基于区块链的认知无线电网络电视频谱资源分配方法

随着无线网络技术的发展,电视频谱资源日益稀缺。提出一种认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中基于区块链的电视频谱资源分配方法。主用户(Primary Users,PUs)可以在满足自己通信质量要求的情况下对次用户(Secondary Users,SUs)的干扰功率进行定价来控制SUs的传输,SUs根据自身利益,选择是否付出一定的代价接入PUs的频段,且资源分配方案通过智能合约记录在区块链上。将PUs与SUs之间的相互作用制定为一个斯塔克尔伯格(Stackelberg)博弈问题,利用所采用的算法求解均衡。仿真结果表明了所提方法的有效性。

非线性能量收集认知无线电网络的次用户吞吐量最大化方案

针对一对主用户和M对次用户构成的认知无线电网络(cognitive radio network,CRN),研究了非线性能量收集的认知无线电网络的次用户吞吐量最大化问题。具体来说,对于考虑次用户发射器(secondary transmitter,ST)电路功率的情况,首先将主用户吞吐量需求下的次用户吞吐量最大化(secondary throughput maximization,STM)问题建模为一个非线性优化问题,然后将它转化成凸优化问题,最后提出一种联合使用黄金分割和二分法的低复杂度算法,获得主用户发射器(primary transmitter,PT)能量传输和次用户信息传输的最优时间分配以及主用户发射器的最优发射功率。对于忽略次用户发射器电路功率的情况,首先证明次用户吞吐量最大化问题的凸特性,然后设计了一个更高效的算法来求解。仿真结果表明,相比等时间分配方案和链路增益优先级方案,提出的设计算法能显著提升次用户吞吐量。

认知无线电网络中频谱分配算法

随着新型无线业务的不断发展,频谱供需矛盾日益明显.认知无线电网络被认为是实现动态频谱共享、缓解频谱供需矛盾的重要途径,近年来相关研究受到了广泛关注.本文对认知无线电网络中的频谱分配研究进展进行了分析.论文首先介绍了认知无线电网络的技术背景,分析了认知无线电网络中频谱分配的关键问题和算法设计目标.在此基础上总结了主流频谱分配模型的设计思想与技术特点,并详细描述了各模型经典分配算法的实现机制.最后,对频谱分配研究趋势进行了展望.

认知无线电网络路由及频谱分配联合策略研究

认知无线电网络中的节点可以自主切换通信频率,从而对拓扑和路由产生影响。该文针对多跳认知无线电网络的场景提出了一种路由与频谱分配的联合策略,在按需路由的过程中完成频谱分配任务。实验结果表明,在多数据流并存的认知无线电网络中,该策略较其它路由方法具有更好的适应性和更低的累积时延。

认知无线电网络信道交汇研究综述

认知无线电技术被认为是解决目前频谱资源利用率低下问题最有前景的技术,基于该技术,认知无线电网络采用动态频谱接入方式有效地提高了授权频段的利用率.然而,动态变化的信道可用性极大地增加了认知无线电网络组网的难度.信道交汇旨在为用户通信提供公共传输媒介,是实现无线网络组网的基础.介绍了认知无线电网络信道交汇的基本概念和特点,并阐述了信道交汇策略设计面临的挑战以及应考虑的性能指标.提出了信道交汇策略的分类标准和系统模型,根据该分类标准,详细剖析了当前信道交汇策略相关的研究工作.最后,讨论了认知无线电网络信道交汇研究的开放性问题,以期为未来的研究指出可能的方向和重点.

基于联盟构造博弈的认知无线电网络分布式多目标协作感知算法

协作感知技术可提高认知无线电网络中的频谱资源利用率,但网络节点在形成协作感知联盟的同时也不可避免地引入了额外开销,联盟内节点总希望用较少的额外能量开销达到较大的吞吐量期望.为此,文中提出了协作感知系统的多目标非线性优化问题,然后基于联盟博弈理论为该问题构建了一个不可转移支付的联盟构造博弈模型,在其核心的支付函数的设计中,采用线性加权和的方法同时考虑了节点吞吐量期望和能量消耗两个优化目标.基于该函数,提出了一种分布式多目标联盟构造算法DMCF,其核心是根据优超算子所定义的联盟的帕累托顺序,循环地对联盟进行合并和分裂操作.此外,还证明了DMCF的收敛性和最终联盟划分的稳定性.仿真实验的结果表明,DMCF可有效解决提出的多目标优化问题,与一种分布式随机联盟构造算法DRCF相比,DMCF总能使节点消耗较少能量却达到相对较大的吞吐量期望.在不同网络规模下,DMCF可获得的节点平均吞吐量期望可提升约7.5%,而节点平均能量消耗却可降低约70%.

基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法

现有认知无线电网络中路由算法没有综合考虑主用户的到达率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响。针对上述问题,结合认知无线电网络频谱动态变化的特性,提出一种基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法(multi-hop cognitive routing basedan channel allocation,MCRC)。MCRC算法先得到最大化总吞吐量的全局信道分配,然后考虑主用户使用授权信道的概率和认知用户竞争使用信道的概率,得到认知用户使用某个信道的概率,最后以信道的有效传输时延作为选路标准,根据Dijkstra算法选择最小时延的路径。性能评估结果表明,MCRC明显地减小了平均端到端时延,极大地提高了平均端到端吞吐量。

认知无线电网络中基于随机学习博弈的信道分配与功率控制

传统的认知无线电频谱分配算法往往忽略节点的传输功率对网络干扰的影响,且存在节点间交互成本高的问题.为此,通过量化传输功率等级,以最大化弹性用户收益为目标,构建联合频谱分配与功率控制非合作博弈模型,证明了该博弈为严格潜在博弈且收敛到纳什均衡点.进一步,将随机学习理论引入博弈模型,提出了基于随机学习的策略选择算法,并给出了该算法收敛到纯策略纳什均衡点的充分条件及严格证明.仿真结果表明,所提算法在少量信息交互前提下能获得较高的传输速率,并提升用户满意度.

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.

认知无线电网络频谱检测研究

为解决认知无线电中空闲频谱的识别问题,综述了近期世界范围内的频谱检测方法。分析了基于信道衰落、噪声特性等因素对频谱检测性能的影响,指出了物理层检测、MAC(Media Access Control)层自适应检测以及多用户合作检测的关键技术问题及其分析处理方法,并对检测性能进行了定性和定量的分析和探讨。

认知无线电网络分布式多信道MAC协议

在认知无线电网络中,MAC协议用于信道感知、选择和接入控制。以单网卡多信道MAC(MMAC)协议为基础,依据IEEE 802.22标准定义的静默期管理的两阶段感知策略,提出一种认知无线电网络分布式多信道MAC(CR-MMAC)协议。将两阶段感知机制和分布式协商融入MMAC协议,利用空闲频谱进行数据传输,并在MMAC协议ATIM窗的数据信道协商阶段引入预约机制,以避免选择同一信道的认知节点对在后续数据传输阶段再利用CSMA/CA造成的竞争碰撞。仿真对比分析表明,CR-MMAC协议能提高网络吞吐量、降低通信时延,综合性能优于MMAC协议。

认知无线电网络基于空分复用的机会频谱接入

传统的认知无线电技术采用机会频谱接入,认知用户的通信质量难以得到保证。通过利用多天线技术提供的空间信号处理能力,该文提出一种基于空分复用的机会频谱接入方法,当存在频谱空洞时,采用传统的机会频谱接入;无空闲频率资源可用时,认知系统利用空域信息完成发射预编码与接收滤波,从而以空分复用的方式实现通信。文中对认知系统天线配置要求进行了分析,当满足该要求时,认知系统能够与授权系统在同一授权频道实现无互扰共存。仿真结果表明,与传统的机会频谱接入相比,所提方法能够在不影响授权系统性能的情况下有效改善认知系统的通信性能。

认知无线电网络中物理层频谱检测算法的研究

频谱检测是认知无线电网络(CRN)的关键技术之一,本文对认知无线电网络中物理层频谱检测的算法进行了研究。首先阐述了经典检测算法的应用场景、检测性能和设备实现复杂度,针对经典算法中的问题和不足,提出一系列改进型算法以及利用信号与噪声相关性差异的新型检测算法,并对各种检测算法进行了分类比较,在此基础上提出了结合不同检测算法优势的CRN检测策略,最后指出可能的研究方向。

一种认知无线电网络中的新型主动频谱选择算法

为提高认知无线电(CR)网络频谱分配的持续性,建立基于交替更新过程的授权用户频谱利用模型,定义频谱的可用率和稳定度两个概念作为衡量可用频谱质量的参数,在此基础上提出了一种新型的主动频谱选择算法(PSSA).算法通过估计频谱的可用性,并依据频谱满足CR用户业务时长要求的概率,选择可用性好且能满足业务时长要求的最佳频谱接入,实现了PHY/MAC层与应用层的频谱接入跨层优化.仿真表明PSSA算法可有效降低频谱的冲撞率,同时算法可自适应设置频谱特性参数的权值及频谱可用性的门限值,具有很好的灵活性.

认知无线电网络中基于信任的安全路由模型

针对认知无线电网络中路由受到的选择性转发攻击,提出一种基于信任的安全路由模型。通过监视节点的数据转发行为,构建节点的信任以识别恶意节点。基于路由选择必须同频谱分配紧密结合的特点,在路由发现阶段,请求信息中封装节点的可用频谱机会并避免发送给恶意节点。在路由选择阶段,利用节点信任构建可用路径信任,结合延时度量进行路由决定。同时,根据节点的信任划分对其服务请求采取不同的响应,对非可信节点的恶意行为采取更严厉的惩罚,从而激励节点在路由中的合作。仿真结果及分析表明,在选择性转发攻击下,该模型较已有模型在网络吞吐率、端到端延迟方面都有较好的表现。

基于SVDD的认知无线电网络仿冒主用户检测技术

为了解决传统主用户感知技术无法检测认知无线电网络中的仿冒主用户(PUE)攻击问题,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的PUE检测方法。该方法将PUE攻击检测建模为一个数据不平衡的单类分类问题,采用高效的SVDD算法,在对PUE攻击一无所知的情况下,仅利用认知无线电网络中的合法用户数据训练单类分类器。将待测样本输入训练后的分类器即可实现PUE攻击检测。理论分析和仿真结果表明,利用该方法进行PUE攻击检测,可以获得较低的虚警率和漏检率。

面向认知无线电网络能量高效协作感知的在线节点选择算法

面向认知无线电网络中能量高效协作感知任务需求,提出了面向单次协作感知过程的能量最小化节点选择问题EMNS和面向在线协作感知的能量高效节点选择问题OENS。证明了两问题均为NP-hard难题。针对EMNS问题,提出采用分枝定界算法BAB求最优解和贪婪节点选择算法GS求近似解。针对OENS问题,提出为每个节点引入考虑能量消耗负载均衡的动态权重系数,基于BAB和GS算法设计了启发式的在线节点选择算法OBAB、OGS1。仿真实验结果表明,提出的算法可显著增加网络完成的协作感知过程次数,可有效延长网络"生存期"。

认知无线电网络链路层关键技术的研究进展

构建认知无线电网络是解决频谱资源日趋紧张问题的根本途径。为实现无干扰的伺机频谱共享,认知无线电网络的链路层不仅需要提供传统的数据传输服务,还必须支持一套与频谱非均匀特性相适应的新功能。对这些新功能所需的关键技术进行了归纳,分别从协作感知、感知机制优化、动态频谱接入、动态频谱分配、跨层设计及安全机制等6个方面进行了探讨,重点对这些关键技术的最新研究进展进行了总结和分析,并讨论了下一步的主要研究方向。

基于干扰权限交易的认知无线电网络功率控制算法

为提高认知无线通信系统频谱利用率和系统工作公平性,最大化授权用户和认知用户的经济效益,引入基于非合作博弈的干扰权限交易机制,提出了一种基于干扰权限交易的认知无线电网络功率控制算法.该算法允许授权用户在保证最低干扰门限的基础上交易其干扰权限,并对认知用户征收干扰价格来补偿其通信质量的降低.通过价格杠杆原理,授权用户和认知用户、认知用户和认知用户对干扰价格和发射功率进行非合作博弈,并且干扰价格和发射功率收敛于纳什均衡点.仿真结果表明,文中所提算法比传统算法具有更好的系统公平性和实用性.

基于不同分组层策略的认知无线电网络的性能

基于次用户采用的不同分组层策略,分析了认知无线电网络的性能,提出了两种认知无线电网络模型,推导了次用户的丢包率、分组时延、吞吐量以及频谱利用率的表达式.同时通过认知无线电网络的性能仿真验证了理论分析模型的准确性.分析和仿真结果表明:分析模型能准确地评估认知无线电网络的性能;次用户的丢包率、分组时延和频谱利用率随着业务流流入速率的增加而增加;使用认知无线电技术能大大提高频谱利用率;次用户采用不同的分组层策略对频谱利用率的影响很小,而对吞吐量的影响很大.