基于频谱池的认知无线电频谱切换分析

为了解决认知无线网络中认知用户频繁切换的问题,最大程度上降低认知用户的切换次数,在已建频谱池的基础上,提出了频谱空穴空闲时间由长到短的排队时间模型,并对该模型下的频谱切换概率问题进行对比研究。推导了一次认知业务请求服务时间内发生频谱切换的概率公式,研究了授权用户到达率与认知用户到达率对频谱切换概率的影响,给出了频谱切换的概率仿真,仿真证明该模型比随机信道选择的效果更优越。

基于用户间公平性的改进型频谱分配算法

针对目前频谱资源紧缺的现状,通过对图论着色模型的分析理解,提出了一种基于用户公平性的改进颜色敏感度的图论着色算法,该算法从用户的网络效益和使用频谱数出发,引入公平因子,改变频谱分配过程中给用户的分配优先级,保证频谱分配的公平性。通过仿真表明其可行性。

认知无线电频谱切换概率研究

为了解决认知无线网络中认知用户频繁切换的问题,最大程度上降低认知用户的切换次数,在已建频谱池的基础上,提出了频谱空穴空闲时间由长到短的排队时间和信道匹配模型,并对该模型下的频谱切换概率问题进行对比研究。推导了认知用户一次认知业务请求服务时间内发生频谱切换的概率公式,研究了授权用户到达率与认知用户到达率对频谱切换概率的影响,给出了频谱切换的概率仿真,仿真证明信道匹配模型的效果更好。

基于混沌量子蜂群算法的认知无线电频谱分配

在图论着色模型的基础上,提出了一种基于混沌量子蜂群算法的认知无线电频谱分配方法.该算法基于人工蜂群理论,结合量子计算的高效性和混沌初始化的遍历性来实现频谱分配的优化问题.通过实验仿真比较了此算法与颜色敏感度图论算法、量子遗传算法、量子蜂群算法的性能,结果表明该算法具有更好的收敛性和网络效益.

基于Markov的频谱切换研究

为了进一步提高认知无线电网络中认知用户的切换性能,有效降低认知用户切换中的阻塞率和强制中断率,提出了频谱池与预留信道相结合的解决方案,并且借助马尔科夫链和排队理论对认知切换系统关键指标进行分析。仿真结果显示,该方案能够有效保障和提高认知用户的服务质量。