一种基于认知无线电的自组网多信道MAC协议

针对节点具有多个可用信道的自组网的信道资源利用率问题,提出了一种基于认知无线电的MAC接入协议。协议根据网络中节点的邻居关系,通过认知推理对两跳邻居范围内的不同网络节点分配不同的驻留信道。驻留信道的选择考虑了避免信道干扰和冲突,每个节点只需要两部半双工收发信机就能够实现在多个信道上高效的数据收发,同时只需很少的控制信息开销。仿真结果表明,协议在网络总吞吐量、端到端时延等方面具有优良的性能,能很好地适用于节点密集的应用场合。

一种基于认知无线电的自组网多信道MAC协议

针对节点具有多个可用信道的自组网的信道资源利用率问题,提出了一种基于认知无线电的MAC接入协议,协议根据网络中节点的邻居关系,通过认知推理对两跳邻居范围内的不同网络节点分配不同的驻留信道,驻留信道的选择考虑了避免信道干扰和冲突,每个节点只需要两部半双工收发信机就能够实现在多个信道上高效的数据收发。仿真结果表明,协议在网络总吞吐量、端到端时延等方面具有优良的性能,能很好地适用于节点密集的应用场合。

面向认知无线电自组网的功率分配算法研究

针对认知无线电自组网节点具有移动性及交互性的新特点,首先提出一种根据SU节点之间的空间差距赋予每个SU节点不同的权重系数,将检测结果加权平均得到共同检测结果的合作式频谱感知模型;然后,对系统模型下授权信号可能受到的干扰进行分析,并建立多约束条件下的能量效率最优化问题的数学模型。接着,提出一种基于NLMS的干扰概率分配算法,解决在多约束条件下的能量效率最优化问题;最后,通过实验验证感知模型及分配算法的效率。

面向移动自组网的分布式认知MAC协议改进设计

针对移动自组网MAC协议未考虑节点移动性、缺乏功率控制机制、算法开销较大等问题,改进设计基于信道可维持时间的分布式认知MAC协议。新协议建立了节点存储信息结构,根据节点功率与移动速度的关系,构建信道可维持时间模型,并改进信道感知和数据传输算法,增加移动性和信道增益考虑,降低速度和功率对信道感知的影响,提高协议对移动性的适应能力。结果表明,对于中低速网络而言,该协议在不增加控制开销的基础上,丢包率、时延和频谱利用率等性能得到较大改善。

基于认知无线电的MANET网络中虚拟骨干网的建立

将认知无线电技术融入MANET网络,利用认知节点的频谱感知功能,实施基于动态信息的簇首和网关选择.以簇首为锚点,通过选择受主用户影响较小的网关节点寻求连通支配集,建立虚拟骨干网.由此生成的虚拟骨干网以簇首为接入点,簇首间的网关承担簇间连接功能.基于权值比较,通过对主用户的位置感知,划分认知节点的空间分布区域并赋以不同的权值设计,实现对网络的分区处理,一方面维持运动中的分簇相对稳定,另一方面减少干扰链路存在的概率.最后通过仿真分析进行了算法的有效性验证.

基于链路保持时间的认知移动自组网拓扑算法

针对认知移动自组网中认知用户(cognitive user,CU)移动性和主用户(primary user,PU)优先通信导致网络不稳定,基于改进的移动模型,运用概率原理预测链路平均保持时间,并给出邻域拓扑保持时间的计算公式。用最大生成树的思想设计拓扑生成算法,以邻域拓扑保持时间为周期设计拓扑重构机制。证明算法保证了网络连通,同时可在各节点分布运行。仿真结果表明,算法简化了网络拓扑,对PU具有认知能力,有效减少链路断裂导致的拓扑重构和路由开销,提高了网络端到端传输效率。

一种快速自组网空中无线电监测定位系统设想

随着无线电技术的飞速进步和广泛应用,电磁环境日益复杂,对无线电信号的快速排查和定位是无线电监管机构的一项重要任务。目前现有的无线电监测系统基本以地面无线电监测固定站或移动监测车等方式部署,能够对监测网覆盖范围内的无线电信号发射源进行监测和定位。但受地面监测站点数量和设置位置的限制,对监测网覆盖范围外的信号源则无能为力。

一种新的基于DSR的移动自组网节能路由策略

移动自组网是由一组带有无线收发装置的移动节点组成的一个支持多跳的临时性的网络自治系统。由于移动自组网的大多数节点是由有限寿命的电池来提供的,因此能量保护策略成为制定路由协议的一个重要依据。该文提出了一种新的基于动态源路由协议的节能路由策略,仿真表明该策略有效地延长了网络的生存时间,并很好地均衡了节约能耗和保护网络传统性能的需求。

IEEE 802.22——第一个基于认知无线电的国际标准

在过去的十年时间里,无线通信和无线网络技术迅速发展,无线局域网（WLAN）、无线个域网（WPAN）、无线城域网（WMAN）的数量呈几何级数增长,再加上3G/4G移动通信的普及,使移动数据业务量急速增加。但是目前的频谱资源分配方式是静态的,大量优质的低频段频谱资源处于闲置或半闲置状态。所幸的是,认知无线电技术的发展为这种矛盾提供了解决方案。

一种基于深度Q学习的移动自组网稳定路由

节点的移动降低了认知无线电-移动自组网(CR-MANETs)路由的稳定性。为此,针对CR-MANETs网络,提出基于深度Q学习的稳定路由(DQLR)。设计DQLR路由的目的在于最小化端到端队列时延和提高链路稳定性。DQLR路由先通过队列可用空间和链路的连通时间计算链路成本。然后,建立深度Q学习模型,并选择具有最低Q值作为下一跳转发节点,进而构建稳定路由。最后,利用SimPy仿真框架建立仿真平台,分析了DQLR路由的性能。仿真结果表明,相比于基于链路稳定的MANETs路由(LSR),提出的DQLR路由降低了队列时延和路由时延,并提高了数据包传递率。

基于行动预测的支持移动自组网QoS的路由方案

从研究高斯-马尔可夫运动模型出发,提出了一个可用于预测移动自组网中节点间最大链路有效时间的模型。从提供QoS路由度量和改进被动路由协议两个方面阐述了提供移动自组网QoS支持的机制。仿真实验表明,新的路由方案具有网络吞吐量大、抖动小和时延可控制的特点。

认知协同MANET网络分布式功率控制算法

针对节点能量受限的认知协同MANET网络,设计一种分布式功率控制算法.以最小化认知协同MANET网络总能耗,且满足用户QoS需求为目标,将功率控制问题转化为凸优化问题.基于拉格朗日对偶分解理论构建梯度迭代算法寻求最优解,实现最优功率分配.仿真结果表明,该算法能快速收敛,且在有效降低节点发送功率的同时保证业务的QoS需求.

认知车载网中基于TDMA/CSMA的混合多信道MAC协议研究

针对MAC协议在很大程度上影响着车载移动环境的吞吐量、丢包率和传输时延等性能,基于认知车载网中MAC协议的要求,提出了一种TDMA与CSMA相结合的多信道MAC协议(CRTC-MAC)。在固定时隙分配时采用基于无竞争的TDMA访问策略,在动态时隙分配时采用基于竞争的CSMA接入方案,并在此基础之上对传统的TDMA和CSMA访问方式进行了改进,通过优化数据传输的帧结构,减小了冗余数据所带来的额外开销。性能分析和仿真结果表明,CRTC-MAC协议在上述性能指标上,表现出了一定的优越性。该协议能有效降低节点间数据包传输时所产生的碰撞,在较少的帧数内保障节点成功获取到相应的时隙,从而改善网络的性能。

认知车载网中基于路段划分的协作MAC协议研究

传统认知车载网(CR-VANET)中采用基于竞争的介质访问控制(MAC)协议,该协议在高车辆节点密度情况下会导致较高的数据包碰撞率,严重影响安全消息传输的时延和可靠性。针对该问题,提出一种基于路段划分的协作MAC协议,以优化CR-VANET系统性能。通过对每段道路的簇首进行时隙分配,减少数据包的碰撞概率,降低传输时延。同时为确保消息传输的有效性和可靠性,在空闲时隙选择辅助节点给接收数据失败的节点重传消息。性能分析和实验结果证明,该协议能够有效降低丢包率和传输时延,提高网络的吞吐量。

异构网络融合及实现技术方案探讨

异构网络融合是提供泛在网络和普适计算的重要基础,也是未来网络的发展趋势。首先,介绍了异构网络融合的基本概念和涉及的主要问题。然后,对异构网络融合的国内外发展现状进行了概述。在此基础上,针对异构融合网络的特点,从多个层面说明了实现异构网络融合可选的设计思路和技术途径,特别是对网络层面的异构网络融合方案进行了详细阐述。

智能交通车载网的现状及其发展策略

车载网作为智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的一个主要组成部分,在提高行车安全、减少交通事故等方面具有十分重要的应用意义。在简要介绍ITS车载自组网络结构的基础上,分析ITS车载网的现状及其存在的安全隐患,探讨消除车载网安全隐患的应对策略,指出将认知无线电技术与ITS车载自组网技术相结合构成认知车载网,以有效解决在突发场景下高密度交通安全信息突发流的快速传播问题,并就相关问题进行了讨论。

存储-携带-转发路由中基于消息优先级的缓存管理算法

存储-携带-转发(Store-Carry-Forward,SCF)路由广泛应用于稀疏移动自组网(Sparsely Populated Mobile ad-hoc Network)。当缓存区容量有限时,SCF路由需对缓存区进行管理,进而避免缓存区溢出问题,并最小化未被传输至目的节点的消息数。为此,提出基于消息优先级的缓存管理算法(Buffer Management Policy based on Message Priority,BMP-MP)。BMP-MP算法将稀罕的消息赋予高的优先级。优先级越高,从缓存区删除的概率就越小,尽可能避免消息从网络内消失。实验数据表明,提出的BMP-MP算法能够降低未传递消息率和传输时延。

一种基于深度Q学习的移动Ad Hoc路由协议

针对认知无线电-移动Ad Hoc网络,提出基于深度Q学习的移动Ad Hoc路由协议(DQRM)。DQRM路由先利用节点的剩余能量以及移动速度计算成本,再利用深度Q学习计算节点的Q值。在发现路由阶段时,源节点从邻居节点中选择具有最低Q值的节点传输RREQ包;利用单播方式传输RREQ包发现路由,降低了控制开销;目的节点收到RREQ包,沿着传输RREQ包的路径向源节点回复RREP包。仿真结果表明,提出的DQRM路由降低了控制开销,并提高了数据包传递率。

一种高斯-马尔科夫自组网组移动模型

研究了Ad Hoc网络中移动模型问题。针对目前Ad Hoc网络节点通常具有群组移动性的特征,提出了一种新的移动模型—高斯-马尔科夫组移动模型。通过与RWP、CGM移动模型仿真对比得出,该移动模型符合能够有效描述具有群组移动性的Ad Hoc网络,同时也表明,不同的移动模型对Ad Hoc网络路由协议性能具有很大的影响。

单收发器分布式多跳认知媒体接入控制协议优化设计

针对移动自组网(MANET)媒体接入控制(MAC)协议中存在的多收发器限制、信道负载失衡等问题,并兼顾多跳和控制开销等性能,提出一种单收发器多跳分布式认知MAC协议优化模型。首先基于功率节省模式(PSM)机制,利用通知传输指示消息(ATIM)窗口和DATA窗口时间分割实现认知MAC协议的信道感知和数据传输功能;其次对功率值非均匀量化和格雷编码,降低移动性导致的浮点型开销;然后设计了多跳分布式信道协作机制,以此为基础,重定义信道切换规则,确保信道之间负载均衡;最后对信道空出时间(CVT)、信道开启时间(COT)、吞吐量和信道负载时间进行仿真。结果表明,新协议无需多收发器支撑,各信道之间CVT、COT、负载时间差值分别降低了13 ms、20ms和100 s,对应吞吐量提高了1.5%,实现了协议在收发器数、信道负载均衡、吞吐量和控制开销等性能方面的优化。