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。     

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。     

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。     

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。     

基于规则的动态频谱接入研究

动态频谱接入面临的关键技术之一是对接入时机和方式进行有效地管控,防止由于频谱的接入使用过于灵活造成用频的干扰和混乱。将频谱接入的时间和方式给予规则上的约束和指导,基于规则构建动态频谱管理框架可以有效实现频谱的实时管控。对动态频谱接入的规则及表述方式进行了讨论,分析了基于规则的动态频谱接入过程,最后结合美军XG项目的试验结果分析了基于规则的动态频谱接入的应用前景。     

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。     

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。     

基于马尔科夫过程的频谱接入建模与分析

为了解决军事应急网络作为认知用户接入战术通信骨干网的频谱接入问题,将多优先级认知用户的频谱接入行为建模为连续马尔科夫链模型,并以此模型为基础设置阻塞概率、切换概率和中断概率3个参数,分析授权用户、高优先级认知用户和低优先级认知用户相应的到达、退出频谱行为对通信系统的影响。理论分析与仿真结果表明:该模型能够比较不同用户的频谱接入行为对通信系统的影响,定量分析通信系统的频谱接入性能。     

无人机蜂群通信网络电磁频谱分配问题研究

随着智能、无人技术的不断发展,无人机蜂群技术受到世界各国高度关注,而频谱资源不足和频谱管理等问题已成为制约无人机蜂群发展的重要因素。针对无人机蜂群频谱资源供求矛盾突出和蜂群无人机之间自扰互扰问题,从频域、时域、能域三个方面提出基于非合作博弈的无人机蜂群通信网络频谱分配方法。仿真结果表明,提出的无人机蜂群通信网络频谱分配方法能够有效节省频谱资源、避免蜂群无人机之间的自扰互扰,具有强抗干扰、低能耗的优势。     

网络异构信息的张量分解聚类方法

提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。     

基于迭代检测的宽带频谱自适应感知算法

针对多授权信号共存的宽带频谱,文章提出了一种基于迭代检测的自适应能量感知方法。通过迭代检测方式实时估计接收信号中的噪声功率和各频点的信噪比,并依据给定感知性能要求,自适应设置能量感知方法中的平均次数,提高了感知的效率。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

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。     

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。     

后方油库数字化建设中异构数据源的整合与集成模式研究

针对数字化油库建设过程中突出的问题--异构数据源问题进行了分析,提出了异构数据源整合和集成的要求,在异构数据源整合和集成的实现中,从为部队节约经费的实际出发,摈弃通常高成本的数据仓库技术和数据抽取工具,综合利用现有低成本的数据库管理系统中的数据转换工具进行数据的转换和集成,并以Oracle数据库为例,给出了异构数据源整合和集成的步骤,使得油库已有的多种应用系统、多种异构数据源能够并存,并有效地实现异构数据源的动态及时互访和信息的挖掘及综合利用.     

先进电磁频谱智能攻击与防御发展及启示

以对抗样本攻击与防御为代表的反人工智能技术可实现对智能电磁频谱感知系统的扰乱与欺骗,已逐渐发展成为电磁频谱作战智能攻防的关键技术。本文分析了近年来以对抗样本攻击为典型样式的先进电磁频谱攻击和防御技术手段,并以几种典型的基于深度学习的通信信号调制识别模型为对象,研究了智能攻击技术的作用机理,仿真分析了基于扰动能量最小准则的对抗攻击效果,在此基础上总结了智能攻击技术的特点,并阐述了该技术带来的影响。最后借鉴发达国家国防科技发展的经验,给出了启示建议,强调应高度关注智能系统脆弱性问题,要提前布局开展相关关键核心技术攻关与应用研究,避免出现“先建设后打补丁”的情况。     

美军频谱数据建设策略概述

频谱数据是网络中心战条件下美军实施频谱管理的基础,为此,美军以国防部数据建设战略为依据,制定了频谱数据管理、频谱数据服务、频谱数据标准化建设和频谱数据库建设等方面的顶层策略。文章综述了美军频谱数据建设策略,对照我军频谱数据建设情况,梳理出了对我军频谱数据建设的几点启示。     

一种可靠的协作式频谱感知方案

高可靠性的频谱感知是认知无线电实现的基础.在认知无线电网络环境下,提出了一种可靠的合作频谱感知方案.认知网络中的独立节点分别计算频谱感知结果的可信任程度,融合中心预分选各节点的感知结果,剔除终端的错误感知数据,利用D-S证据融合方法得到最终感知结果.该方式能够克服阴影效应、衰落信道以及自私设备所造成的感知信息失真问题....     

适用于认知无线传感器网络的高效频谱分配方法

广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。     

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。     

基于时间状态维的信息度量模型研究

网络空间中大数据海量汇聚,交互信息中隐藏的行为模式已对网络安全提出了全新挑战。如何分析网络节点规模、信息激增和恶意威胁等带来的网络安全问题,已成为当前网络防御的重要研究内容。文章从已有网络安全框架基础上,着重考虑终端用户行为模式,通过描述信息状态,增加时间状态维来度量异构群体中节点交互所带来的信息变化,建立了基于结构化的动态评估框架和信息度量模型,对于维护网络信息秩序,适时引导网络认知环境,有效解决网络防御有关问题具有重大指导意义。