基于多智能体近端策略优化的多信道动态频谱接入

为了在多用户多信道通信场景中应用动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access,DSA)技术提高通信效率,保证用户公平,本文基于多智能体近端策略优化(Multi-Agent Proximal Policy Optimization,MAPPO)提出了MAPPO-DSA算法.该算法首先针对单信道接入在多个信道同时空闲时存在的频谱浪费问题,使用多信道接入作为解决方案.同时,多信道接入导致状态空间与动作空间指数增长,计算成本高,学习难度大.为此本文引入MAPPO深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法,在复杂环境中高效学习和优化接入策略.通过设计优化MAPPO中观测及奖励等强化学习要素和共享网络参数来保证用户公平.最后,在不同场景下的实验结果表明,所提出的MAPPO-DSA能够学习到近似最优的接入策略,部分场景中的网络吞吐量逼近理论上限,显著优于现有算法,且有效保证用户公平.

面向数据传输稳定性的无人机群频谱接入方法

针对频繁变化的无线通信环境中无人机群频谱资源使用问题,在保障无人机数据传输稳定的前提下,以降低无人机间用频冲突率、提升信道利用率和系统吞吐量为目标,设计了基于多用户非耦合排队频谱接入方法。该方法中无人机之间不需要信息交互和中心控制节点,仅需根据自身数据传输需求、互扰功率和历史信道使用状态信息来构建学习效益函数,生成频谱使用策略。仿真结果表明,所提方法在确保无人机数据传输稳定和兼顾无人机用频公平性的前提下,能有效降低无人机间用频冲突,提升无人机群吞吐量。

基于深度强化学习的多用户频谱接入算法研究

面向万物智联的需求,新一代无线通信技术向6G一体化智能网络演进的趋势日益明显。而内生智能将是其中的关键要素之一,成为体现6G网络具备自主感知-通信-决策-控制能力的核心特征。针对6G IEN面对海量数字业务需求的频谱资源稀缺问题,面向复杂多样的动态IEN网络环境和应用场景,提出了一种基于深度强化学习的动态频谱接入算法,使得多个用户设备可实现无人工干预的频谱自感知、设备自决策、用户自接入的智能化处理。与现有方法不同,所提方案在充分考虑用户的实际通信质量的条件下,基于深度强化学习算法对用户的发射功率进行有效的限制,从而实现了频谱资源的高效利用,可在系统吞吐量、碰撞概率等性能指标上获得较大的增益。

无线通信中的频谱感知与动态频谱接入技术研究

随着无线通信技术的迅速发展,频谱资源日益成为一种宝贵的资源。频谱感知与动态频谱接入技术作为解决频谱资源管理难题的重要手段备受关注。本文综述了频谱感知与动态频谱接入技术在无线通信领域的研究现状与应用前景,分析了其在提升频谱利用效率、解决频谱拥塞和频谱管理等方面的重要作用。并结合实验分析,展示了这些技术的潜力和优势,为未来的频谱管理与通信技术发展提供了有益的参考。

认知无线电中一种新的频谱接入方法

提出一种新的可实行性频谱接入算法。利用爬坡方法求解目标函数,使得计算频谱接入参数可行。根据对主用户接收机端的干扰温度估计方法不同,提出了合作式频谱接入算法和非合作式频谱接入算法,并对两种方法进行了系统仿真和比较。

认知无线电中的频谱接入技术

认知无线电是一种基于软件无线电的智能通信系统,它能够认知周围环境,并能通过一定的方法相应地改变某些工作参数来实时地适应环境,从而达到提高频谱利用率、缓解频谱资源紧张的目的。授权频段的频谱利用问题是认知无线电实现的关键技术之一。研究了授权频段的两种频谱利用方法:动态频谱接入和基于动态频谱接入模型之一的机会频谱接入。

机会频谱接入系统的切换请求排队机制及性能分析

针对非实时业务的特点,该文提出了机会频谱接入系统的两种切换请求排队方案,并采用二维Markov模型对其性能进行了建模分析,得到了呼叫阻塞率、强制中断率、信道利用率等系统性能关键参数的解析结果。数值结果分析表明,提出的两种切换请求排队方案是降低系统强制中断率的有效方法,且可克服切换信道预留机制阻塞率高、信道利用率低的缺点,信道利用率最多可提高26%。仿真实验验证了理论分析的正确性。

基于Q-learning的机会频谱接入信道选择算法

针对未知环境下机会频谱接入的信道选择问题进行研究。将智能控制中的Q-learning理论应用于信道选择问题,建立次用户信道选择模型,提出了一种基于Q-learning的信道选择算法。该算法通过不断与环境进行交互和学习,引导次用户尽量选择累积回报最大的信道,最大化次用户吞吐量。引入Boltzmann学习规则在信道探索与利用之间获得折中。仿真结果表明,与随机选择算法相比,该算法在不需要信道环境先验知识或预测模型下,能够自适应地选择可用性较好的信道,有效提高次用户吞吐量,且收敛速度较快。

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。

基于概率密度估计的认知无线电动态频谱接入算法

提出一种基于概率密度估计的动态频谱接入算法,通过由支持向量机拟合出的授权频段空闲时长的概率密度对信道状态进行评估,认知无线电用户根据信道状况选择接入.该算法可以进行自适应调整,具有良好的实用性与灵活性.仿真结果表明,所提出的算法可以有效降低信道的冲撞率,同时提高认知无线电用户的吞吐量和服务质量.

基于K-均值聚类的动态频谱接入技术

为了有效降低次用户接入授权信道时对主用户造成的干扰以及次用户被阻塞的概率,提出了一种基于K-均值聚类的动态频谱接入方法。该方法首先将关注的频谱划分为若干子信道,尔后对每个子信道进行特征提取,借助频谱特征,用K-均值算法对子信道进行聚类,将子信道分别纳入白色、灰色和黑色频谱池。次用户在接入信道时,重点选择白色频谱池中的信道接入。理论分析和仿真结果表明,利用该方法能够有效降低次用户对主用户的干扰和次用户被阻塞的概率,提高信道接入效率。

基于动态频谱接入的应急移动通信系统

新兴的动态频谱接入(DSA)技术可以解决频谱稀缺问题。本文在研究荷兰典型的下一代应急网络xGEN的基础上,分析了DSA在应急通信网络中的应用需求,设计了分级混合网络架构的DSA应急移动专用通信网络及其基于软件无线电(SDR)平台的快速可重配置的应急终端结构,并探讨了DSA设备特有的动态频谱管理功能实现的关键技术。

认知无线网络中动态频谱接入性能分析

认知无线电技术利用频谱空洞进行通信,有效缓解了频谱资源紧缺问题,动态频谱接入是其核心技术。网络中主用户对授权频谱的使用效率较高时,次用户接入网络无法完成符合QoS要求的通信,只有当主用户频谱效率在一定门限值下时网络才适合次用户接入。有限频谱空洞资源只能满足有限次用户的通信需求,为了保证通信质量,网络在固定的主用户频谱效率下只能接入适量的次用户。提出用强制优先排队理论对认知无线网络中的动态频谱接入过程进行模拟,通过仿真对次用户的切换概率、阻塞概率两个QoS因子进行分析,在给定的QoS条件下,得到了网络适合次用户接入的主用户频谱效率门限值,以及在固定的主用户频谱效率下网络适合接入次用户的量。

基于学习策略的动态频谱接入信道选择及系统性能

为了提高认知无线网络的丢包率和吞吐量性能,运用基于学习策略的动态频谱接入方法感知授权信道.在已知主用户先验信息的条件下,认知用户根据主用户信号忙闲的统计特性,按照空闲状态概率从高到低的顺序依次对目标授权信道进行频谱感知,并接入第1个检测到的空闲信道.针对固定速率和可变速率2种业务类型,分别考察了认知无线网络的丢包率和吞吐量性能.在未知主用户先验统计特性的条件下,认知用户的平均错误预测概率直接影响着系统性能.仿真结果表明,与随机频谱感知性能相比,基于机器学习和预测的频谱感知的丢包率和吞吐量性能均有所提高.认知用户基于学习策略的动态频谱接入信道选择方法可以有效利用频谱空穴,提高系统频带利用率.

面向实时业务的认知无线网络MAC层频谱接入方案

为满足认知无线网络中宽带业务实时传输的需求,提出低延迟的MAC层频谱接入方案,包括频谱感知调度与信道接入竞争两部分。在频谱感知阶段,认知用户选取最佳可用信道数实现感知与传输的延迟最小化;在信道接入竞争阶段,协议考虑频谱资源动态变化的特点,通过设计数据帧格式以及邻居节点协同侦听机制,减小信道冲突与"聋终端"的影响。理论与实验结果表明,与传统的认知无线网络MAC层协议相比,提出的接入方案数据传输延迟更短,同时在授权信道空闲率较大时吞吐量性能略优。

基于MIMD的动态频谱接入方案

针对基于退让机制(BCM)的频谱接入方案存在的不足,提出一种基于干扰最小化、需求最大化(MIMD)的动态频谱接入方案,给出相应的MIMD动态频谱接入算法(MIMD-DSA)。使感知用户(CU)通过学习以往频段的接入经验来选择候选频段,在主用户出现时通过MIMD-DSA算法切换到这些频段。仿真和分析结果表明,与BCM方案相比,该方案能进一步提高频谱利用率。

认知Ad Hoc网络能量有效频谱接入策略

针对认知无线Ad Hoc网络中次用户能量受限问题,提出一种基于能量有效性的机会频谱接入策略。联合考虑信道状态的时变性和次用户的频谱感知准确性,基于部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)建立了一种最大化能量有效性的分析架构,指导次用户选择能效最佳信道,并根据信念状态、信道增益和检测概率,自适应控制传输功率。仿真结果表明,该策略能够有效提高次用户传输的能量有效性,通过对传输功率的有效控制,实现了传输性能和能量开销的有效折中。

应急通信系统的动态频谱接入及性能分析

本文将传统的应急通信系统与认知无线电技术相结合,在授权用户、应急用户和一般认知用户这三类用户共享频谱池的前提下,提出了两种不同接入等级的认知无线电接入策略。在这两种接入策略下,对系统动态频谱接入过程,构建了基于三维马尔可夫链的分析模型。在该模型基础上推导了应急用户和其它认知用户的阻塞率及强制终止概率,给出了它们的数学闭合表达式,并对系统性能进行了分析。仿真结果表明:三级优先级接入策略,使得应急用户的阻塞率和强制终止概率得到了降低,该策略的采用很大程度上提高了应急用户的性能。

毫米波蜂窝网络混合频谱接入方案的性能研究

针对毫米波蜂窝网络中开放接入模式下多运营商双频混合频谱接入方案的频谱效率进行了研究。首先,采用泊松点过程对各运营商基站分布进行建模,用户根据最大接收功率准则选择基站以及高频载波信号干扰噪声比(SINR)阈值接入准则选择载波频段;其次,采用速率覆盖率作为研究频谱效率的性能指标,根据信道模型、路径损耗模型和天线模型,由随机几何理论推导出速率覆盖率的理论计算式;最后,通过仿真实验分析用户密度、基站密度和天线增益等参数对速率覆盖率的影响。实验结果表明,多运营商双频混合频谱接入方案具有较好的频谱利用率。

基于跨层优化的机会频谱接入算法

针对周期性信道感知机会频谱接入系统,首先采用马尔可夫过程对次用户的感知活动进行建模分析,然后结合物理层和MAC层参数提出一个跨层性能指标——有效传输容量,并在最大化有效传输容量准则下提出一种跨层优化机会频谱接入算法,进而分析了机会频谱共享系统可获得的平均有效传输容量。理论分析和仿真结果表明,所提出的跨层优化接入算法性能优于单层优化接入算法,它可以使次用户获得更高的有效传输容量。