间。

基于天基干扰绘图的星地一体化系统频谱共享研究

针对未来星地一体化系统中新入低轨道地球卫星(LEO)组件的用频需求和现任地面组件聚合干扰影响的问题,面向天基认知系统提出频谱感知和频谱数据库辅助的交织模式频谱共享方案。首先,针对低轨认知系统节点稀疏分布属性对频谱感知和干扰绘图带来的负面影响,提出“认知节点位置”概念。其次,研究低轨认知系统的双门限混合频谱感知和干扰绘图的机制,构建频谱数据库。最后,面向多状态虚拟网络模型,提出卫星组件上行频谱共享方案,实现LEO组件和地面组件之间的同频共存工作。仿真结果表明,所提双门限混合感知和干扰绘图能以较低密度的低轨认知节点实现高可靠性的频谱空间态势认知;所提基于频谱数据库和交织模式的LEO组件协作接入方案可以实现与地面组件的频谱共享,且不会显著增加LEO组件的端到端时延。

面向6G的星地融合网络频谱共享技术

卫星网络被公认为是下一代移动通信系统的重要组成部分,其与现有的地面蜂窝网络实现优势互补形成星地融合网络,可以为全球范围内的海量用户提供无处不在的宽带接入服务。而两网如何高效共享有限的频谱资源、缓解同频共存干扰成为当前的技术难点与热点问题之一。分析了星地融合网络频谱共享时存在的典型干扰类型,并对星地频谱共享场景中系统间干扰进行了仿真。介绍了星地频谱共享需要进一步研究的关键技术,并总结了星地融合网络频谱共享面临的挑战。

面向星地一体化网络的频谱共享方法研究

星地一体化网络是B5G/6G网络发展的重要趋势,业界正积极推动星地一体化网络的发展。随着卫星业务广泛进入消费市场,L、S等频段的频谱短缺问题日益严重。星、地网络间频谱共享是解决该问题的有效方案之一,但会导致系统间严重干扰。为此,提出一种基于干扰感知的频率资源共享分组方法,该方法在约束地面网络干扰功率的前提下,最大化星地一体化网络的系统效用,并通过局部搜索算法求解非线性整数规划问题。仿真结果表明,所提方案能够有效降低来自地面网络的干扰,并提升频率资源利用率。

FDDLTE/NR动态频谱共享的性能分析

本研究探讨了FDD LTE/NR动态频谱共享(DSS)技术在5G网络中的应用及其性能。研究选择1.8 GHz频段,在室内环境中进行了实验测试。测试采用路测和CQT方法,比较了LTE单模、NR单模和DSS模式下的网络性能。从RSRP、SINR、MCS、占用RB数以及吞吐量角度多维度地验证动态频谱共享的性能。结果显示,DSS技术在提高频谱利用率的同时,对LTE和NR性能都有一定影响。LTE性能损失在3%到8%之间,而NR性能损失在10%到22%之间。DSS技术能根据LTE和NR的业务需求灵活调整资源,在5G终端普及和网络发展的背景下,可有效提升网络容量和频谱效率。

电力系统中5G通信网络中的频谱共享技术

随着智能电网的建设逐步推进,电力系统的无线专网通信已经无法满足不断增长的通信业务需求。我国电力无线专网通信采用230MHZ频段,现阶段逐步暴露出信道容量差、传输速率不足、频谱资源利用率不高等问题,这无疑限制了智能电网业务的发展。为了保障电力通信高效、快速传输数据,改善通信环境,提高频谱效率,本文对电力系统中5G通信网络中的频谱共享技术开展了多角度的研究。

通信工程中的无线频谱共享技术与策略分析

在无线通信技术飞速发展的今天,频谱资源变得越来越紧张,无线频谱共享技术已经成为一种提高频谱利用率和缓解资源紧张问题的有效途径。本论文以通信工程为视角,对无线频谱共享的相关概念,分类,技术特征,优势及研究现状及发展趋势进行系统性分析。提出了无线频谱共享中灵活性和公平性,共享效率和资源利用率,安全性和隐私保护,法规政策和标准制定等方面的建议,提出以博弈论为基础设计共享机制,以机器学习为基础进行频谱预测和优化,以区块链为基础制定安全性保障策略,以法规政策和标准制定为建议的解决思路。通过上述策略及解决方案,其目的是使无线频谱资源得到有效,安全,公平的使用,促进通信技术不断发展及革新。

动态频谱共享技术的方案与开销研究

动态频谱共享(Dynamic Spectrum Sharing,DSS)技术在同一频段内为不同制式的通信技术动态、灵活地分配频谱资源,这种技术在快速部署5G网络、实现4G向5G平滑演进、利用低频段实现5G网络广覆盖等方面具有重要意义。虽然DSS在多数情况下通过灵活分配频谱资源可以提高频谱资源利用率,但引入DSS技术的同时,也带来了额外的频谱开销。介绍了目前主流的DSS技术方案与相应的开销计算方法,通过对比引入DSS技术前后的开销损失来分析各种DSS技术方案的优缺点,总结归纳出主流技术方案的额外开销。

改进的认知无线电频谱共享博弈模型

提出了一种改进的认知无线电频谱共享模型。该模型综合考虑了主用户的收益受到所有次用户请求带宽的影响,以及每个次用户的收益受到其他次用户请求带宽的影响;同时,与次用户竞争的主用户能够通过选择最佳带宽定价来获得最大的收益,相互竞争或合作的次用户通过从有限的频谱中改变请求频谱带宽来获得最大收益。对改进模型的静态博弈、动态博弈及其稳定性、帕累托最优等特性的仿真结果证明该模型适应实际情况。

改进的认知无线电系统中频谱共享博弈算法

为提高博弈策略的合理性和有效性,提出了一种分布式的频谱共享博弈算法.考虑主用户的二次边际成本函数,得到满足稀有频谱资源分配属性的价格函数;设计了节省信道开销的动态次用户信任度机制,对干扰主用户通信的次用户进行惩罚,从而优化频谱共享环境;引入主用户价格反馈机制,实现算法分层,保证主用户和次用户获得最大的效用,并提高频谱的利用率.仿真分析也表明了所提出的博弈算法能使频谱分配更加合理和有效.

动态频谱共享研究现状及展望

动态频谱共享作为解决频谱供需矛盾的有效方式之一,在国际上受到了广泛关注。首先,对动态频谱共享的发展情况进行了概述。然后,对国际上动态频谱共享的政策制定、标准化及应用情况等进行了梳理。最后,结合无线电管理现状,分析了实施动态频谱共享在频率管理、台站管理及无线电监测等方面的影响及挑战。

基于跳频的自适应频谱共享方案

本文针对异种网络之间的频谱共享问题,提出了基于跳频的自适应频谱共享方案.该方案中,频谱注册网络负责配置跳频频率表等跳频参数,并且将其在覆盖区域内广播.频谱共享网络中的可重构终端(CR-MTs)使用认知无线电(CR)技术对周围频谱进行监测,通过跳频频谱共享策略实现通信.本文设计了跳频频谱共享的信号发射模型和信令交换机制,提出了不同情况下的干扰避免(IA)策略.最后,对跳频频谱共享方案的性能进行了分析,基于干扰计算模型得到的仿真结果表明该方案具有较好的IA性能.

认知无线电网络基于F范数的频谱共享

针对多用户多输入多输出认知无线电网络的频谱共享问题,提出一种在保证授权用户服务质量要求的前提下,以认知网络容量最大化为目标的基于F范数的频谱共享方法.该方法利用信道矩阵的F范数选择认知用户以获得认知网络的多用户分集增益,并采用两次选择的方式降低算法的复杂度,通过将认知用户的发射信号投射到干扰信道的零空间来避免认知用户对授权用户的干扰,对认知用户的信道矩阵采用奇异值分解方法使其转化为并行独立信道,并使用注水功率分配方法增大系统容量.相对于已有的认知无线电网络频谱共享策略,该方法能够使认知网络获得更大的各态历经容量,降低授权用户的中断概率.仿真结果表明,当认知系统总发射功率为100w时,采用本文方法与文献中已有算法相比,认知网络具有约13%的各态历经容量增益.

认知无线电网络中的分布式动态频谱共享

研究了基于认知无线电技术的动态频谱共享,基于重复博弈理论设计了一种分布式动态信道接入和功率分配算法.在不影响主用户通信的情况下,每个认知用户能根据自己的服务质量(QoS)需求和本地信息进行分布式信道选择和功率分配,在系统频谱效率和业务QoS之间进行有效折中.该算法具有较好的收敛性,能最大程度地满足用户的业务需求,更适用于异构网络和业务的应用.

认知车载网络中基于QoS保障的频谱共享新策略

构建了基于认知无线电的新型车载网络,并提出基于安全业务服务质量(QoS)保障的两步式频谱共享策略:多认知小区间的频谱分配和单认知小区内的频谱共享。仿真结果表明,提出的GNBS(generalized nash bargaining solution)分配方案综合考虑了系统的公平性和总效用,可获得明显大于最大化最小方案的系统和速率,以及明显优于最大化和速率方案的多认知小区间的公平性;GNBS方案可以根据多小区间频谱需求的差异性来动态调节资源分配的比例,有效地实现了需求非对称的多小区间频谱资源的最优化配置;此外,单小区内的协作频谱共享机制,使得协作双方均获得了优于非协作方案的系统效用,有效地提高了系统吞吐量以及认知OBU间的公平性。

基于次用户检测能力的认知无线电频谱共享博弈

基于博弈论研究认知无线电系统中主用户和次用户频谱共享方法.认知无线电系统中,主用户出售空闲频谱给次用户,以获得收益,次用户则通过博弈竞争空闲频谱资源.由于不同的次用户检测能力各异,主用户对次用户的频谱共享意愿也不同.根据次用户的检测能力强弱为认知用户设置优先级,提出将反映次用户检测能力的终端设备剩余电量百分比体现在价格函数中,从而得到新的效用函数.通过仿真表明了该博弈算法能使频谱分配更加有效、公平、合理.