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。

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。

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.

一种认知无线网络自适应路由优化算法

通常情况下认知无线电网络(CRN)无法直接使用一般网络的路由协议。提出在CRN中使用的一种基于粒子群优化(PSO)的自适应粒子群优化路由(APSOR)算法。APSOR算法通过对PSO方法的改进,可以处理多目标路由问题而优于列举的几种经典最短路径算法。建立并实现分布式APSOR仿真模型,在每个节点上分别计算最优路径。该算法的另一优势是这种分布式自适应算法同样考虑了在CRN路由中对QoS性能指标的满足。实验和仿真结果表明,相比经典算法,该算法可对不同QoS指标下的多跳路由进行自适应优化。

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.

认知无线电网络中次用户平均吞吐量的优化

协作频谱感知的认知无线电网络中,已有研究表明增加参与协作频谱感知的次用户数量能够提高感知性能,进而提高信道吞吐量。然而,由于信道容量的限制,不断增加参与协作感知的次用户数量并不会使信道吞吐量无限提高,反而会使次用户平均可获得的吞吐量不断降低。针对上述问题,该文以次用户平均吞吐量为优化目标,证明多信道条件下,对于任意给定的融合参数,次用户的平均吞吐量是感知时间的凸函数,并提出交叉迭代算法进行2维优化。仿真结果表明,当信噪比为-10 dB时,次用户使用交叉迭代算法获得的平均吞吐量较已有算法可提高20%以上。

一种解决认知无线电网络模仿主用户攻击问题的方案

针对认知无线电网络中出现的模仿主用户攻击问题,提出一种基于HASH匹配技术的解决方案。当主用户网络工作时,主用户基站在要传输的数据上附加用于HASH计算的原始数据,然后将它们发送出去,认知用户先对接收到的那些原始数据做HASH计算,然后将计算结果同预先保留的HASH值相比较。如果匹配成功,则证明有主用户出现。方案充分利用HASH函数计算速度快的特点,保证认知用户及时切换频谱,避免干扰主用户正常工作,利用HASH函数单向不可逆的特点保证了方案的安全性。给出了具体的设计方案。通过与相关方案比较,该方案具有安全、高效、可行的特点,能有效解决认知用户网络中出现的模仿主用户攻击问题。

认知无线电自组织网络MAC协议

随着无线频谱资源短缺问题的日益突出,认知无线电网络得到了广泛关注和研究.在这类网络中,媒体接入控制MAC协议是关键技术之一.特别是在认知无线电自组织网络中,因为缺乏中心基础设施的支持,MAC协议的设计面临着巨大的挑战.除了媒体接入控制等传统问题之外,这些挑战还包括如何保证主用户的业务质量,如何有效认知并管理频谱资源等.文中首先介绍了认知无线电自组织网络MAC协议的最新研究进展,然后对一些典型协议进行了比较分析,最后对未来的研究方向进行了探讨.

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。

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%.

一种基于认知无线电的卫星网络信道接入策略

针对可用无线信道资源紧张与固定信道分配方式导致卫星网络信道利用率低下的问题,提出一种基于认知无线电的卫星网络信道接入策略。卫星用户以分时多址(TDMA)方式接入卫星信道,认知用户通过频谱感知发现卫星网络闲置信道资源,并以S-ALOHA方式接入信道。通过建立基于频谱感知与具有捕获效应的认知用户信道接入模型,分析认知用户最佳频谱感知时间,推导干扰信号在相干叠加与非相干叠加条件下的卫星网络吞吐率性能,并对影响网络吞吐率的因素进行仿真分析。结果表明,该信道接入策略能够在不明显降低高负载时卫星网络吞吐率的前提下有效提高低负载条件下的卫星网络吞吐率,且干扰信号相干叠加比非相干叠加对网络吞吐率性能的提升更为显著。

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。

认知无线电网络路由研究综述

在对近期认知无线电网络路由研究成果进行研究的基础上,从邻居节点发现、"耳聋"、邻居节点消失、路由发现和跨层设计等5个方面,对认知无线电网络路由研究面临的重要挑战进行了分析;从研究方法的角度,对路由研究中对公共控制信道的依赖、路径延时,以及需要考虑的技术指标进行了讨论.最后,从介质、信道、节点和网络等4个方面,对路由研究场景设计进行了归纳总结;并从路由优化方案和路由拓扑算法协议两个方面,对主要研究成果进行了分析和讨论.

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.

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。

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.