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。     

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。     

第4讲 认知无线电中基于频谱数据库的共存技术研究

动态频谱接入技术能够有效缓解日益突出的频谱资源紧缺问题,然而随着认知无线电技术的发展,多个次级网络接入授权频段面临的共存问题也变得更加严峻。近年来的研究表明,传统的频谱感知结果可靠性不足,无法充分保证异构网络间的共存。基于地理频谱数据库的共存技术,能够为网络提供可用频谱信息以及共存信息,从而使得异构网络的共存成为可能。文章首先阐述了地理频谱数据库的发展趋势和技术挑战,接着分析了异构网络共存面临的挑战和研究现状,然后提出了一个基于地理频谱数据库接入授权频谱的系统架构,最后介绍了异构网络共存的关键技术和主要的共存机制,进一步地,为指导共存机制和算法的设计将共存问题公式化地描述成具有一般性的优化问题。     

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DoDAF的战场电磁频谱管控体系结构建模

适应作战新概念和电磁频谱技术发展,开展战场电磁频谱管控体系结构建模研究。从电磁频谱管控特点分析入手,阐述了战场电磁频谱管控体系设计的原则,提出了基于指挥架构、力量编成和管控能力的战场电磁频谱管控体系架构。按照DoDAF2.0架构,从作战视图和系统视图两方面,构建了战场电磁频谱管控体系结构模型,给出了指挥体系、管控力量、管控能力以及三者关系的可视化描述。     

基于MAS的战场电磁频谱管控系统总体结构设计

为适应信息化条件下联合作战中电磁频谱管控分布性、实时性、动态性等需求,基于MAS理论与技术,对战场电磁频谱管控原型系统的总体结构进行了设计.论述了战场电磁频谱管控的工作流程,建立了基于合同网协议的多Agent模型,并按照BDI体系架构技术,对战场电磁频谱功能Agent、职能Agent和应用Agent的结构进行了详细设计...     

基于Agent技术的战术互联网动态频谱管理系统

动态频谱管理是提升战术互联网作战效能的主要手段之一.首先分析了战术互联网以及动态频率管理工作特点的基础上,设计了一种基于Agent技术的动态频谱管理系统,并详细介绍了动态频谱管理的实现方法.     

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。     

一种应用于舰船编队的频谱分配辅助决策算法

为了避免舰船编队作战过程中电子设备间的电磁干扰,提高电磁频谱分配的准确性和快速性,需要对编队实施电磁频谱管理。文章首先提出编队电磁频谱管控的整体方案,并创新性地提出一种基于表上作业法和范例推理相结合的电磁频谱管理辅助决策算法求解编队频谱分配问题。利用该算法实现频谱分配功能,对于减少决策失误、缩短分配时间、提高舰船编队电磁频谱管理能力,具有重要而现实的意义。     

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。     

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。     

Stochastic regret minimization for revenue management problems with nonstationary demands

We study an admission control model in revenue management with nonstationary and correlated demands over a finite discrete time horizon. The arrival probabilities are updated by current available information, that is, past customer arrivals and some other exogenous information. We develop a regret‐based framework, which measures the difference in revenue between a clairvoyant optimal policy that has access to all realizations of randomness a priori and a given feasible policy which does not have access to this future information. This regret minimization framework better spells out the trade‐offs of each accept/reject decision. We proceed using the lens of approximation algorithms to devise a conceptually simple regret‐parity policy. We show the proposed policy achieves 2‐approximation of the optimal policy in terms of total regret for a two‐class problem, and then extend our results to a multiclass problem with a fairness constraint. Our goal in this article is to make progress toward understanding the marriage between stochastic regret minimization and approximation algorithms in the realm of revenue management and dynamic resource allocation. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 433–448, 2016     

Strategic spectrum occupancy for secondary users in cognitive radio networks with retrials

This article investigates joining strategies and admission control policy for secondary users (SUs) with retrial behavior in a cognitive radio (CR) system where a single primary user (PU) coexists with multiple SUs. Under a certain reward‐cost structure, SUs opportunistically access the PU band when it is not occupied by the PU. If the band is available upon arrival, an SU decides with a probability either to use the band immediately or to balk the system. If the band is occupied, the SU must decide whether to enter the system as a retrial customer or to leave the system. Once the PU requests for service, the service of SU being served, if any, will be interrupted, and the interrupted SU leaves the band and retries for service after a random amount of time. In this article, we study the equilibrium behavior of non‐cooperative SUs who want to maximize their benefit in a selfish, distributed manner with delay‐sensitive utility function. The socially optimal strategies of SUs are also derived. To utilize the PU band more efficiently and rationally, an admission control policy is proposed to regulate SUs who enter the system in order to eliminate the gap between the individually and socially optimal strategies.     

基于用户意愿的文件访问控制策略

访问控制是保护计算机上文件安全的重要技术手段。针对文件攻击,提出一种量化的评估方法,对主流访问控制策略进行了量化评估,指出主流访问控制策略的脆弱性在于赋予了程序访问用户能够访问的文件集合的权利。提出一种基于用户意愿的访问控制策略,其风险远远小于主流访问控制策略,能够防御未知文件攻击,证明了策略的安全性质,并讨论了其实现方案。     

基于任务和角色的分布式工作流安全模型

针对现有基于角色访问控制的缺陷和分布式工作流管理系统的特性,在传统的基于角色的访问控制模型中引入任务集(Tasks)、任务实例集(TaskInstances)和任务上下文(TaskContext)的概念,将传统的user role permission权限赋予结构修改为user role task permission权限赋予结构,建立了基于任务和角色的访问控制模型,给出了其形式化定义。该模型解决了传统的基于角色访问控制中的动态适应性差和最小权限约束假象的问题,用于分布式工作流管理系统,提高了安全性、实用性。     

Optimal empty vehicle redistribution for hub‐and‐spoke transportation systems

This article considers the empty vehicle redistribution problem in a hub‐and‐spoke transportation system, with random demands and stochastic transportation times. An event‐driven model is formulated, which yields the implicit optimal control policy. Based on the analytical results for two‐depot systems, a dynamic decomposition procedure is presented which produces a near‐optimal policy with linear computational complexity in terms of the number of spokes. The resulting policy has the same asymptotic behavior as that of the optimal policy. It is found that the threshold‐type control policy is not usually optimal in such systems. The results are illustrated through small‐scale numerical examples. Through simulation the robustness of the dynamic decomposition policy is tested using a variety of scenarios: more spokes, more vehicles, different combinations of distribution types for the empty vehicle travel times and loaded vehicle arrivals. This shows that the dynamic decomposition policy is significantly better than a heuristics policy in all scenarios and appears to be robust to the assumptions of the distribution types. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008