认知无线Ad-hoc网络中的按需路由协议

认知无线Ad-hoc网络(CRAHN)近年来受到了广泛的研究,相应的路由协议也随之被提出。在这些协议中按需路由被认为是最具优势的。这主要是由于对AODV路由协议和DSR路由协议的适当改进可以很好的适应CRAHN网络。对一些基于AODV,DSR以及混合型的CRAHN按需路由的改进协议进行了总结,阐述了协议设计的基本原则,对比了不同协议之间的特点和性能。对其优缺点进行了总结和讨论,并分析了未来的研究难点。

融合信息通信和空中计算的认知无线网络鲁棒资源分配优化

针对空中计算网络中无线传感器的功率资源限制及其与现有无线通信网络的频谱竞争,研究一个包含信息通信和空中计算功能的认知无线网络,其中,主网络实现无线信息通信功能,次网络实现空中计算功能,且次网络中的传感器利用主网络基站发送的信号收集无线能量。考虑空中计算的均方误差(MSE)约束和网络中各节点的功率约束,基于随机信道不确定性构建目标函数为无线通信用户的和速率最大化的鲁棒资源分配优化问题,提出一个交替优化(AO)-改进的约束随机连续凸逼近(ICSSCA)算法,即AO-ICSSCA算法,将原鲁棒优化问题转换为确定性优化的子问题,并以交替的方式优化主网络基站的下行波束成形向量、次网络中传感器的功率因子和融合中心的融合波束成形向量。仿真实验结果表明,相较于改进前的约束随机连续凸逼近(CSSCA)算法,AO-ICSSCA算法能以更短的计算用时实现更好的优化性能。

基于智能反射面的无线携能认知网络鲁棒传输设计

针对智能反射面辅助的无线携能认知网络,提出了一种基于用户非完美信道状态信息的波束成形方案,提高网络的频谱和能量收集效率。在假设用户信道误差范数有界的条件下,建立了以信息接收用户最小可达速率最大化为目标函数,以满足信息接收用户和能量接收用户需求、主用户干扰阈值和基站最大发射功率为约束条件的优化问题。针对此非凸问题,提出利用三角不等式、交替方向乘子法和交替优化的迭代算法,以较低的计算复杂度求解得到基站的有源波束成形权矢量和智能反射面的无源波束成形矩阵。最后,仿真验证了所提方案相较于随机相位方案能够有效提高系统的性能,证明了在携能认知网络中引入智能反射面的可行性和有效性。

一种能量感知的认知无线网络路由算法

为解决认知无线电网络有限的能量资源对全网路由的影响,提出了一种网络节点能量感知的路由算法EARP(Energy Aware Routing Protocol)。该算法允许根据单个节点的能耗和全路径从不同传输路径的相邻节点中选择路由。文章设计了路由维护策略,以防止链路传输过程由于能量耗尽引起路径中断。在相同的实验环境下,通过与LEACH路由协议进行仿真实验。结果表明,提出的EARP可以明显地平衡负载,保护低能量节点,延长网络生存时间,降低数据传输的丢包率和包延迟,可以提高传感节点的能耗,提供路由能力。

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。

基于认知无线电的AD HOC网络智能选频技术研究

传统的电台设计以高速跳频体制来应对复杂电磁环境,但该体制灵活性差,实际的通信效果和抗干扰能力不如预期,针对此情况提出传统跳频+智能选频跳频的MIX链路传输机制解决方案。设计基于认知无线电的智能选频技术,使得网络节点设备始终工作于当前最佳的信道条件下,达到任何时间任何地点的高度可靠通信和对频谱的有效利用的目的。对其中的基于网络的电磁环境快速认知、本地频谱感知、主动波形感知、网络频率资源规划自适应选频互干扰问题解决等关键技术进行了分析和研究。

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。

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。

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。

认知无线传感器网络中基于流量的多路径路由

人们对无线传感器网络多路径路由问题的讨论很多,但从流量分配的角度来讨论路由问题相对较少。主要讨论无线传感器网络通过认知无线电租赁有限的频谱资源,从网络流量分配的角度,利用微分博弈模型来解决无线传感器网络多路径路由问题,同时也考虑了多路径路由的稳定性及经济效益问题。通过求微分博弈反馈纳什均衡的解对n条路径进行了动态流量分配,给出了可以提高认知无线传感器网络有效性、稳定性、可靠性及经济效益的多路径路由算法。

基于无线携能和非正交多址接入的认知中继网络中断性能分析

研究了基于无线携能通信(SWIPT,simultaneous wireless information and power transfer)和非正交多址接入(NOMA,non-orthogonal multiple access)的认知中继网络的中断性能。针对具有直接链路通信和两阶段通信两种传输模式,推导了系统总体中断概率的解析表达式和高信噪比条件下的渐近表达式,并通过Monte-Carlo仿真验证了理论推导的正确性。仿真结果表明,系统在直接通信模式下能获得更好的中断性能。此外,与传统的正交多址接入认知中继网络相比,基于SWIPT-NOMA的认知中继网络能获得更好的中断性能和更高的能量效率。

认知Ad-hoc无线网络的跨层结构设计

认知ad-hoc无线网络中,提出了一种新的跨层设计方案。文章建立了认知无线网络中传统OSI 7层模型中的物理层、数据链路层及网络层的数学模型,并根据各层的数学模型特点设计了新的通信节点结构。通过提出有效信道容量的概念,实现了物理层/数据链路层/网络层的3层跨层设计,并在此基础上提出了多目标推理与决策过程新的程序设计流程图,最后使用遗传算法进行多目标优化并决策出最终的通信参数。仿真结果表明,提出的3层跨层设计的数据包投递率与系统吞吐量明显优于传统分层设计结构及双层跨层结构设计方案,即能够实现通信系统准确度及通信效率的提高。

基于非正交多址接入的星空地多用户认知网络性能研究

卫星通信(SatCom)因其强大的生存能力和无缝覆盖的独特优势,能够弥补地面通信网络受地形限制、覆盖范围小等短板,在当前和未来的无线通信系统中具有重要的地位。此外,空中辅助通信由于其在星地网中的灵活性和可扩展性,具有很高的研究价值。为克服星空地网络(ISATN)中频谱短缺问题,认知无线电(CR)和非正交多址接入(NOMA)被用于提高频谱利用率和传输性能。因此,该文研究了基于NOMA的星空地认知网络(CISATN)的性能,考虑多用户场景,分别得到了主网络和次级网络的中断概率(OP)的准确表达式和高信噪比下的渐进表达式,并给出了这两个网络的分集增益。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了理论推导的正确性,并分析了关键变量对系统指标的影响。

认知Ad-Hoc网络中一种基于稳定性和时延的路由协议

未来的认知Ad-Hoc网络中,授权用户的活动将对认知用户之间的多跳路由的稳定性造成很大影响,为了保证认知用户之间路由的稳定性并降低路由的端到端时延,提出了一种基于稳定性和时延的路由协议。该协议引入稳定性因子,只有满足了稳定性约束条件的路由才可以作为候选路由,然后将传输时延作为度量对候选路由进行筛选。通过一个简单拓扑模型验证了该路由选择策略的优越性;并针对认知无线Ad-Hoc网络的网络环境,分析了其时延和稳定性的模型,在此基础上结合传统AODV(Ad hoc on-demand distance vector routing)路由协议,实现了提出的综合信道和路径选择策略。仿真结果表明:提出的路由协议无论在不同的源、目的节点距离,还是在不同的授权用户活跃程度下都具有更好的稳定性和端到端时延表现。

绿色无线认知供能通信网络研究

目前,信息和通信技术行业约占全球能源消耗的2%~6%,其中很大一部分来自无线和移动通信行业。随着无线数据应用的激增,无线技术在全球范围内继续以前所未有的速度增长。这导致了基站安装数量的增加,对电网和设备功耗的要求也更高,使全球碳足迹增加。因此,当前的无线认知供能通信网络需要在不同的层面上(从组件、电路、设备到协议、系统和网络)采用环保的绿色通信技术。文章阐述了绿色无线认知供能通信网络设计的4个基本权衡,从香农容量公式的角度对其进行分析,并总结了最新研究进展及未来发展方向。

长距离认知无线自组织网络在风电场的应用

为解决风电场监控系统的远距离通信问题,对长距离认知无线自组织网络的原理进行研究,分析传统有线通信架构现状,提出在风电场的监控系统中引入长距离认知无线自组织网络通信技术,以期为风电场的管理提供参考。

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.

认知无线网络基础理论与关键技术研究

认知无线网络是一种具有认知过程的网络,通过网络环境的学习分析,对网络状态进行规划、决策和响应。认知无线网络是解决网络容量受限问题的有效途径之一,满足了国家对频谱高效利用和异构网络融合的战略需求,作为5G关键技术为未来无线通信网络的发展指明方向。主要介绍认知无线网络的体系架构、研究的基础理论和实现的关键技术,最后给出认知无线网络的验证演示平台。

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.