频谱用户行为特征建模与分析

针对频谱用户行为特征建模问题,在测量0～400 MHz、750～1050 MHz和2.3～2.5 GHz三个代表性频段的基础上,计算各频段的频谱图和频谱占用情况,指导认知无线电寻找合适的频谱以使用。通过拟合频谱测算数据可知:用户到达信道速率服从泊松分布,用户到达间隔概率服从负指数分布。研究结果可为认知无线电的频谱接入等算法提供理论支撑。     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

战术电台网动态频谱接入策略研究

文章以战术电台网为应用背景,提出一种动态频谱接入策略。在频谱资源紧张和电磁干扰的条件下,使用该策略可以有效提升通信节点之间的通信能力。文章构建了用频系统的动态频谱接入模型,并对动态频谱接入策略指标进行仿真。仿真结果表明,所提策略可以利用有限频谱资源,降低干扰对通信质量的影响,提高通信成功率。     

频谱感知次序的在线最优选择

动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和频谱使用效率低下问题的有效方法,它允许次级用户在授权频谱空闲时动态地接入,以进行数据传输。而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。由于次级用户的感知能力有限,为了获得更多的频谱接入机会,需要尽快找到频谱空闲概率最大的频段,并研究频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率对次级用户是不可知的,并且会随时间变化,提出了在线学习框架,把频谱感知次序问题归纳成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可以获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

采用随机几何工具的终端直通通信接入控制方法

针对现有具备终端直通（Device-to-Device, D2D）功能的蜂窝网络的干扰管理问题，提出一种新型的采用随机几何工具的D2D通信接入控制方法。利用随机过程理论以及随机几何工具建立模型分析邻近基站和D2D通信对蜂窝通信的影响，并推导蜂窝业务接入失败概率表达式。基于该表达式能够计算网络允许的最大D2D用户密度，辅助D2D通信接入控制实现干扰管理。仿真证明基于所提数值计算方法获得的估计结果与蒙特卡洛仿真结果相符，且通过合理限制D2D用户密度和D2D用户发射功率可满足指定的蜂窝业务接入失败概率要求。     

认知Ad Hoc网络的MAC层研究综述

MAC层是认知Ad Hoc网络一个很重要的研究领域。它决定频谱的感知策略和接入策略,在保证主用户不受影响的前提下,实现与主用户及其它认知用户的共存。文中综述了认知Ad Hoc网络MAC协议的设计要求以及当前面临的问题和挑战。然后对认知Ad Hoc网络进行了分类。对几种典型的MAC协议进行了分析和对比。最后展望了未来的研究方向。     

在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。     

第3讲 认知对抗中的频谱切换时间估计研究

认知无线电信号由于具有感知和重构能力,在信息战中的地位越来越重要。要对认知无线电信号进行高效灵巧地干扰,需要得到的关键参数之一是频谱切换时间。当主用户回归或者认知信号遭受较强干扰时,认知用户则需要切换到其他空闲信道上以便继续进行通信。文中首先提出认知用户频谱切换时间估计的基本方案,分为粗检测(宽带频谱侦测)和细检测(针对指定信道的时频分析)两大步骤;然后针对各个步骤分别提出相应的检测算法。仿真结果表明,该方法能较准确地估计出频谱切换时间,而且参数可控性强,便于集成和实现。     

浅析军用认知无线电的优势

认知无线电作为一种智能无线电技术,可赋予军用无线通信系统以电磁环境感知能力,有效解决战场频谱利用率和管理的问题,对军事通信产生了深远的影响.介绍了军用认知无线电的现状,分析了军用认知无线电的特性,重点讨论了军用认知无线电在军事通信中的优势.     

认知无线电专题讲座(四) 第7讲 协同频谱检测技术

认知无线电能够智能地感知频谱并在授权用户没有使用的时候伺机(opportunistic)利用其频段,从而提高频谱的利用率。频谱检测是认知无线电系统需要首先解决的问题。协同检测可以更有效地利用整个网络的资源,获得高的分集增益,使网络性能更稳定。文中简述了协同检测的基本原理,并对协同频谱检测技术进行了讨论。仿真结果表明协同可以提高检测概率、提供捷变增益(agility gain),对频谱利用率的提高有很大的贡献。     

基于稀疏图的DS-CDMA系统设计

DS-CDMA是在扩频技术上发展起来的多址接入方式,但在用户接入数量过载时难以保证高质量的通信性能。基于此,提出了一种基于稀疏图的DS-CDMA系统。该系统以低密度二分图的形式来描述扩频码片和用户之间的关系,使得参与通信的每个用户只在少量码片上进行非零位扩频调制,最大程度地减少了用户间的相互干扰。借助图模型的相关理论,把适合于稀疏图的置信度传播算法应用于该系统,进行多用户检测,通过码片与用户之间的消息迭代来消除噪声和多址干扰带来的影响。结合计算机仿真,从不同的角度测试了系统的误码率等性能。理论分析与性能验证表明,稀疏图DS-CDMA在接入用户数量远远超过系统容量的情况下,依然具有优良的性能。     

认知无线电与频谱管理

当前的频谱管理采用固定频谱分配策略,频谱资源被分配给固定的授权用户,从而造成了频谱资源的浪费。认知无线电技术是一种智能无线电通信技术,它能够大幅度提高系统的频谱利用率,有效解决目前的频谱资源匮乏问题。因此,认知无线电技术的出现必将对现有的频谱管理策略产生一定的影响。文中主要介绍了认知无线电的基本概念和频谱管理技术,并对认知无线电下的频谱管理提出了一些看法和建议。     

基于遗传算法的认知网络调度算法设计

在网络可用频谱资源动态变化条件下,为了实现认知系统频谱利用率的提升和对用户公平性的保证,文章首先建立了无限队列缓存的OFDMA认知系统调度优化模型。在此基础上,结合简单遗传算法SGA(SimpleGenetic Algorithm)和优化约束条件,提出了基于遗传算法的认知调度策略CRSGA(Cognitive Radio SchedulerBased on Genetic Algorithm)实现了优化问题的求解。仿真结果表明,通过调整适应度函数中的比例因子,CRSGA算法能够在有效保证用户公平性的同时逼近系统频谱利用率上限。     

稀疏图DS-CDMA系统设计

DS-CDMA是在扩频技术上发展起来的多址接入方式,但在用户接入数量过载时难以保证高质量的通信性能。基于此,提出了一种基于稀疏图的DS-CDMA系统。该系统以低密度二分图的形式来描述扩频码片和用户之间的关系,使得参与通信的每个用户只在少量码片上进行非零位扩频调制,最大限度地减少了用户间的相互干扰。借助图模型的相关理论,把适合于稀疏图的置信度传播算法应用于该系统,进行多用户检测,通过码片与用户之间的消息迭代来消除噪声和多址干扰带来的影响。结合计算机仿真,从不同的角度测试了系统的误码率等性能。理论分析与性能验证表明,稀疏图DS-CDMA在接入用户数量远远超过系统容量的情况下,依然具有优良的性能。     

基于SEA和ADC的航空通信系统效能评估

研究航空通信系统的组成结构和信号收发流程,分析航空通信系统的使命任务和功能性能。综合运用ADC和SEA方法构建了航空通信系统的效能评估模型;利用该模型评估了典型干扰场景下的航空通信装备效能,分析航空通信装备工作模式对效能的影响。结果表明,该模型能够全面反映任务、系统功能和工作环境对效能的影响,效能值能较好地反映任务的完成概率。     

采用无线携能技术的中继辅助CR-NOMA系统能效分析

针对现有关于认知无线电非正交多址接入网络的研究中终端电池容量有限和能源利用率低的缺点,采用了中继辅助用户进行传输,并且引入无线信息和能量同时传输的方式。在用户服务质量和最小能量捕获的约束条件下推导了次用户传输能效表达式,通过分式规划方法把非凸的目标函数转化为优化中继发射功率、中继功率分配和接收端功率分配三个凸的单目标问题,并分别用函数单调性、黄金分割算法、拉格朗日对偶算法和多目标联合优化算法进行优化,求得了全局最优解,使次用户系统传输能效最大化。对所采用的算法复杂度进行分析,仿真结果表明:与传统的正交多址接入方案相比较,在提高系统频谱利用率的同时,次用户传输能效有47%的提高。     

认知通信电子防御技术探索

为了增强通信电子防御能力,将认知无线电思想和技术应用于通信电子防御领域,将认知无线电技术和传统抗干扰技术相结合,提出了认知通信电子防御技术的概念,分析了其基本内涵和基本机理,给出了总体技术方案,探讨了认知通信电子防御中的频谱感知、频谱共享和认知引擎等关键技术,指出了认知通信电子防御技术面临的挑战。为推进通信电子防御走向认知化和智能化提供了理论参考。     

基于认知无线电的通信抗干扰技术

分析了基于认知无线电(Cognitive Radio,CR)的通信抗干扰技术原理,研究了频谱感知和抗干扰策略决策等关键技术,建立了以信噪比、误码率关联变化评判通信受扰切换时机准确性准则。采用蒙特卡罗(Monte Carlo)技术进行了仿真。解决了系统工作方式误切换难以评判的技术难题。分析了在复杂电磁环境下系统遇到的问题,提出了提高基于认知无线电的抗干扰通信系统通信效率、能力的方法和进一步改进完善系统的措施。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。     

认知无线网络中不同场景的动态频谱聚合算法

在认知无线电网络中,不连续的频谱片段可以通过频谱聚合来满足认知用户的用频需求。常用的频谱聚合算法有具有聚合能力的频谱分配算法、最大满足算法和最小切换算法等。文章在这几种算法的基础上提出了一种能够预测高级用户出现概率的方法,从而减少网络开销;对于用频需求较大的情况,提出了折中算法和片段最大化算法,增加了可支持的用户数量,并减少了网络开销。仿真结果表明,上述算法具有较好的效果。