认知网络中基于中继的频谱资源分配

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基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略及其最优认知传输

基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略及其最优认知传输基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略及其最优认知传输一、引言随着无线通信技术的飞速发展，越来越多的无线设备接入网络，导致频谱资源日益紧张。

为了提高频谱利用效率，频谱共享成为了无线通信领域的一个重要研究方向。

认知无线电技术利用了频谱的临时利用和自适应控制，使得无线电频谱的利用能力得到了显著提升。

本文将介绍基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略及其最优认知传输。

二、ARQ反馈机制ARQ（Automatic Repeat Request）是一种可靠数据传输机制，通过使用反馈信号来确认数据包的接收情况，并在丢包情况下进行重传。

在认知无线电网络中，利用ARQ反馈机制可以进行频谱共享，从而提高网络的性能。

在基于ARQ反馈的频谱共享中，当一个终端节点想要申请频谱资源进行通信时，首先需要发送一个请求信号给基站。

基站在收到请求信号后，会根据当前的频谱利用情况来决定是否进行资源分配。

如果分配成功，基站会发送一个确认信号给终端节点，表示可以开始传输数据。

否则，终端节点需要等待一段时间后重新发送请求信号。

三、基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略基于ARQ反馈的频谱共享策略主要包括三个步骤：申请、分配和传输。

首先，在申请阶段，终端节点会根据自身的通信需求发送请求信号给基站。

请求信号中包含了终端节点的身份信息、频谱需求以及传输参数等。

基站在收到请求信号后，根据当前的频谱利用情况来做出决策。

如果当前频谱资源充足，并且与其他终端节点之间没有干扰，基站将会分配频谱资源给该终端节点。

其次，在分配阶段，基站会根据终端节点的请求信息和当前的频谱利用情况来进行频谱资源的分配。

分配的原则是保证每个终端节点能够满足其通信需求，且不会造成频谱资源的浪费。

基站将分配好的频谱资源信息通过确认信号发送给终端节点。

最后，在传输阶段，终端节点根据获取到的频谱资源信息来进行数据传输。

认知无线电安全关键技术研究

认知无线电安全关键技术研究一、综述随着无线通信技术的快速发展，认知无线电技术应运而生。

认知无线电是一种能够在动态环境中感知并利用空闲频谱的智能无线通信技术，它能够提高频谱利用率，减少干扰和节约成本。

认知无线电技术在提高频谱利用率的也带来了许多安全问题。

本文将对认知无线电安全的关键技术进行综述，包括频谱感知、频谱分配、接入控制、隐私保护等方面。

在频谱感知方面，认知无线电需要能够准确地检测和识别主用户信号和其他非授权用户的信号。

常用的频谱感知方法有匹配滤波器、循环平稳特征分析、小波变换等。

这些方法在复杂多变的无线环境中，往往会出现误判或漏检的情况，影响认知无线电的安全性能。

频谱分配是认知无线电系统的核心任务之一，其目标是在保证主用户服务质量的前提下，最大化非授权用户的收益。

频谱分配策略的选择直接影响到认知无线电系统的性能。

常见的频谱分配方法有固定频率分配、动态频率分配、比例公平分配等。

这些方法在面对快速变化的网络环境和用户需求时，往往难以实现最优的频谱分配。

接入控制是认知无线电系统中保证主用户权益的重要手段。

接入控制策略的选择直接影响到认知无线电系统的稳定性和可靠性。

常见的接入控制方法有基于规则的方法、基于博弈论的方法、基于机器学习的方法等。

这些方法在面对复杂的无线环境和用户行为时，往往难以实现有效的接入控制。

隐私保护是认知无线电技术中亟待解决的问题之一。

由于认知无线电系统需要收集和处理大量的用户信息，因此存在泄漏用户隐私的风险。

常用的隐私保护方法有匿名化技术、加密技术、差分隐私等。

这些方法在面对复杂多变的无线环境和用户需求时，往往难以实现完全的隐私保护。

认知无线电安全关键技术的研究仍然面临着许多挑战。

未来的研究需要综合考虑频谱感知、频谱分配、接入控制、隐私保护等多个方面，以实现更高性能、更可靠、更安全的认知无线电系统。

1. 认知无线电技术的快速发展及其在军事和民用领域的广泛应用随着无线通信技术的不断进步，认知无线电技术（Cognitive Radio Technology）应运而生。

《解放军理工大学学报(自然科学版)》2008年(第9卷)第1～6期总目次

… … … …… …… … … … … … … … … … … … … … … 陈瀚宁，朱云龙，胡琨元（－１）５４３
ＷｉＭＡＸ下行链路中保证Ｑ０Ｓ的联合资源管理策略 ………………………………… … 陈婷，李建东，李钊，等（－１）５４７
基于能量有效和延迟减少的ＷＳ多层链式数据收集协议Ｎ … … … … … … … … … … … … … 袁凌云，朱云龙，徐天伟（－２）５４２现代网络流量的混沌奇异吸引子 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 李建华，刘润杰，中金媛，等（－２）５４７认知无线网络中的多域认知 … … … … … … … … …… … … … … … … … … … … … … … … … … 王金龙，龚玉萍，李玉川（－６）６５５
（一）期页
电子与通信工程
一
种用于宽带卫星通信网络的跨层星上缓存管理策略 … … … … … … …… … … … … … … … 吕蓉，陆锐敏，曹志刚（１１）－
Ｘ波段柱面共形基片集成波导纵向缝隙天线阵的实验 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 张颖松，洪伟（１６）－采用滑动窗时域有限差分法对不规则地形电波传播预测 … … … … … … … … … … … … 赵守俊，王志慧，王华力，等（１１ —１）基于Ｆｕｉ－ａｓｌ开和ＫａｈｎｎＬｅｅ变换的语音变换 … … … … … … … … … … 岳振军，宋ｏｒｒＢｓｅ展ｅｒｕｅ—ｏｖ巍，王浩．等（１１－５）

认知异构网络中基于克隆选择算法的动态频谱分配

ＦｕｄｔｎＩｍｓＴｅＮｔｎｌｃｅｃｕｄｆｒｉｉｇｉｅｏｎｃｏａｓ（０２５；ｈｔｎｌａｉＲｓａｃｒ— ｏｎａｉｔ：ｈａｉａｉｎｅＦｎｓｎｕｓｄＹｕｇＳｈｌｒ６７５０）ＴｅＮａｏａＢｓｅｅｈＰｏｏｅｏＳｏＤｔｈ１ｉｃｒ
ｎｏｓｇａｕａｉｈｎｅｓｉｌｔｎｒｓｌｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｔｏｏｌｍｐｏｅｔｅｎｔｒｔｉｎｅｕｒｎｌｒｙｃａｎｌ．Ｓｍｕａｉｅｕｔｓｏｔａｈｒｐｓｄｍｅｈｄｃｕｄｉｒｖｅｗｏｋｕｉｔａｄｔｏｓｈｌｙｓｅｔｕｕｉｚｔｎｃｍｐｒｄｗｉｒｅｙａｌｃｔｎａｇｒｈｐｃｒｍｔｉａｉｏａｅｔｇｅｄｌａｏｌｏｔｍ．ｌｏｈｏｉｉＫｅｒｓｃｇｉｖｅｅｏｅｅｕｒｌｓｅｗｏｋ；ｙａｃｓｅｔｍｌｃｔｎｃｏｅｓｌｃｏｌｏｉｍ；ｅｅｏｙｗｏｄ：ｏｎｔｅｈｔｒｇｎｏｓｗｉｅｅｓｎｔｒｓｄｎｍｉｐｃｒｉｕａｏａｉ；ｌｎｅｅｔｎａｇｒｈｈｔｒ — ｌｏｉｔ
ｂｔｅｈｍｄｈｔｒｇｎｏｓｇａｕａｉｈｎｌｅａｓｆｔｅｆｃａｉｅｅｔｒｄｏａｃｓｅｈｏｏｉｓｕｅｅｗｅｎｔｅａｅｅｏｅｅｕｒｎｌｒｔｃａｅｓｂｃｕｅｏａｔｔｔｄｆｒｎａｉｃｅｓｔｃｎｌｇｅｓｎｙｎｈｈｆｃａｎｌｔｉｅｅｔｄｓＡｎｉｔｌｇｎｌｏｉｍａｄｃｏｅｓｌｃｉｎａｇｒｔｍｓａｐｉｄｔｏｖｉｐｏ－ｈｎｅｓｗｉｄｆｒｎｈｆｗｉｔ．ｎｅｌｅｔｇｒｈｎｍｅｌｎｅｅｔｌｏｈｗａｐｌｏｓｌｅｔｓｒｂｈｉａｔｏｉｅｈ

认知中继网络中的OFDMA资源分配算法

在干扰温度约束条件下，使认知用户总传输速率得到最大化的资源分配问题，出了一种最优的功率分配算法和提次优的等功率分配算法。将这两种功率分配算法分别与传统的相等子信道预分配方案和文中采用的最优子信道预分配方案相结合，仿真结果表明，所提的方案可得到更加优越的性能。
ＡｂｔａｔＩｈｄｒａｏｎｉｖａｉｃｎｒｏ，ｃｎｉｅｎｓｒｃ：ｎｔｅｕｎｅｌｙｃｇｔｅｒｄｏｓｅａｉｉｏｓｄｒｇＡｍｐｌｅｎｏｗａｄｃｏｒｔｖｅａｉｉｄａｄＦｒｒｏｐｅａｉｅｒｌｙｉｆｍｕｈｕｅＤＭＡｃｇｉｖｅｗｏｋｉｓｒＯＦｏｎｔｅｎｔｒｓ，ｔｅｅｏｒｅａｌｃｔｏｒｂｌｍｓｉｃｓｄｆｒｔｅｐｕｐｓｆｉｈｒｓｕｃｌａｉｎｐｏｅｉｄｓｕｓｅｏｈｒｏｅｏｏｍａｉｚｎｇｔｅｏｅａｌｄａａｒｔｒａｌｓｃｎａｙｕｅｓｕｄｅｈｏｔａｎｓｏｎｅｆｒｎｅｔｍｐｒｔｅｘｍｉｉｈｖｒｌｔａｅｆｌｅｏｄｒｓｅａｕｒ．ｏ
Ａｎｏｔｌｐｗｒａｌｃｔｎａｇｒｈａｄｓｂｐｉｌｅｕｌｐｗｅｌｃｔｎａｇｒｈａｅｐｏｏｅ．ｐｉｏｅｌａｉｌｏｉｍｎｕｏｔｍａｏｏｔｍａｑａｏｒａｌａｉｌｏｉｍｒｒｐｓｄｏｏｔ

认知中继网络中信道分配方法

this work，channel allocation for a threenode cognitive relay network was investigated A suboptimal allocation method was proposed when decodeandforward （ DF） was exploited by relay node． It ordered the channels in terms of channel gains， then successively allocated relay channels． The optimal and suboptimal methods were also proposed under amplifyandforward （ AF） protocol． The suboptimal method allocated relay channel by comparing E2E throughput when it was treated as SR or RD link of a dualhop channel with that as a conventional relay channel． Both suboptimal methods decrease the computational complexity with minor throughput loss comparing with the optimal ones． Numerical results were provided to verified the validity of those methods by demonstrate and compare the performance of channel allocation algorithms under AF and DF relaying techniques． We also attempted to compare the computation complexities of optimal and suboptimal algoratios of allocated channels are given． It shows that relay rithms by observing simulation time． For a given channel quantity， channels are allocated as direct transmission channels with a ratio of 1 /3． It is also observed that relay channels are rarely allocated as dualhop channels under AF relaying technique． Key words： cognitive radio； cooperative relaying； channel allocation； throughput

认知无线网络区域内集中方式频谱分配

总第２１１期２１０２年第１期
舰船电子工程
ＳｉｅｔｏｉＥｇｎｅｉｇｈｐＥｌｃｒｎｃｎｉｅｒｎபைடு நூலகம்
Ｖｏ．２Ｎｏ１１３．
１Ｏ
认知无线网络区域内集中方式频谱分配
李仙茂张东屹。刘晓东
（．军工程大学电子＿程学院１海Ｔ武汉４０３）２福州９４３队自动化站３０３（．２０部福州３００）５０７
摘
要研究在给定频谱池的前提下，在一定区域内，系统以集中方式动态分配相关通信节点的频谱资源。即在一定的区域内认知无
１引言
动态频谱分配（Ａ）主要是控制收发通信道（点）ＤＳ，节执行。频谱分配的主要目的是通过一个自适应策略有效地利用射频频谱。频谱管理（分配）算法是以认知无线电频谱资源分配者对频谱空穴（频谱池）的侦察，以及对发射功率
ＴＮ９５２中图分类号
ＳｅｔｕＡｓｉｎｅｔｏｇｉｖｉｅｅｓｉｎｒｌｏｅｉｒａｎＡｒａｐｃｒｍｓｇｍｎｆＣｏｎｔｅＷｒｌｓｎＣｅｔａｄｎＣｅｔｉｅｉＭ
ＬＩＸｉｎａａｍｏＺＨＡＮＧｎｙＤｏｇｉＬＩＸｉｏｏｎＵａｄｇ
可用性的持续时间以及频谱分配（监督）其中频谱分配（，监
督）指根据需要接人到频谱的节点数目及其服务要求将是频谱分配给一个或多个指定节点。ＤＳ必须考虑目标节Ａ点可能的接收能力并提供源节点到目标节点的调整＿，４一］同时，要考虑认知无线电对主用户可能产生的干扰温度。

应用科学学报第29卷卷终(2011)总目次

琦
维，昌龙许
室内中继网络部署及其优化 … … … … ． … … … … … … ．裴郁杉，田 … ．
辉，王
莹，宋
磊
大气湍流对星地激光下行链路最大天顶角的影响 … … －．李永亮，王建宇， … ．徐
睿，日钊，林傅忠谦
兴
ＳＣ同ＯＦＭ系统快速迭代ＩＩＴＢ协ＤＣ消除的信干比计算 … … … … ． … … ． … 彭章友，刘艳艳，张
室内可见光通信多阵元发射天线优化设计． … … … ． … … … … … … 丁德强，． … 柯熙政，李建勋多级中继窃听信道的可达安全速率 … … … ９ … … … … … … ｎ … … ・陈 … 鼢瓢… … ｎ … 连续迭代优化ＳＮＬＲ准则的下行多用户ＭＩＭＯ预编码 … … … … … … … … 高献坤，崔协作中继系统多目标联合的跨层资源分配． … … … － … … … ． … 唐莹，王保云船岩，傅洪亮站
基于流量预报的无线传感器网络自适应拥塞控制路由协议 … … … ・杨俊刚，．史浩山，段爱媛，张龙妹两跳多点合作中继通信系统性能分析 … … … … … … … … … … … … ． … ．彭玉旭， … 唐舟进
一
种新的无线网状网可信路由 … … … … … … … … … … … … … …
冠，张
治，唐
恬
凡，赵杭生，富强，姚冯少栋，张建照霞，江桦，张剑，张志远
码域发送参考脉冲超宽带系统性能 … … ． … … … ． … … … ・． … 李

认知中继网络功率分配的优化算法

户单节点功率以及主用户干扰容限下，究了功率优化研分配方案；文献［】２考虑了基于ＤＦ中继模式的认知网络，
在不考虑主用户干扰容限的条件下，究了功率和信道研
的联合分配方案。由于实际中继网络的客观需求，知用户总功率受认限的情况是不可避免的，因此本文分别提出了在认知用户单节点功率和总功率受限下，于ＡＦ和ＤＦ中继模式基的功率分配优化算法。
节点功率受限可以表示为Ｐ＋Ｐ ≤ Ｉ２，３Ｐ（２）
式中，
是每个认知用户节点的最大传输功率。
假设，目的节点不考虑分集合并，在认知用户单节点功率受限以及干扰容限受限的情况下，可建立优化认知中
继网络不再适用。认知用户传输功率受限可以分为单节点功率受限和总功率受限两种情况。由于优化算法的复杂性，多数文献只考虑了单节点功率受限的情况。文献［】１建模了基于ＡＦ中继模式的认知网络，在认知用
ｓｏｔａｐｉｌｐｗｅｌｏａｉｎａｇｒｔｍｒｐｅｘｍｉｅｃｇｉｖａｉｅａｅｗｏｋｃｐｃｔ．ｈｗｈｔｔｍａｏｒａｌｃｔｏｌｏｉｏｈｐｏｏｓｄｍａｉｚｏｎｔｅｒｄｏｒｌｙｎｔｒａａｉｙｉＫｅｒ：ｃｇｉｖａｉ；ｏｒａｌｃｔｎ；ｏ－ｏｖｘｏｔｍｉａｉｎｃｎｅｐｉｉａｉｎ；ｅａｈｏｇｐｔｙｗｏｄｓｏｎｔｅｒｄｏｐｗｅｌａｉｉｏｏｎｎ－ｎｅｐｉｚｔｏ；ｏｖｘｏｔｚｔｏｒｌｙｔｒｕｈｕｃｍ

认知无线电网络中基于协作中继的资源分配算法

摘
要：在认知无线电网络的协作中继机制下，中继节点利用其和源节点以及目的节点的不同公共信道为二者的通信
转发数据，可以有效解决次用户的通信需求和可用带宽之间的矛盾，提高频谱利用率和系统吞吐量。基于协作中继的认知无线电网络中，同通信链路上可能存在公共可用信道，使信道和中继的分配问题变得复杂。本文研究了公共信道存在的情况下系统的资源分配问题，基于网络最大流理论提出了两种算法：并行算法和贪婪算法，并分析了算法复杂度。仿真结果表明，两种算法都能够更有效地分配资源，提高频谱利用率，改善网络吞吐量。并行算法可以得到最优解，但其复杂度随信道公用程度的上升增长迅速，受节点并行处理能力的限制，只适用于信道公用程度较低的情况。贪婪算法不一定能得到最优解，但其复杂度较低，并且信道公用程度高时接近最优解，因此超出节点的并行处理能力后，可以选择贪婪算法。
ｏｅｏｄｒｓｒｎｃｇｉｖａｉｅｗｏｋ，Ａｃｏｄｎｏｔｉｃｅ，ｒｌｙｎｄａｒｄｅｔｅｓｕｃｎｈｅｔａｉｎｕｉｇｉｆｓｃｎａｙｕｅｓｉｏｎｔｅｒｄｏｎｔｒｓｉｃｒｉｇｔｈｓｓｈｍｅｅａｏｅｃｎｂｉｇｏｒｅａｄｔｅｄｓｉｔｓｎｓｈｎｏｔｃｍｍｏｈｎｅｓｂｔｅｈｓｗｏｅ，ａｅｕｔｐｃｒｍｅｏｒｅｃｎｂｅｔｒｍａｃｅｏｔａｉｅｎｆｓｃｎａｙｕｅｓｏｎｃａｎｌｅｗｅｎｔｏｅｔｏｎｄｓｓａｒｓｌ，ｓｅｔｕｒｓｕｃａｅｂｔｔｈｄｔｒｆｃｄｍａｄｏｅｏｄｒｓｒｅａｄｅｆｉｎｐｃｒｍｌｃｔｎｃｎｂｃｉｖｄＴｏａｇｒｈ－ｐｒｌｌａｇｒｈａｄｇｅｄｌｏｉｍ－ａｅｐｏｏｅａｅｎｎｆｃｅｔｓｅｔｉｕａｌａｉａｅａｈｅｅ．ｗｏｔｍｓｏｏｌｉａａｌｏｉｍｎｒｅｙａｇｒｈ－ｒｒｐｓｄｂｓｄｏｅｌｔｔｍａｉｍｏｔｅｒｏｓｌｅｔｅｐｏｌｍｆｒｌｙｓｌｃｉｎａｄｃａｎｌａｌｃｔｎｉｏｎｔｅｒｄｏｎｔｒｓｎｗｉｈｔｅｓｈｍｅｏｘｍｕｆｗｈｏｙｔｏｖｈｒｂｅｏｅａｅｅｔｎｈｎｅｌａｉｎｃｇｉｖａｉｅｗｏｋ，ｉｈｃｈｃｅｆｌｏｏｏｉｃｏｅａｉｅｒｌｙｉｕｅｎｏｏｐｒｔｅａｓｓｄａｄｃｍｍｏｖｉｂｅｃａｎｌｒｂｂｙｅｉｔｈｏｌｘｔｆｂｔｇｒｈｓａａｙｅ．Ｓｍｕａｉｎｒ — ｖｎａａｌｌｈｎｅｓｐｏａｌｘｓ．ＴｅｃｍｐｅｉｏｏｈａｏｉｍｓｉｎｚｄｉｌｔｅａｙｌｔｌｏｓｈｈｗｔａｏｈａｇｒｔｍｓａｅａｌｏａｏａｅｔｅｒｓｕｃｓｍｏｅｅｆｃｉｅｙＯａｏｉｒｖｈｐｃｒｍｆｃｅｃｎｈｕｓｓｏｈｔｂｔｌｏｈｒｅｔｌｃｔｈｅｏｒｅｒｆｔｌ，Ｓｓｔｍｐｅｔｅｓｅｔｕｅｉｎｙａｄｔｅｉｂｌｅｖｏｉ

认知无线电中基于频谱聚合的频谱分配算法

【ｂｔａｔＩｏｅｔｌｏｎｔｅｕｅｓｃｅｓｌｃｔｐｃｕａｄｕｃｓｕｌａｄｆｈｒｍｒｅｔｆｃｎｙｏｓｅｔｍｕｌａｏ．Ａｓｃ】ｎｒｒｏｅｃｇｉｖｓｒａｃｓａｏａｄｓｅｔｍｂｎｓｓｃｅｓｌｎ￣ｅｐｖｅｅｉｃｆｐｃｕｔｚｉａｒｄｔｉｌｅｒｆｙｕｉｏｈｉｅｒｉｔｎｉ
ｔｅｐｏｏｅｌｏｉｈｃｎａｈｅｅｇｅｔｒｐｒｏａｃｎｔｅｐｒｅｔｇｈｔｃｇｉｉｅｕｅｓａｃｓｅｗｏｋ．ｈｒｐｓｄａｇｒｔｍａｃｉｖｒａｅｅｆｒｎｅｉｈｅｃｎａｅｔａｏｎｔｖｓｒｃｅｓｎｔｒｓｍ
【摘要】为了使认知用户可成功接入分配的频谱，进一步提高频谱利用率，出了一种基于频谱聚合的分布式频谱分配算法提（ＡＳ，算法以图论着色为模型，ＳＤＡ）该算法过程考虑了认知用户的带宽需求和认知设备的最大聚合范围，真结果表明了该算仿
并在不对主用户造成干扰的前提下使用这些频谱。
频谱分配作为认知无线电中非常关键的技术之一，目
用的是集中式的分配方式，算法假设每个认知用户的可用
前对其已经有了很多研究。文献［］３中提出了一种颜色敏频谱是相同的，这与实际的认知网络并不相符。本文利用感图论着色（ＳＣ）法，ＣＧ算该算法考虑到了各认知用户可图论着色模型，出了一种基于频谱聚合的分布式频谱分提用频谱的差异性和频谱效益的差异性，并分析了在协作式配算法。算法考虑了认知用户的带宽需求和认知设备有和非协作式条件下频谱分配的差异。文献［］４提出了一种限的频谱聚合范围。分布式局部议价的分配算法，在新的频谱分配过程中考虑先前的频谱分配信息，据上一次分配的结果，根能够通过

认知中继网络中认知用户基于频谱感知机会中继的中断性能分析

没有直接参与中继而只是对发端信号进行侦听，也能使发射端获得协同分集增益的好处。文献［］出９提
一
种中继节点基于频谱感知参与中继的无线通信网络模型，将中继分为完美频谱感知和非完美频谱感知中继，并对这两种情况下的中断概率和分集性能进行了分析。但是文献［］９的模型中源节点并不是一
认知中继网络中认知用户基于频谱感知机会中继的
中断性能分析
袁福，郑林华，袁继兵
（防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙４０７）国１０３
摘要；知无线电中继网络中，知用户需要成功感知到其所在簇内的主用户频谱空穴后才能成为认知中继节点，认认
中图分类号ｔＮ２．Ｔ９９５
文献标识码ｔＡ
１
Байду номын сангаас
引言
无线网络中随着无线终端数量的增加，无线频谱资源逐渐变得稀缺。然而调查发现这些终端的频
谱资源在某些时间段并没有被占用，这导致其频谱利用率不高。为了充分利用日益稀缺的频谱资源，提高无线频谱资源的利用率，１９９９年Ｍｉｌ软件无线电基础上首先提出了认知无线电（ｏｎｔｅｔａ在ｏＣｇｉｖｉ

认知无线电中的频谱感知技术的研究

认知无线电中的频谱感知技术的研究频谱感知技术（Spectrum Sensing Technology）是无线通信领域中的一项关键技术，用于实时监测和掌握无线电频谱利用状况。

在实际应用中，频谱感知技术可以帮助无线通信系统在频谱资源有限的情况下更高效地利用频谱，提高通信质量和吞吐量。

频谱感知技术主要包括两个方面的内容，即频谱监测（Spectrum Monitoring）和频谱分析（Spectrum Analysis）。

频谱监测主要用于监测和探测频谱中的信号活动，通过收集并分析频谱中的信号信息，获取频谱利用的实际情况和空闲频段的位置。

频谱分析则是对收集到的频谱信息进行分析，从而获得更为详细的频谱利用情况，包括信号类型、功率水平等参数。

频谱感知技术的研究主要包括以下几个方面：1.频谱探测算法的研究：频谱探测算法是频谱感知技术的核心，主要用于对频谱进行探测和监测。

目前常用的探测算法包括能量检测、周期性检测、协方差检测等。

研究者通过改进和创新算法，提高频谱探测的灵敏度和准确性，从而更好地感知频谱环境。

2.频谱数据库的构建和管理：频谱感知技术需要依赖频谱数据库来存储、管理和查询频谱信息。

研究者需要设计合理的数据库结构，确保频谱信息的高效存储和查询。

此外，频谱数据库还需要支持实时更新，保持频谱信息的时效性。

3.多传感器协同感知：通过多个传感器的协同感知，可以提高频谱感知的全局性和鲁棒性。

多传感器协同感知可以通过传感器部署优化、传感器选择算法优化等方式实现，研究者需要探索合适的方法和算法，提高系统的感知性能。

4.频谱共享与动态频谱分配：频谱感知技术可以帮助实现频谱资源的共享与动态分配。

研究者需要借助频谱感知技术，实现对频谱的实时监控和调度，从而实现频谱资源的高效利用。

此外，研究者还需考虑频谱共享和动态频谱分配对无线通信系统性能的影响，并提出相应的优化策略。

5.频谱感知技术在无线电认知网络中的应用：无线电认知网络是基于频谱感知技术的一种新型无线通信网络，可以通过感知频谱，智能地分配和共享频谱资源。

面向5G网络的无线频谱资源分配研究

面向5G网络的无线频谱资源分配研究随着技术的不断升级，5G网络已经逐渐进入我们的生活中。

5G网络的高带宽、低时延、大连接数等特性，将为移动通信带来更为广阔的应用空间和商业价值。

无线频谱资源是5G网络的重要组成部分，如何进行有效的频谱资源分配，已经成为5G网络建设的重要研究课题。

1. 5G网络频谱资源分配的基本原理频谱是5G网络实现无线通信的物质基础，是指无线电波在一定频率范围内的能量分布。

频谱资源分配是指把可供使用的频谱资源，合理、有效地分配给不同的通信系统或用户。

在5G网络中，频谱资源分配需要考虑到以下因素：（1）频段分布情况：5G网络可使用的频谱资源分布范围很广，分为毫米波频段、超高频频段和中高频频段。

不同频段之间，在传输距离、信号覆盖范围、穿透力等方面存在较大差距，因此需要根据使用场景选择不同的频段。

（2）频谱利用率：频谱资源是有限且珍贵的资源，如何合理使用频谱资源，提高频谱利用率，是5G网络频谱资源分配的重要原则。

（3）网络质量：网络质量是衡量5G网络性能的重要指标，因此在频谱资源分配时，需要通过建立合适的调度和优化算法，使得网络在业务量较大时仍能保持较高的质量。

（4）用户需求：5G网络使用的用户表现出了多种需求，包括高清视频传输、大数据传输等，因此在进行频谱资源分配时，需要充分考虑用户需求，为用户提供更加优质的服务。

2. 5G网络频谱资源分配的优化算法5G网络频谱资源的合理分配需要通过优化算法来实现。

目前，常用的5G网络频谱资源分配算法包括以下几种：（1）最大化频谱利用率算法：该算法通过最大化网络的频谱利用率，达到提高网络性能的目的。

该算法需要精确测量网络中的频谱利用率，并采用动态调整的策略，根据用户需求和网络拥塞情况，对频谱资源进行分配。

（2）最小化网络拥塞算法：该算法通过最小化网络拥塞情况，达到提高网络质量的目的。

该算法需要对网络中的拥塞情况进行实时监测，并采用动态调度策略，分配适当的频谱资源，以保持网络质量的稳定。

一种基于轮询的认知无线网络频谱分配机制及性能分析

一
然而，大量研究报告 …表明，采用静态频谱分配
方案时，非授权频谱被频繁占有，而授权频谱只是
偶尔使用，其使用率通常仅为６％左右。为了平衡频谱分配，同时提高频谱利用率，在认知无线电口技术中，提出了一种动态频谱分配方案。在认知无线网络中，使用授权频段的用户称为授权用户，不拥有任何频段而只能利用空闲频谱进
网络中有一个授权用户和多个不同优先级的认知用户共享频谱资源，提出了基于抢占优先排队规则的机会式频谱接入模型，并分析了授权用户和认
知用户的服务质量（ＱｏＳ，ＱｕａｌｉｔｙｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）。文献［８］针对延迟敏感的网络，提出了一种自适应
第３７卷第１期
２０１３年１月
燕山大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＹａｎｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ｖ０ｌ１．３７ＮＯ．１
Ｊａｎ．２０１３
文章编号：１００７ — ７９１Ｘ（２０１３）０１ — ００４５－０６
题。
近年来，有一些学者运用博弈理论研究了频谱
分配策略，并对其进行了性能分析。文献［４】综合考虑不确定带宽和空间重利用分析了认知网络的价格竞争体系。通过寻找纳什均衡点，给出了有
效的对称纳什均衡。文献［５］综合考虑主用户的最大收益以及次用户收益受到带宽的影响，提出了

认知小蜂窝双频段共存机制及资源分配方案

汇报人：日期:•引言•认知小蜂窝网络概述•双频段共存机制研究•资源分配方案研究•仿真分析与验证目•结论与展望录01引言认知小蜂窝网络的发展及挑战研究意义研究背景与意义研究内容研究方法研究内容与方法02认知小蜂窝网络概述010203认知小蜂窝网络关键技术频谱感知技术根据实时感知的频谱环境和业务需求，动态地分配无线资源，如频率、时隙等。

动态资源分配技术协同多点传输技术03双频段共存机制研究共存技术指不同技术或系统之间和谐共存、共同运作的技术和方法。

认知小蜂窝网络是一种基于认知无线电技术的移动通信网络，能够实时感知和动态调整无线电频谱资源的使用。

技术分析需要对双频段共存技术的原理、实现方法、优劣势等方面进行深入分析和研究。

双频段共存技术分析可以高效利用频谱资源，提高网络容量和覆盖范围，同时降低能耗和成本。

挑战需要解决不同频段之间的干扰和协调问题，保证共存系统的稳定性和可靠性。

优势双频段共存优势与挑战VS双频段共存实现方法04资源分配方案研究集中式资源分配策略资源分配策略分析分布式资源分配策略混合式资源分配策略基于博弈论的资源分配算法非合作博弈算法非合作博弈算法假设网络中的节点是独立的，没有协作关系，每个节点都追求自身利益的最大化。

通过建立纳什均衡模型，可以分析节点间的竞争关系，并设计相应的资源分配算法。

合作博弈算法合作博弈算法假设网络中的节点可以建立合作关系，通过合作实现整体利益的最大化。

通过建立夏普利值模型，可以分析节点间的合作关系，并设计相应的资源分配算法。

基于优化理论的资源分配算法线性规划方法动态规划方法05仿真分析与验证仿真场景与参数设置仿真场景参数设置性能指标包括频谱效率、能效、传输时延等。

要点一要点二对比分析分别针对不同参数组合进行仿真，对比分析各种方案的优势与劣势。

性能指标评估与对比分析结果分析与讨论结果展示结果分析结果讨论06结论与展望研究成果总结仿真实验验证了所提机制的有效性和优越性。

无线通信网络中的频谱分配与共享技术

无线通信网络中的频谱分配与共享技术随着移动通信技术的快速发展，无线通信网络成为了现代社会中不可或缺的一部分。

然而，频谱资源是无线通信的基石，尤其是在有限的频谱资源下，如何进行合理的频谱分配与共享技术成为了无线通信网络中的重要问题。

本文将介绍无线通信网络中的频谱分配与共享技术的原理和方法，并探讨其在实际应用中的挑战和发展趋势。

频谱分配是指将可用的频率范围划分为不同的频带，然后分配给不同的通信系统或服务提供商。

这样可以避免不同系统之间的频谱干扰，保证通信的质量和可靠性。

频谱分配的目标是实现高效的频谱利用，让更多的用户和服务能够共享有限的频谱资源。

在频谱分配中，有两个重要的概念：频率重用和频道分配。

频率重用是指在同一地理区域内，将可用的频谱资源按照一定规则分配给不同的通信系统。

一种常见的重用技术是蜂窝网络，即将地理区域划分为多个小区，每个小区使用不同的频率来进行通信。

这样可以实现多用户同时使用频谱资源，提高频谱利用效率。

另一种重用技术是波束赋形，通过控制天线的辐射方向和波束形状，使不同用户之间的信号在空间上进行隔离，从而减少互相干扰，提高频谱利用效率。

频道分配是指将可用的频谱资源按照一定规则分配给不同的通信用户或服务提供商。

在传统的移动通信网络中，频道分配通常是静态的，即每个用户在通信建立时被分配一个固定的频道。

这种方式适用于用户数量较少或通信负载较低的情况，但随着用户数量的增加和通信负载的上升，静态频道分配会导致频谱资源的浪费和频率拥堵。

因此，动态频道分配成为了一种更加灵活高效的频谱分配方法。

频谱共享是指不同的无线通信系统或服务共享相同的频谱资源。

传统的频谱分配是静态分配，即将频谱资源划分为不同的频带，每个通信系统独占一个频带，频谱资源不能被其他系统使用。

然而，由于现代社会中无线通信需求的不断增加，频谱资源日益紧张，传统的频谱分配方式已经不能满足需求。

因此，频谱共享被提出作为一种解决方法。

频谱共享有多种方式，例如时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）、码分多址（CDMA）等。

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2011年11月Journal on Communications November 2011 第32卷第11期通信学报V ol.32No.11认知网络中基于中继的频谱资源分配张士兵，张昊晔，李雪，包志华(南通大学电子信息学院，江苏南通 226019)摘要：根据无线认知中继网络上、下行链路子载波的信道特性，研究认知网络的频谱资源分配，提出一种上、下行链路子载波联合优化的分配算法。

该算法根据子信道增益差值因子的大小分配下行链路子载波，以源节点和中继节点功率最小化为优化目标配对上行链路子载波，以用户的实时需求分配子载波的比特和功率，有效降低了系统的发射功率，提高了系统吞吐量。

仿真结果表明，与启发—集中式和分布式辅助反馈传输功率分配算法比较，该联合优化算法的单位比特功耗降低了1.5~3 dB μW，误比特率性能提高了1个数量级左右。

关键词：无线通信；认知网络；资源分配；信道增益；最优配对中图分类号：TN915 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2011)11-0003-08 Relay-based resource allocation in cognitive networksZHANG Shi-bing, ZHANG Hao-ye, LI Xue, BAO Zhi-hua(School of Electronics and Information, Nantong University, Nantong 226019, China)Abstract: Based on the optimal pairing the subcarriers of uplink and downlink, a spectrum resource allocation algorithm was proposed according to the subcarrier characteristics of the uplink and downlink in cognitive relay networks. The al-gorithm allocated the subcarriers in downlink according to the difference of subchannel gains. It assigned the subcarriere in uplink to minimize the power of every source nodes and relay nodes, and distributed the bits and powers of all subcar-riers to satisfy the immediate request. It could decrease the power transmitted and increase the throughput of the system.The simulation results show that the algorithm proposed reduces the per bit power by 1.5~3 dBμW and improve the per-formance by one order of magnitude in bit error rate compared with the heuristic centralized scheme and distributed feed-back-assisted-transmit power allocation algorithm.Key words: wireless communications; cognitive network; resource allocation; channel gain; optimal pairing1引言随着无线通信业务需求的快速增长，可用的频谱资源变得越来越稀缺，成为制约无线通信发展的瓶颈之一。

现有的无线系统频谱资源在时域或空域上存在不同程度的闲置[1]，认知无线电（CR, cog-nitive radio）应运而生。

CR的核心思想就是使得通信网络具有自我学习能力，与自身周围环境交互信息、感知周围频谱环境，进而达到利用周围空闲频谱，提高频谱使用率，同时又可避免与授权用户发生冲突的目的[2]。

在CR网络中，由于电磁环境的不断变化，CR 节点检测到的空闲频谱不断变化；同时用户的需求也是瞬间即变，对空闲频谱的使用需求不尽相同。

因此，像传统注水法等静态频谱分配方式不再适用具有CR功能的无线网络频谱资源分配[3]。

CR网络需要在频谱实时感知的基础上，分析空闲频谱状态、预测新增信道容量，结合CR用户服务质量（QoS,收稿日期：2011-08-22；修回日期：2011-11-15基金项目：国家自然科学基金资助项目（60872002, 61071086）Foundation Item: The National Natural Science Foundation of China (60872002, 61071086)·4·通信学报第32卷quality of service）需求进行频谱决策，为当前用户选择最佳的传输参数。

早在2005年，IEEE标准化协调组织（SCC, standards coordinating committee）就开始协商制定有关CR网络的动态频谱分配政策[4]。

该组织下设6个工作组，分别就下一代无线系统与频谱管理技术、干扰共存分析、频谱动态接入、异构网络频谱资源优化框架等展开研究。

鉴于正交频分复用（OFDM, orthogonal frequency-division multiple）在抗多径衰落方面的优越性，OFDM技术得到了大家的青睐，成为CR网络的最佳候选技术。

基于OFDM 的CR网络，其基本思想就是将可用频带划分为若干个OFDM子载波，在实际通信过程中利用没有被主用户（PU, primary user）占用的子载波传输数据。

子载波的分配频谱感知和判决结果，通过分配矢量方式实现。

目前对CR网络的频谱资源管理研究主要集中在基于OFDM的CR网络。

文献[5]利用次用户（SU, secondary user）感知的PU信息，对SU的传输时间、功率等一些参数进行优化以获得系统的最大容量；文献[6]根据SU的QoS需求、物理层特性，导出了最佳自适应信道分配算法；文献[7]提出了一种分布式的频谱资源分配算法，显示了良好的公平性；文献[8]则提出了一种支持异构网络业务的动态信道和功率分配算法。

实际上，PU往往可以容忍一些干扰，文献[9~11]在可容忍干扰的约束下，对可用的子载波进行优化分配，提出系统容量最大化的频谱资源分配算法。

频谱资源优化的另外一种思路就是将动态频谱资源分配与物理层或网络层的设计相结合，比如，与传输信号波形相结合[12]，与协作感知相结合[13~15]，与中继路由选择相结合[16,17]等。

但在这些研究成果中，以系统最小发射功率为优化目标的不多。

事实上，在CR网络中，SU或多或少地给PU带来一些干扰。

特别是当SU 较多时或存在隐含节点时，由于频谱检测不可能百分之百正确，SU不可避免地给PU带来一些有害干扰，因此SU的发射功率不得不加以限制[18]，以降低对PU的影响。

本文以最小化系统发射功率为优化目标，研究CR网络的频谱资源分配，提出一种联合优化分配（JOA, joint optimizing allocation）网络上、下行链路子载波算法。

本文第2节描述了基于中继的CR网络系统模型，第3节给出了实现JOA算法的思路与流程，第4节分析比较了仿真结果，第5节对全文进行了总结。

2系统模型考虑一个单跳中继的CR网络系统，系统的动态资源分配由控制中心（基站）完成，如图1所示。

系统采用OFDM进行传输，既可以通过上行链路和下行链路2个路由中继传输，也可以采用源节点和目标节点直接传输。

在上行链路中，源节点向中继节点发送传输数据信号；在下行链路中，中继节点采用前向解码（DF, decode-and-forward）[19]转发方式将信号转发给目标节点。

设系统有M个PU，K个SU，N个子载波。

若采用能量检测进行频谱感知，则k th个SU（k=1, 2, …, K）对n th个子载波（n=1,2, …, N）频谱检测的虚警率和漏检率分别为2,k nfp Q⎛⎞= (1)22,1k nmp Q⎛⎞=− (2)其中，2σ是信道高斯白噪声的功率，2sσ是零均值主信号的功率，γ是能量检测频谱门限，L是采样检测点数。

如果CR网络采用OR规则进行协作频谱检测[20]，报告信道的错误概率为p e，则系统对n th个子载波频谱感知的虚警率和漏检率分别为()(),,e e111n k n k nf f fkP p p p p⎡⎤=−−−+⎣⎦∏(3) 图1 无线中继认知网络模型第11期张士兵等：认知网络中基于中继的频谱资源分配·5·()(),,e e 11n k n k n m m m kP p p p p ⎡⎤=−+−⎣⎦∏ (4)一般来说，基于中继的动态资源分配需要解决3个问题：①传输策略选择，引入中继后，用户间可以直接传输，也可以通过中继转发传输，为了提高通信质量，降低通信成本，应该选择最优的路径进行传输；②子载波配对，也就是上行链路子载波与下行链路子载波的配对；③子载波比特、功率分配，为配对好的上行链路和下行链路的子载波合理分配比特及其功率。

为方便起见，采用T 表示节点属性（T =2；t =1表示源节点，t =2表示中继节点），,,k n u h 表示上行链路中子载波n 对用户k 的信道衰落系数，用,,k n d h 来表示下行链路中子载波n 对用户k 的信道衰落系数，,,k n s h 表示直传情况下子载波n 对用户k 的信道衰落系数。

优化目标是在满足每个用户固定传输速率的前提下，针对单跳无线中继CR 网络，寻找最优的频谱资源分配方案，使得CR 网络系统的总传输功率最小。

假设,n t k A 表示子载波n 是否被用户k 通过节点t 占用的标识，取值为0或1（,1n t k A =表示用户k 通过接入节点t 在子载波n 上进行中继传输，否则为0），,n t k b 表示用户k 在子载波n 上的传输速率，,n t k P 表示用户k 通过节点t 在子载波n 上的发送功率。

上述的优化问题可建模为,,111,1,11,,11min 1,,,.,,,KTNn n t k t kk t n Knt k k K N nt k k n N Tn n t k t k n t nf f n m m A P A n t A N t s t A b R k P P n P P n========⎧=∀⎪⎪⎪=∀⎪⎪⎨⎪=∀⎪⎪∀⎪⎪∀⎩∑∑∑∑∑∑∑∑≤≤ (5) 其中，第1个约束条件表示每一条链路上每个子载波只能分配给一个用户，避免了系统子载波使用的冲突，第2个约束条件表示每一条链路上子载波总个数的限制，第3个约束条件表示各个用户的固定传输速率要求，第4个约束条件表示系统虚警率（系统容量）的要求，而第5个约束条件则表示系统漏检率（主信号的可忍耐干扰）的限制。