主用户链路深度衰落下的认知网络中继

针对主用户链路经历深度衰落而发生通信中断的问题,提出了一种认知网络对主用户进行'透明'中继的方案。在不改变主用户通信协议的前提下,该方案首先感知主用户的状态,以判断其是否需要中继服务。当主用户通信发生中断时,认知网络利用从用户的能量检测器选出一个最优的节点解码转发主用户信号。从中断概率角度证明了这种最优单节点中继具有与多节点中继相同的空间分集作用,能够提高主用户平均传输效率,有较大的中继信道容量。通过仿真分析,验证了其分集效果和传输效率的提升。

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。

基于Moran过程的认知中继网络多策略信任演化模型

认知中继网络通过引入中继传输,可以有效改善网络通信的性能.为了提高认知中继网络系统的自适应性,改善网络通信的整体质量,抑制网络节点的自私行为,结合演化博弈理论提出一种基于Moran过程的认知中继网络信任演化模型.首先建立认知中继网络信任演化基本框架,设计基于区分贡献度的实体全局收益函数,为信任演化模型的建立提供基础,以增强信任演化模型的自适应性;然后提出一种Moran多策略信任演化模型,激励信任策略的演化,以增强对信任演化预测的准确性.实验结果表明,该模型能够准确地反映认知中继网络中节点信任行为的特点,推动网络节点行为向协同合作策略的演化,使节点实体的信任演化快速收敛到稳定状态,以此提高网络系统的可信度.

联合干扰功率限制下的认知中继网络性能分析

频谱共享的Underlay认知中继网络中,为了保证主用户的可靠通信,要求次用户网络中源节点及中继节点的发射功率必须满足主用户接收端干扰功率的限制。基于主用户峰值干扰功率和平均干扰功率的联合限制,分析了中继节点采用选择协作解码转发协议时潜伏式频谱共享认知中继网络的性能。值得一提的是,考虑中继传输中由主用户接收端干扰功率限制引起的第1跳链路信噪比之间的相关性,推导了瑞利衰落环境下次用户中断概率和信道容量准确的闭合表达式。仿真结论显示,次用户中断概率与信道容量的解析曲线与仿真结果一致,系统性能因频谱共享的认知网络中次用户源节点与主用户接收机链路之间的相关性而有所下降,中断概率约有2dB的性能提升。

非同分布Rayleigh衰落信道下认知中继网络中断概率精确解

研究了underlay频谱共享模式下认知中继网络的中断性能,推导出独立非同分布Rayleigh衰落信道下次用户中断概率精确解的闭合表达式。通过对具有不同分布参数的Rayleigh衰落信道下系统性能进行MonteCarlo仿真,验证了理论推导的正确性。仿真结果表明,次用户发射机与中继之间(S_T→S_R)的中继链路以及次用户发射机与主用户接收机之间(ST→PD)的干扰链路——这两种链路的信道状态是影响认知中继网络中断性能的主要因素。

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息(CSI,channel stateinformation)和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量(QoS,quality of service)条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。

基于时频资源分配的认知无线中继网络物理层安全研究

提出了一种在认知无线中继网络物理层安全意义下的最优时频资源分配方案。在该方案中,主用户通过次用户的协作进行通信;作为回馈,允许次用户接入该频段传输信息。在次用户网络中,选择两个最优次用户,一个用作协作转发,一个用作协作干扰,同时在保证次用户网络传输速率的条件下,通过寻求系统的最优带宽分配因子、时隙分配因子以及次用户的协作功率,来最大化主用户的安全容量。仿真结果表明,提出的方案切实可行,能够显著提高主用户的安全容量。

多用户认知协作无线网络中的中继选择与载波分配策略

在一个基于多载波的多主用户对-多次用户对-多认知中继节点组成的多用户认知协作无线网络中,本文考虑次用户网络采用underlay频谱接入模式与主用户网络共享频谱,次用户中继节点采用译码转发的信号处理方式,在满足主用户对干扰温度限制的条件下,研究如何通过中继选择和载波分配以最大化次用户对的信道容量和。该问题首先被建模成为一个带复杂约束的非凸整数规划问题。通过问题等价转化,本文把两个二维0-1系数矩阵的联合优化问题转化为一个三维0-1系数矩阵的优化问题,继而原问题转化为0-1线性规划问题。因为变量之间互相耦合的特性,常规优化算法无法求解此问题,基于分支定界框架,本文设计了中继选择与载波分配最优算法。仿真结果表明,该算法的复杂度远低于穷举法(平均迭代次数少于2.5次)且总能取到全局最优性能。

基于信能同传的认知中继网络性能研究

针对认知网络传输中频谱效率与能量效率较低的问题,提出一种基于信能同传的认知中继网络时隙分配与传输方案。建立认知网络传输模型,实现认知用户和主用户交替使用频谱传输,在认知用户源节点与目的节点之间引入中继节点,从而在主用户占用频谱传输时采集和存储主用户发射信号的能量,并在频谱释放后利用该能量转发信号,同时推导出非完美频谱感知可靠性下认知用户吞吐量和能量效率表达式。仿真结果表明,该方案所得认知用户传输性能随着频谱感知可靠性的增加而提升,在低功耗场景下认知用户中引入能量采集中继节点,可有效提高认知网络吞吐量和能量效率。

Nakagami-m信道下认知中继网络的中断概率上界闭式解模型

为更准确地反映和评估无线信道衰落指数对认知中继网络中断性能的影响,提出了认知用户在Nakagami-m信道模型下的中断概率上界闭式解模型.首先在Nakagami-m信道模型下,对认知中继网络频谱重叠共享和最佳中继选择准则的联合约束限制进行分析,再利用分部积分推导出认知用户接收机信噪比的概率密度函数和累积分布函数,进而对概率密度函数进行条件积分,根据蕴含法则即事件概率不等式得出其中断概率上界闭式解模型.仿真结果表明:相比传统的瑞利信道模型,Nakagami-m信道模型下的中断概率闭式解能够反映信道衰落指数大于1时的系统中断性能,从而更准确地反映了实际信道衰落情况对认知中继网络的影响;此外,由于该闭式解模型考虑了主用户干扰限制条件,限制了认知用户的实际发射功率,因而降低了系统的中断概率.

κ-μ衰落下能量采集认知中继网络性能分析

针对能量受限认知中继网络覆盖范围小、生存周期短和链路信道衰减多样化的问题,研究了能量采集多跳认知中继网络在κ-μ衰落信道下的中断性能。首先采用κ-μ分布表征多种单一和混合的视距和非视距衰落信道场景;然后构建专用功率信标辅助能量采集的衬底式多跳译码转发认知中继网络模型;推导了次网络在κ-μ衰落信道下的精确和渐近统一中断概率解析式。仿真结果表明,在各种衰落信道场景情况下,功率信标信号功率和/或主网络干扰约束的增大将使次网络中断概率单调下降并趋于饱和。当主网络干扰约束较低时,网络链路信道状况的恶化将降低次网络中断概率;而当主网络干扰约束较高时,网络链路信道状况的改善将提升次网络中断性能。根据衰落信道场景类型来合理设置跳数和能量采集比率,将降低次网络中断概率。

认知无线中继网络最小化中断概率功率分配算法

为提升认知无线中继网络的中断性能,通过分析系统中断概率及用户功率分配情况,提出一种最小化中断概率的功率分配算法。给出在主用户干扰约束和总功率约束条件下最小化中断概率的数学优化方程组,根据用户的最大发射功率与干扰电平阈值的受限关系,分别考虑分配功率不超过干扰电平阈值、中继节点功率受限于干扰电平阈值以及所有节点受限于干扰电平阈值这3种情况,对应提出3种最佳功率分配方案,并基于KKT条件求解最优值。实验结果表明,该功率分配算法与基于频谱共享以及基于机会主义中继选择的中断概率分析方法相比,性能增益提升显著,并且在总功率、干扰电平变化的条件下,所采用的功率分配方案提升系统中断性能效果较好。

认知中继网络的多中继选择方法

将中继协作技术用于认知无线电网络可有效对抗信道衰落,提高频谱利用率,然而如何选择中继协助源节点传输信息是一个亟待解决的问题。该文根据多中继协作时目的节点信噪比的一阶偏导数特征,定义了中继协作效率,设计了基于协作效率的迭代中继选择方案。考虑到认知中继网络的非集中式结构,该文将虚拟计时器引入中继节点,提出了基于迭代中继选择方案的分布式算法,通过各中继基于协作效率的虚拟倒计时及信息交互实现了分布式迭代中继选择。复杂度分析和数值仿真结果表明,该算法复杂度较低,且性能接近最优解。

具有能量收集的认知双向协作中继网络中断概率分析

为了延长认知中继网络的生存时间和降低中断概率,提出了具有多主接收端的专用信号塔(PB,Power-beacon)辅助能量收集认知双向协作中继网络,并研究了采用译码转发模式和机会中继选择策略的衬底式认知网络中断性能。网络中次用户发射功率由收集自PB的能量和主接收端的干扰约束决定。推导了Rayleigh块衰落信道下次网络的精确中断概率,结果表明增大PB发射功率或主网络干扰约束将使中断概率单调下降。此外,还推导了有干扰约束和无干扰约束的次网络渐近中断概率,研究了中断饱和现象,PB位置对中断概率的影响,以及主接收端和中继数量、次网络端到端容量以及能量收集比率与中断概率之间的关系。仿真结果验证了理论推导。

具有能量收集的多跳认知双向中继网络中断概率分析

为了提高多跳认知中继网络传输效率,延长生存期和降低中断概率,提出基于时分广播协议、译码转发、网络编码和专用信号塔(power-beacon,PB)辅助能量收集等技术的多跳双向传输方案,研究了采用该方案的衬底方式认知中继网络的中断性能,推导了Rayleigh分块衰落信道下次网络的精确和渐近中断概率。理论分析和仿真结果表明,与传统传输方案相比,所提传输方案具有相近的中断性能,但传输效率却远高于传统方案。次网络中断概率随着PB发射功率的增加或者干扰约束的降低而单调下降。合理设置PB位置,次网络端到端容量,子系统数目和能量收集比率有助于提升次网络中断性能。

具有直接链路的能量收集认知协作中继网络中断概率分析

针对能量受限认知中继网络生存期短和中断概率高的问题,提出一种具有多个主接收端、多个次目的节点、次网络直接链路和次网络节点硬件损伤的功率信标(PB)辅助能量收集认知协作中继网络,推导出在瑞利块衰落信道下采用机会中继选择策略和选择合并方式的次网络精确和渐近中断概率,并对理论分析结果进行蒙特卡洛(Monte Carlo)仿真验证。研究结果表明:主接收端干扰约束或者PB发射功率的提升会使中断概率单调下降并趋于饱和;中断概率随着次网络节点硬件损伤水平、主接收端数目和次网络端到端信道容量的增大而增加,并随着中继和次目的节点数目的增多而减小;恰当设定能量收集比率能有效降低中断概率。

认知中继网络的物理层安全

对认知中继网络中主用户和认知用户的中断概率和窃听概率进行了研究,提出了一种根据窃听行为改变传输方式(CTMEB)的方案,即主用户和认知用户会根据是否被窃听用户窃听而采用不同的信号传输方式。若E只窃听CS,主用户采用直接传输的方式传递信号;若E窃听CS和PS,主用户根据信道状态选择信噪比较高的路线传输信号。分析推导出了窃听CS与窃听CS和PS时主用户和认知用户的中断概率和窃听概率。通过MATLAB验证了采用CTMEB方案对提高主用户和认知用户的窃听概率和中断概率的有效性。

基于SWIPT的认知中继网络中断性能分析

针对基于无线携能通信(SWIPT)的认知中继网络,考虑具有直接通信链路的情况,从理论上推导了该网络在underlay频谱共享模式下次用户中断概率的解析表达式,并通过蒙特卡罗(Monte-Carlo)仿真,与基于SWIPT的两跳认知中继网络、传统认知中继网络的中断性能进行比较。仿真结果证明理论推导的正确性,还表明具有直接链路的SWIPT认知网络次用户的中断概率降低了1~2个数量级,网络可靠性得到有效提高。

Nakagami-m衰落信道下存在窃听攻击的认知中继网络安全性与可靠性折中方案

研究了由源节点、目的节点和多个中继节点组成的认知解码转发(DF)中继网络中物理层安全与可靠性折中方案。该方案以保障最大安全主链路信道容量为目标,提出了存在窃听攻击情况下的最佳中继选择方案。以传统直接传输方案作为基准,给出了安全性与可靠性折中性能(SRT)。数值仿真结果表明,所提方案的SRT性能优于传统直接传输方案的SRT,并且其性能随着中继数量和在一定中继数下Nakagami信道衰落因子m的增加而显著改善。

基于非线性能量收集的全双工认知中继网络的联合优化方法

针对信息传输过程的时间消耗和信道估计误差对网络能效的影响,提出了一种基于非线性能量收集的全双工认知中继网络的联合优化方法。所提方法是在中继采用非线性能量收集并考虑非完美信道状态信息(CSI)的情况下,首先通过将能效非凸优化问题转化为两个凸的子优化问题,从而求出次用户和中继的传输功率以及收集的能量;其次,在保证主用户干扰门限以及最优传输功率非负的情况下,求出传输的信道容量范围;最后,将传输功率代入表达式得到关于时间的目标函数,并利用海森矩阵证明该目标函数为凸函数,进而求出最优传输时间以及功率分割因子,最终得出能效最优解。实验结果表明,在相同条件下,所提联合优化方法的能效相较于仅优化传输功率的能效提升了约84.3%;同时验证了信道估计误差因子为0.01时,所提方法的网络能效降低了约1.9%。