开题报告：认知无线电网络中基于图论的频谱分配算法研究
基于认知无线电的频谱分配算法研究
基于认知无线电的频谱分配算法研究频谱是无线通信中宝贵的资源，为了更高效地利用频谱资源，科学家们开发了一种新型的无线通信技术——认知无线电。
基于认知无线电的频谱分配算法研究就是针对认知无线电技术的特点和需求，进行频谱分配的算法研究，以提高频谱资源的利用效率。
认知无线电（Cognitive Radio，CR）是指具备智能感知和自主决策能力的无线通信系统。
与传统无线通信系统相比，认知无线电系统能够感知周围的频谱环境，根据感知结果进行自主切换和频谱分配，从而更好地适应不同的通信需求，在提高频谱利用率的同时减少干扰，提高通信质量。
基于认知无线电的频谱分配算法研究旨在根据信道状态和用户需求，实现根据需求时分配频谱资源的智能化。
其关键技术包括频谱感知、信道状态评估、频谱分配决策等。
下面将分别对这些关键技术进行详细介绍。
首先，频谱感知是认知无线电中的核心技术之一。
感知技术主要通过收集和分析周围频谱环境的信息，包括未使用的频谱资源、已使用频谱的占用情况以及其他无线设备的活动情况等。
通过感知技术，认知无线电可以准确了解当前的频谱状态，为后续的频谱分配决策提供参考。
其次，信道状态评估是根据感知结果对频谱通道的可用性进行评估的过程。
通过对信道的传输质量、干扰以及其他无线设备的活动情况等进行分析，认知无线电可以判断频谱通道的可行性和可靠性。
这些评估结果将作为频谱分配决策的依据，以确保分配的频谱能够满足用户的通信需求。
最后，频谱分配决策是通过基于感知结果和信道状态评估结果，智能地分配频谱资源给用户的过程。
在决策过程中，认知无线电可以考虑用户的通信需求、优先级以及频谱资源的利用程度等因素，以达到公平、高效的频谱分配。
通过智能化的频谱分配决策，认知无线电可以实时地对频谱资源进行优化配置，从而满足不同用户的通信需求。
基于认知无线电的频谱分配算法研究在无线通信领域有着广泛的应用前景。
它不仅可以提高频谱资源的利用效率，还可以提升通信系统的可靠性和效果。
认知无线电网络中的频谱分配优化研究
认知无线电网络中的频谱分配优化研究随着无线通信技术的发展，频谱资源的稀缺性问题越来越受到人们的关注。
而频谱的分配优化就成为了无线电网络领域的一个重要研究方向。
不同的频谱分配方案对于无线网络的性能、容量和效率都会产生影响，因此对于频谱分配进行深入研究具有重要的实践意义和理论价值。
在认知无线电网络中，频谱资源的利用通常是通过频谱扫描技术获取空闲频段，然后进行动态分配的方式实现的。
因此，频谱扫描技术在认知无线电网络中的应用显得尤为重要。
可以通过频谱扫描技术获取的空闲频段的数量和频段的带宽大小会直接影响到无线电网络的性能。
在频谱分配方面，最常见的是基于时分多址（TDMA）和频分多址（FDMA）的分配方案。
在TDMA方案中，无线网络中的各个用户按照时隙轮流发送数据，而在FDMA方案中则是将频谱分配给单独的用户或者小组使用。
不同的分配方案有不同的优缺点，具体选择需要根据实际应用情况来判断。
另外，在频谱分配优化方面，最常见的方法是基于功率控制算法，即根据不同的用户间的信号强度和传输速率来进行频谱分配。
这种方法可以有效减少信道间的干扰，并提高系统容量和性能。
同时，基于功率控制算法可以充分利用频段资源，减少频道冲突。
在研究频谱分配优化问题时，还需要考虑到网络的拓扑结构、用户之间的关系以及用户间的动态变化等因素。
因此，基于图论的算法在频谱分配优化中也得到了广泛的应用。
图论算法可以帮助我们构建网络拓扑结构，并进行频谱分配方案的优化。
此外，近年来机器学习技术在频谱分配优化中的应用也逐渐受到关注。
机器学习算法可以通过对用户的使用习惯和网络环境进行分析，从而预测用户的使用需求，进而制定更好的频谱分配方案。
总体来看，频谱分配优化是无线电网络中一个重要的研究方向。
通过使用各种优化算法和技术，可以实现更高效、更稳定、更可靠的频谱分配方案，有效地提高无线网络的性能和容量。
未来，我们可以预见，在频谱分配优化方面的研究将会继续发展并取得更多的进展。
认知无线电中基于分簇的合作频谱检测算法研究的开题报告
认知无线电中基于分簇的合作频谱检测算法研究的开题报告一、课题背景及研究意义随着无线电技术和移动通信的快速发展，无线频谱资源日益紧张，如何更高效地利用现有的频谱资源成为一项突出的研究问题。
为了解决这一问题，认知无线电技术应运而生。
认知无线电是指无线电设备通过感知和分析周围频谱环境，从中找到未被使用的频谱资源并自主选择使用这些资源的一种技术。
与传统无线电技术相比，认知无线电技术具有更高的频谱利用率和灵活性。
在认知无线电技术中，频谱检测是一项重要的技术。
频谱检测是指对一段频谱区域进行扫描和探测，了解这个区域的占用情况。
频谱检测可以提供重要的信息，如频谱使用的空闲时间和可用的频谱资源等。
因此，高效的频谱检测算法对于认知无线电的实现至关重要。
当前的频谱检测算法主要分为两类：基于能量检测的方法和基于协作检测的方法。
在基于协作检测的方法中，当多个无线设备可以相互合作时，能够实现更精确和高效的频谱检测。
因此，基于分簇的合作频谱检测算法成为了近年来研究的热点之一。
基于分簇的合作检测算法是指在某一频段中将众多节点按照某一标准划分为多个簇，在每个簇内将节点之间进行信息交流和协作，实现更准确和高效的频谱检测。
二、研究目标和内容本研究的目标是设计和实现一种基于分簇的合作频谱检测算法，在相互协作的节点之间实现更准确和高效的频谱检测。
本研究将从以下几个方面展开：1. 分析当前广泛使用的频谱检测算法，包括基于能量检测的方法和基于协作检测的方法，了解其特点和优缺点。
2. 研究基于分簇的合作频谱检测算法的相关理论知识，包括分簇方法、节点协作和信息交流等。
3. 提出一种新的基于分簇的合作频谱检测算法，并实现该算法。
4. 对所提出的算法进行性能评估，包括准确性、效率和鲁棒性等方面的评估。
三、研究方法和计划本研究将采用以下方法：1. 文献调研，收集和整理现有的频谱检测算法和基于分簇的合作检测算法，并分析其特点和优缺点。
2. 开展理论研究，深入了解基于分簇的合作频谱检测算法的理论知识，包括分簇方法、节点协作和信息交流等。
认知无线电网络中的频谱分配技术研究
认知无线电网络中的频谱分配技术研究在现代无线通信领域，频谱资源是一个极其重要的资源。
对于无线电网络中的各种通信应用，频谱的合理分配是其联系实际、提高效率的重要手段。
在随着无线通信技术的不断发展，频谱资源的需求量也在不断增加。
频谱分配技术在无线电网络中起着至关重要的作用。
其实现的核心在于实现能够完全充分地利用现有的频谱资源，实现各项通信的最优化。
然而频谱资源的分配却是一个极其复杂的问题。
这其中关键的难点在于如何实现对频谱资源的合理利用和分配，实现无线电网络通信的最大化效益。
针对此类问题，研究者们通过各种方法对频谱资源的分配进行了深入研究。
下面我们将对其中几种主要的研究方法进行介绍。
1. 基于博弈论的频谱分配技术博弈论是研究人与人之间交互行为的一门学科。
在无线电网络中，各项通信之间的竞争分配其实也是一种交互行为。
基于博弈论的频谱分配技术正是针对这样的问题提出的一种解决方法。
其核心在于建立一个合理的数学模型，通过分析各项因素之间的关系及其优先级，实现对频谱资源的合理分配。
在博弈论分配中，常见的做法是对通信双方建立一个适当的规则和限制，让其双方产生一个共赢的结果。
2. 神经网络方法神经网络技术是一门高度发达的计算机学科，它的作用在于模拟人类大脑的工作方式，相当于是一种能够自学习、自适应的计算模型。
在频谱分配方面，可以采用神经网络技术对频谱资源的使用进行预测和优化，实现对无线电网络通信的最大效益。
在神经网络技术中，我们可以将一些必要的因素（如：通信距离、通信带宽、通信时间等因素）加入到预测模型中，并通过神经网络的学习和训练来得出一个最终的结果。
这种技术在频谱分配问题中往往能够得出较为准确的结果，具有很高的实用价值。
3. 遗传算法方法在频谱分配问题中，遗传算法也是常见的一种分配方法。
这种方法旨在通过模拟生物进化的方式来对频谱资源的分配进行优化。
在遗传算法中，通过对大量数据和变量进行随机组合，得出一个最优解。
基于认知无线电的分级频谱共享网络关键技术研究的开题报告
基于认知无线电的分级频谱共享网络关键技术研究的开题报告一、研究背景和意义无线电频谱是有限的自然资源，在快速发展的移动通信和物联网应用背景下，频谱资源的紧张与浪费已经成为一个全球性的问题。
频谱管理机构面临着如何优化频谱利用，提高频谱使用效率以及如何保障公平竞争和决策的问题。
频谱共享技术成为了一种有效的解决方案，它可以通过对频谱的动态利用、有效共享，使得频谱的利用效率提高，同时减少频谱的浪费，解决频谱瓶颈问题。
目前，频谱共享技术已经得到了广泛的关注并逐步成为了频谱管理的重要手段。
在频谱共享技术中，认知无线电技术是一种高效的分级频谱共享技术。
因此，本研究将关注于认知无线电的分级频谱共享网络关键技术研究。
二、研究内容1. 无线电频谱管理与共享的技术原理和框架；2. 认知无线电的基本概念以及分级频谱共享的实现原理和方法；3. 分级频谱共享网络中的认知无线电技术的硬件实现；4. 分级频谱共享网络中的认知无线电技术的软件设计与开发；5. 分级频谱共享网络中的认知无线电技术的性能测试与优化。
三、研究计划及进度1. 第一年：完成频谱管理与共享的技术研究，包括调研频谱管理与分配机制，研究分级频谱共享网络的共享方法和策略。
2. 第二年：研究认知无线电的实现原理和方法，构建分级频谱共享网络中的认知无线电硬件系统，实现频谱数据的采集、处理、分析和共享。
3. 第三年：进行分级频谱共享网络中的认知无线电技术的性能测试和分析，优化系统设计和实现，开展论文撰写和学术交流活动。
四、预期成果1. 认知无线电分级频谱共享网络的关键技术体系；2. 在分级频谱共享网络中，实现高效的频谱共享，提高频谱利用效率；3. 优化分级频谱共享网络的认知无线电技术，提升系统性能；4. 发表相关学术论文，提高学术水平。
五、研究意义本研究将研究基于认知无线电的分级频谱共享网络关键技术，通过实现高效、智能的频谱共享，提高频谱利用效率和频谱的使用效果，将有益于我国无线通信技术的发展和无线电频谱资源的合理利用。
认知无线电网络中的频谱资源分配方法研究
认知无线电网络中的频谱资源分配方法研究频谱资源是无线电通信中的关键资源之一。
在过去的几十年中，各种频率调制技术的不断发展使得无线电通信变得更加高效和方便。
然而，随着移动互联网、物联网和其他大规模无线网络的兴起，频谱资源的需求急剧增加，这就需要更高效的频谱资源分配方法。
认知无线电网络是一种重要的无线网络技术。
它是基于认知无线电技术的，可以有效地利用闲置的频谱资源，提高频谱利用率。
在认知无线电网络中，频谱资源分配方法是一个非常重要的研究领域。
当前，关于频谱资源分配方法的研究主要分为以下几个方面：1. 频谱感知技术频谱感知技术是认知无线电网络中的一项重要技术。
它可以使用无线电接收器获取可用频带的信息，包括频带的空闲时间和空闲频谱的宽度等。
使用这些信息，认知无线电网络可以更好地利用可用的频谱资源，并提高频谱利用率。
2. 频谱分配算法频谱分配算法是认知无线电网络中的另一个重要技术。
它可以根据当前的网络状况和频谱资源需求，动态地分配频谱资源，以最大限度地提高频谱利用率。
目前，常用的频谱分配算法包括基于贪心算法、基于遗传算法和基于深度学习的算法等。
3. 频谱漂移检测技术频谱漂移是指使用频谱资源的设备的工作频率发生变化。
它可能会导致频谱资源分配出现问题，降低了系统的性能。
因此，频谱漂移检测技术是认知无线电网络中的一项非常重要的技术。
它可以通过对设备工作频率的实时监测，及时发现频谱漂移现象，并采取相应的措施。
4. 频谱资源保护技术频谱资源保护技术是认知无线电网络中的一项重要技术。
它可以通过监测周围无线电环境，保护一些需要保护的频谱资源，避免被认知无线电设备使用。
同时，它还可以通过加密和其他安全措施，保护无线电通信的安全性。
5. 自适应频谱分配技术自适应频谱分配技术是认知无线电网络中的一项新兴技术。
它可以根据网络中设备和应用程序的实时需求，动态地分配频谱资源。
与传统的频谱分配算法相比，自适应频谱分配技术可以更好地适应网络环境的变化，提高了网络的适应性和性能。
认知无线电网络中的频谱分配算法研究
认知无线电网络中的频谱分配算法研究随着智能手机的普及和移动通信技术的不断发展，无线电网络已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。
在无线电网络中，频谱分配算法起着至关重要的作用。
频谱分配算法指的是根据网络需求和无线电信道特性，对无线电信道进行合理分配，最大程度地提高网络的效率和容量，同时避免信道冲突和干扰。
本文将探讨认知无线电网络中的频谱分配算法研究，并对其进行深入分析和论述。
一、认知无线电网络的概念认知无线电网络（Cognitive Radio Network，CRN）是指在无线电传播中使用了一些人工智能技术的无线电通信系统。
其核心思想是通过对周围无线电环境的感知，并根据感知到的无线电信道信息，选择最优的频谱资源。
当然，要实现这一目标，需要依靠一些高效的频谱分配算法。
二、频谱分配算法的研究概述频谱分配算法是目前无线电网络中的重要研究方向，它不仅可以提高频谱利用率，还能有效地避免信道冲突和干扰。
自20世纪80年代以来，频谱分配算法研究始终是无线电通信的一个热点领域。
目前，主要的频谱分配算法包括扫描算法、最小影响算法、贪心算法、遗传算法等。
1、扫描算法扫描算法是一种非常简单的频谱分配算法，也是最早被提出的一种算法。
它通常是通过定期扫描空余频道来完成频谱分配的，这种算法的优点在于实现简易、计算量小。
但缺点也很明显，它只适用于小型网络，难以扩展。
2、最小影响算法最小影响算法是一种优化算法，通过选择对其他电台影响最小的频道，完成频谱分配。
这种算法重视频谱资源之间的冲突，频段全部利用时间较长，但也存在明显的弊端，即频段利用不足，频道切换频繁。
3、贪心算法贪心算法可以快速地对频道进行分配，并且能够最大限度地减少不必要的频段空置。
这种算法适合中等大小的网络，具有分配效率高、计算量小等优点。
4、遗传算法遗传算法是一种优化算法，它使用生物进化的思想来优化频道分配。
这种算法具有计算速度慢、可靠性较高等特点，在面对过大规模的网络时非常有效。
认知无线电系统中频谱分配算法的研究的开题报告
认知无线电系统中频谱分配算法的研究的开题报告题目：认知无线电系统中频谱分配算法的研究一、选题背景随着无线通信技术的不断发展和普及，移动设备的数量和种类越来越多，人们对于无线通信的需求也越来越高。
然而，现有的无线通信系统中已经使用的频谱资源已经达到了极限，频谱短缺已经成为制约无线通信系统发展的关键因素之一。
因此，如何合理地利用频谱资源来满足各类通信需求成为了当今无线通信领域的一个热门研究方向。
认知无线电系统是一种新型的无线通信技术，它通过对周围环境进行感知和分析，利用未被使用的频谱资源来满足不同用户的通信需求。
频谱分配算法是认知无线电系统的关键技术之一，它决定了认知无线电系统的性能和效率。
因此，对于认知无线电系统中频谱分配算法的研究成为了当前无线通信领域的一个重要研究课题。
二、研究目的本研究旨在探讨认知无线电系统中频谱分配算法的研究，并且开发一种高效的频谱分配算法，实现在认知无线电系统下对于频谱资源的优化利用。
具体目的如下：1.了解认知无线电系统的技术原理和应用现状。
2.分析目前认知无线电系统中频谱分配算法存在的问题，如频谱分配效率低、频谱分配策略复杂等，探讨改进方案。
3.针对现有算法的局限和不足，提出一种高效的认知无线电系统中频谱分配算法，并进行实验验证。
三、研究内容和方法研究内容：1.认知无线电技术原理和应用现状的分析。
2.现有认知无线电系统中的频谱分配算法分析。
3.针对目前分配算法中存在的问题，提出改进方案。
4.设计一种高效的认知无线电系统中频谱分配算法，并进行实验验证。
研究方法：1.文献研究法，收集和整理大量的相关文献，深入了解认知无线电技术和频谱分配算法的理论知识和应用现状。
2.数据分析法，通过对实验数据的分析，比较不同频谱分配算法的效率和可靠性。
3.算法设计和仿真实验法，设计并仿真实验提出的高效频谱分配算法，并对其效果进行验证。
四、预期成果1.论文：撰写一篇关于认知无线电系统中频谱分配算法的研究论文，明确研究目的、方法和成果，有效论证提出的算法优点和实际应用价值。
认知无线电中基于频谱聚合的频谱分配算法
ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉｈ ｃ ｎ ａ ｈ ｅ ｅ ｇ ｅ ｔ ｒ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ ｐ ｒ ｅ ｔ ｇ ｈ ｔｃ ｇ ｉｉ ｅ ｕ ｅ ｓ ａ ｃ ｓ ｅｗｏ ｋ ． ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｃ ｉ ｖ ｒ ａ ｅ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｉ ｈ ｅ ｃ ｎ ａ ｅ ｔ ａ ｏ ｎ ｔｖ ｓ ｒ ｃ ｅ ｓ ｎ ｔ ｒ ｓ ｍ
【 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 （ Ａ Ｓ ， 算 法 以 图论 着色 为模 型 ， Ｓ Ｄ Ａ）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 （ Ｓ Ｃ） 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
基于认知无线电的动态频谱分配算法研究
Ｃ ＧＣ算法实现 的 目的是全局最优分配 ， Ｓ 在不考虑上 次分
配信 息 的情 况 下 ， 新对 每 一 个 用 户 的频 率 使 用 进 行 分 配 ， 重 因 此 运 算 量 较 大 。在 协 作 式 和 非 协 作 式 条 件 下 ，基 于 效 益 和 公 平 性 的考 虑 ， 以通 过制 定协 作 式 最 大带 宽 （ ＭＳ ） 可 Ｃ Ｂ 和最 大 比
配算法来解决 电磁 频谱 动态分 配问题 。
关键词 ： 认知 无线 电； 频谱 分ｆ ； ｉ 算法 ｇ 中图分类号 ：Ｎ９ ５ Ｔ ２ 文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：６ ３１３ （ ０ ２ ０ －０ ３０ １７ －１ １２ １ ）５０２ －２ 中的元素 ， 表示用户 ｎ使用频谱 ｉ 能获得的效益 （ ｎ所 带宽） 的
化。
参考文献 ：
［】 Ｗｅ． ｎ ， ｎ ｉ．ｉ － ｏｏｉｇ ａｅ ｈ ｎ ｅＡｌ ｃ ｏ １ ｉ ＷａｇＸｉＬｕＬｓ Ｃ ｌｒ ｓｄ ａｎ ｌ ｌ ￣ｉ ｔ ｎＢ Ｃ ｏ ｎ ｆｒＯ ｅ－ｐ ｃ ｕ Ｗｉ ｌｓ ｔ ｒｓＣ ． ｒｃｅｉｇ ｆ ｏ ｐ ｎＳ ｅｔ ｍ ｒ ｅｓ ｗｏｋ ［］ Ｐｏ ｅｄｎ ｓｏ ｒ ｅ Ｎｅ
２ 供 应方 云和 客户端 云建模 研 究
假 设：（）设整个过程中这 ｈ个文件 被下载次数分别为 １
上
ｍｌ ≥ｍ２ ≥… …
ｍ 。记 Ｍ ＝ ｍ 。 ｈ ｉ
（ ） 由 于一 般 可 以认 为 文 件 被 下 载 的 次 数 近似 满 足 Ｚｐ ２ ｉｆ 分 布， 以假 定 ｎ。 分 布 也近 似 满 足 Ｚｐ 分 布 ， 可 ｌ 的 ｉｆ 即ｍ； Ｃ 一 ＝ ｉ， 其 中 Ｃ和 ．为 常 数 。
＋ ＝ ＋
认知无线电频谱感知与分配技术研究的开题报告
认知无线电频谱感知与分配技术研究的开题报告一、研究背景随着移动通信技术的快速发展，无线电频谱资源变得越来越紧张。
如何合理有效地利用频谱资源，是无线通信领域重要的研究方向。
认知无线电技术是一种利用智能无线电设备对频谱资源进行感知和管理的技术，在利用现有频谱资源的基础上，实现了对频谱资源更为高效和灵活的利用。
二、研究目标本研究旨在探讨认知无线电频谱感知与分配技术在无线通信领域中的应用，包括频谱感知技术、频谱分配技术等方面的研究。
通过对现有认知无线电技术的研究与分析，提出一种适合我国无线通信网络的认知无线电频谱感知与分配技术方案。
三、研究内容1. 认知无线电技术研究概述认知无线电技术的发展现状、技术特点以及现有的认知无线电相关标准以及实现方案。
2. 认知无线电频谱感知技术研究探讨认知无线电频谱感知技术的原理和实现方法，并对现有的频谱感知技术在无线通信网络中的应用进行研究与分析。
3. 认知无线电频谱分配技术研究对认知无线电频谱分配技术进行研究，探讨如何通过分配算法实现无线电频谱资源的分配管理，提高频谱资源的利用效率。
4. 认知无线电频谱感知与分配技术在无线通信中的应用研究基于以上的研究成果，探索认知无线电频谱感知与分配技术在无线通信领域中的应用，以及在我国无线通信网络中的实际应用情况。
四、研究方法1. 文献研究法通过文献阅读和资料收集，了解和研究认知无线电技术和频谱感知与分配技术的现有研究成果，为后续的研究提供基础。
2. 实验研究法对现有认知无线电技术中的频谱感知与分配技术进行实验研究，通过实验数据的分析与处理，探讨不同方案的优劣以及适用性。
3. 模拟仿真法通过建立模拟仿真模型，模拟认知无线电频谱感知与分配技术在不同场景下的应用情况，进行系统性的分析和研究。
五、项目进度安排1. 文献研究和资料收集（1个月）2. 认知无线电技术研究（2个月）3. 认知无线电频谱感知技术研究（2个月）4. 认知无线电频谱分配技术研究（2个月）5. 认知无线电频谱感知与分配技术在无线通信中的应用研究（2个月）6. 论文撰写与答辩准备（1个月）六、预期成果1. 对认知无线电频谱感知与分配技术的研究进行深入探讨，提出一种适合我国无线通信网络的认知无线电频谱感知与分配技术方案。
认知无线电中频谱共享策略算法研究-开题报告
一、课题研究的目的意义随着无线通信技术在日常生活中的广泛应用，特别是近年无线广域网(WWAN)、无线城域网(WMAN)、无线局域网(WLAN)、无线个人局域网（wpan)技术的不断发展，越来越多的人使用这些技术以无线的方式接入互联网。
这些通信网络技术大多使用非授权的频段来工作，随着无线电用户和无线电新业务不断增加，虽然无线频谱拥有很大的带宽，但是频谱资源匮乏问仍然变得日益严重，频谱资源分配已经趋于饱和状态。
为了有效提高频谱的利用率，认知无线电技术提供了一种有效解决有限的频谱资源紧缺的方法，它可以充分利用没用或者只有很少的通信业务的已授权频段，共享授权频谱资源。
未授权的无线电用户（即认知用户）通过对周围无线环境的感知，自适应的改变自身的通信参数，在保证他的通信不会影响到其他已授权用户（即主用户）通信的条件下，借用已授权用户的频谱资源，达到共享频谱的目的。
本设计基于博弈论，进一步的研究分析认知无线电中的关键技术频谱共享问题。
二、频谱共享技术的国内外研究现状在认知无线电网络中，认知用户“借用的”主用户的频谱是动态变化的，所以如何灵活、公平的把空闲的频谱分配给认知用户显得尤为重要。
目前，频谱分配模型主要有俩个研究方向：一个是考虑用户公平性的博弈论、拍卖竞价频谱分配模型；另一个是从避免系统干扰角度考虑的图着色论频谱分配模型。
在国外，2005年Kloeck等人利用定价拍卖原理来研究认知无线电频谱共享机制，为了反映用户的动态性而建立了一个系统模型，将频谱的定价、分配和计费合为一体，有效地解决了频谱共享问题；2005年Clemens等人利用博弈论模型进行分析分布式动态频谱共享算法，把无线电用户之间的相互行为建模为一个有两个参与者的重复博弈，通过遗传算法求得频谱共享方案，在重复博弈中取得最佳的系统性能；2006年Chen等人基于图论着色论，结合本地议价算法实现了一种称为本地议价和预分配的频谱分配方案，目的是想要避免WRAN小区内或小区间的干扰，此方案可以保证用户间的竞争公平性，减小系统复杂性，并且满足用户对频谱带宽的需求；2007年Etkin等人进行研究了非合作博弈论模型，分别实现了一次博弈和重复博弈模型，并在重复博弈中利用惩罚策略可以取得公平高效的工作点；2007年Niyato等人通过建立博弈论古诺模型，进行研究了在授权频段对多个次用户和一个主用户间的频谱共享的问题，提出了动态博弈算法和静态博弈算法，具有较好的稳定性和公平性；2008年Niyato等人还在伯川德博弈模型中分别建立了合作博弈、市场均衡、竞争，对多个主用户和一个次用户之间的频谱共享问题进行分析研究，指出在竞争博弈中存在效率低的问题，合作博弈能够实现高效率的频谱共享。
认知无线电中频谱感知算法的研究的开题报告
认知无线电中频谱感知算法的研究的开题报告开题报告：认知无线电中频谱感知算法的研究一、研究背景与意义随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源日益紧张。
认知无线电技术作为一种有效的频谱管理手段，能够动态地接入空闲频段，提高频谱利用率。
然而在认知无线电系统中，频谱感知是一个关键问题。
传统的频谱感知方法往往依赖于固定的频谱检测算法，无法适应快速变化的网络环境。
因此研究具有自适应能力的频谱感知算法对于提高认知无线电系统的性能具有重要意义。
二、研究目标与任务本研究旨在针对认知无线电系统中的频谱感知问题，研究基于机器学习和信号处理技术的自适应频谱感知算法。
具体任务包括：1. 分析现有频谱感知算法的优缺点，提出改进方案。
2. 基于机器学习算法，设计自适应频谱感知算法，实现对频谱的空时自适应处理（STAP）。
3. 通过仿真实验和实际测试，验证所提算法在认知无线电系统中的有效性和优越性。
三、研究内容与方法本研究将采用以下研究内容和方法：1. 文献调研：收集并整理国内外关于频谱感知的最新研究论文和专利，了解当前研究现状和发展趋势。
2. 算法设计：根据认知无线电系统的实际需求，设计适用于不同场景的自适应频谱感知算法。
3. 仿真验证：利用计算机模拟平台，对所设计的频谱感知算法进行仿真验证，评估其性能指标。
4. 实验验证：搭建实验平台，对所设计的频谱感知算法进行实际测试，验证其在实际应用中的有效性和稳定性。
5. 结果分析：根据仿真和实验结果，对所设计的频谱感知算法进行分析和优化，提高其性能表现。
四、预期成果与创新点本研究预期取得的成果包括：1. 提出一种具有自适应能力的频谱感知算法，提高认知无线电系统的频谱利用率。
2. 通过仿真实验和实际测试，验证所提算法在认知无线电系统中的有效性和优越性。
3. 发表相关学术论文，推动频谱感知领域的研究进展。
本研究的创新点主要包括：1. 基于机器学习算法，设计自适应频谱感知算法，实现对频谱的空时自适应处理（STAP），提高频谱检测性能。
认知无线网络动态频谱分配技术研究与实现的开题报告
认知无线网络动态频谱分配技术研究与实现的开题报告一、研究背景随着无线通信技术的不断发展和普及，无线网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
与此同时，由于无线网络使用的频谱资源有限，频率资源的开发利用和分配已成为无线通信发展的瓶颈之一。
而认知无线网络技术可以有效地解决这一问题，它能够实现对未使用的频谱资源的自适应感知，提高频谱资源的利用效率。
在这种认知无线网络中，动态频谱分配技术是实现对频谱资源合理利用的重要技术。
二、研究内容本研究旨在针对认知无线网络中的动态频谱分配技术进行深入的研究与实现。
具体研究内容如下：1. 分析认知无线网络的特点和应用场景，重点探讨动态频谱分配技术在认知无线网络中的作用和意义。
2. 综述目前国内外关于动态频谱分配技术的研究现状，分析现有技术的优缺点，为后续研究作铺垫。
3. 设计并实现动态频谱分配的算法模型，通过仿真验证对算法模型的合理性和有效性。
4. 搭建认知无线网络实验平台，验证所设计的动态频谱分配算法模型在实际网络中的可行性和可用性。
5. 分析实验结果，对动态频谱分配技术的性能进行评估，并提出改进和优化建议。
三、研究意义本研究的意义在于：1. 明确认知无线网络中动态频谱分配技术的特点和作用，为认知无线网络的发展提供技术支撑。
2. 综合分析国内外现有的动态频谱分配技术，为制定优化的动态频谱分配算法提供理论参考。
3. 实现动态频谱分配算法模型，验证其在仿真与实验中的有效性和性能。
4. 对动态频谱分配技术进行深入的研究，为提高频谱资源利用率，拓展无线通信应用领域做出贡献。
四、研究方法与技术路线本研究主要采用文献调研、实验仿真、数据分析等方法，具体技术路线如下：1. 首先进行文献调研，分析认知无线网络和动态频谱分配技术的研究现状，熟悉相关技术领域的发展动态和研究进展。
2. 然后设计动态频谱分配算法模型，进行仿真验证，分析其合理性和有效性。
3. 在此基础上，搭建认知无线网络实验平台，对所设计的动态频谱分配算法模型进行实验验证，分析其可行性和可用性。
基于图论的认知无线网络频谱动态分配研究
基于图论的认知无线网络频谱动态分配研究作者：杨菊来源：《西部论丛》2020年第08期摘要：随着移动互联网技术的发展，人们对无线业务的需求日益增加，对服务质量也提出了更高的要求。
同时，对频谱资源的需求也与日俱增，然而频谱资源确是有限的，频谱资源短缺的问题逐渐暴露出来。
目前频谱资源的利用率十分低下，造成了频谱资源的严重浪费。
基于此，本文对基于图论的认知无线网络频谱动态分配算法进行了深入研究。
关键词：认知无线电;图论着色;频谱分配0引言近些年来，随着我国无线通信技术的快速发展，无线网络频谱资源逐渐短缺，目前国内的频谱管理方法主要是基于静态控制的分配方式，这种分配方式是对频谱进行固定分配，导致频谱利用率低下。
而基于圖论的认知无线网络频谱分配方式，实现了频谱的二次利用，这提高了频谱的利用率。
目前这也是解决频谱资源短缺的主要方案之一。
因此，本文对基于图论的认知无线电网络频谱分配问题进行探讨。
1认知无线电的定义认知无线电最早于20世纪末由美国提出，是CR的理想载体，是对软件无线电的进一步发展。
认知无线电本质上就是将无线资源与计算机通信技术进行结合，进而满足用户的无线资源与服务需求，同时认知无线电设备也能够自行选择更优质的服务。
总之，认知无线电就是一种具有学习能力的无线系统，能自动检测到无线频谱中的空洞，通过一定的算法，改变自身的参数设置，从而满足用户对频谱资源的需求。
2基于图论的频谱动态分配算法2.1数字模型与传统通信网络相比，基于图论的频谱动态分类算法可以用于小区的规划与信道的分配。
目前该频谱动态分配算法模型主要有以下几种：频谱矩阵、干扰矩阵以及分配矩阵构成。
2.2分配算法（1）着色（CSGC）算法该算法的主要目的是为了解决分配频谱的质量问题以及用户调制编码技术存在的差异性。
由于上述问题的存在使得用户的信道收益存在着较大差异，该算法通过引入效益矩阵从而将这种差异表现出来。
此外，干扰频谱也是一个重要的影响因素，因为干扰本身与频段的质量无关，主要受使用用户的位置以及发射功率的影响。
认知无线电系统中的频谱分配技术研究的开题报告
认知无线电系统中的频谱分配技术研究的开题报告一、研究背景无线电技术是指在电磁波的传播中实现通信或控制的一种技术，是现代通信、军事、航空航天等领域必不可少的一种技术。
在无线电技术中，频谱分配是一项必不可少的技术，它是将整个频谱划分为合理的子频带，将这些子频带分配给不同的用户使用的过程。
频谱分配技术不仅涉及到频谱资源的利用情况，也直接影响到无线电通信系统的信号接收质量和通信距离。
在目前的无线电通信技术中，通常采用固定频谱分配方式，即对某一频段分配给某一用户后，该频段一直属于该用户。
但是，固定频谱分配方式也存在一些缺陷，例如频谱资源的利用率低、频段拥挤等问题。
为了有效提高频谱利用率，需要探索一种更高效、更灵活的频谱分配技术。
二、研究目的及意义本研究旨在探索一种新的频谱分配技术，以提高频谱利用率，为无线电通信系统的开发和应用提供技术支持。
其意义在于：1. 提高频谱利用率采用新的频谱分配技术，可以在不影响现有用户的情况下，将未被占用的频谱资源分配给需要使用频谱资源的新用户，从而提高频谱利用率。
2. 改善频段拥挤现象通过动态分配频段，可以有效避免频段的拥挤现象，从而保证无线电通信系统的通信质量。
3. 推动无线电通信技术的创新新的频谱分配技术的提出和实现，可以推动无线电通信技术的创新和发展，为通信技术的发展贡献力量。
三、研究内容及方法1. 研究现有频谱分配技术，并分析其优缺点。
2. 探索新的频谱分配技术，例如动态频谱分配技术、协作式频谱分配技术等，分析各种技术的适用范围及优劣。
3. 分析频谱使用情况、用户需求等因素，确定适合当前应用场景的频谱分配技术方案。
4. 基于所选方案开展频谱分配算法的研究，从算法层面探讨频谱分配问题的解决方案。
5. 在仿真平台上实现所研究的频谱分配技术及算法，评估其实用性和性能表现。
四、研究预期结果本研究将从不同层面和角度深入探讨频谱分配问题，并在此基础上提出新的频谱分配技术方案，进而实现一种高效灵活的频谱分配技术。
认知无线电中频谱感知算法的研究的开题报告
认知无线电中频谱感知算法的研究的开题报告标题：基于机器学习的认知无线电中频谱感知算法研究一、研究背景随着无线通信技术的迅速发展与广泛应用，频谱资源日益紧张，必须优化频谱使用方式。
频谱感知技术（Cognitive Radio Spectrum Sensing，CRSS）是认知无线电的核心技术之一，也是解决频谱瓶颈的重要手段。
它可以实现对无线电频谱资源的快速探测、认知和共享，在提高频谱利用效率的同时也保障了无线通信的质量和可靠性。
目前，中频谱感知技术是较为成熟和广泛应用的技术之一。
中频段属于TV、广播、空军雷达等传统用户的频谱资源，其利用效率相对低下。
因此，对中频段进行感知是通过认知无线电提高中频段利用效率的途径之一。
中频谱感知技术是指在特定的公共中频谱范畴内，对其周围无线电环境进行传感与探测，并区分本来的信号和外来干扰的技术。
目前，已有研究者运用经典机器学习算法对中频谱进行感知，得到了良好的效果，但也存在一些问题，如精度不高、通用性不足等。
因此，本研究将在机器学习算法的基础上，针对中频段无线环境感知的问题，探究中频谱感知的新方法，提高中频谱感知的精度和效率，为认知无线电的实际应用提供技术支持。
二、研究内容本研究将采用机器学习算法对中频段的频谱进行感知，具体包括以下研究内容：1. 对中频段频谱进行分析，抽取特征参数。
2. 设计中频段频谱感知方法，并根据实际情况选择适宜的机器学习算法。
3. 采集中频段频谱样本并对其进行处理，构建适合机器学习算法的数据集。
4. 使用所选机器学习算法进行模型训练，优化模型并测试其准确度。
5. 针对采集到的数据集进行可视化处理，直观展现感知结果。
三、研究意义通过研究中频谱感知算法，本研究将推动认知无线电技术的发展，解决无线频谱资源不足的问题，提高频谱的利用效率。
具体来说，本研究的研究意义包括：1. 提高中频段频谱感知的精度和效率，使得中频段的使用更加合理和充分，提高无线通信的性能和可靠性。
认知无线电网络中的频谱资源分配算法研究
认知无线电网络中的频谱资源分配算法研究随着移动通信技术不断的发展，无线电网络已经成为我们日常生活中必不可少的一部分。
然而，与此同时，频谱资源的有限性也成为了无线电网络发展难以避免的问题。
为了更加充分地利用现有的频谱资源，频谱资源分配算法的研究变得愈加重要。
一、无线电网络中的频谱资源分配问题频谱资源的分配是无线电网络中的重要问题之一。
由于无线电信号必须占用一定的频带，因此不同的无线电信号必须分配不同的频谱资源。
在一定的时间和空间范围内，无线电网络需要对频谱资源进行合理分配，以满足多个用户的通信需求。
随着用户数量的不断增加以及数据传输量的不断增加，频谱资源的有限性也成为了无线电网络中不可避免的问题。
另外，由于不同用户之间的通信需求不同，因此在对频谱资源进行分配时，需要考虑不同用户的通信需求，以实现最优的资源分配。
二、常用的频谱资源分配算法1. 随机频谱资源分配算法随机频谱资源分配算法是一种简单的分配方法。
在该算法中，无线电网络将可用的频谱资源随机分配给用户，以满足其通信需求。
尽管该算法比较简单，但是由于其快速实现和易于操作的优点，该算法在一些应用场景中仍然被广泛使用。
2. 基于功率控制的频谱资源分配算法基于功率控制的频谱资源分配算法是一种基于信号强度进行分配的方法。
在该算法中，无线电网络可以根据用户的距离和信号强度对其进行不同的功率控制，并根据功率控制结果优化频谱资源分配。
该算法可以有效减少频谱资源的使用，从而达到节省资源的目的。
3. 基于QoS的频谱资源分配算法基于QoS(服务质量)的频谱资源分配算法是一种基于用户需求进行分配的方法。
在该算法中，无线电网络可以根据用户通信质量的要求，对可用的频谱资源进行不同的分配，以实现最佳的服务质量。
该算法可以有效提高用户的满意度和体验，从而提高网络的整体性能。
三、结语在无线电网络中，频谱资源分配是一个非常重要的问题。
为了更加充分地利用有限的频谱资源，我们需要进行不断的研究和探索，以找到最佳的分配算法。
认知无线电频谱检测及资源分配的研究的开题报告
认知无线电频谱检测及资源分配的研究的开题报告一、研究背景随着无线电设备的普及和使用范围的扩大，无线电频谱资源变得越来越紧张。
如何合理分配和利用频谱资源，成为无线电通信发展的一大难题。
频谱检测和资源分配技术是解决这一难题的重要手段。
在无线电通信中，频谱检测技术能够实时监测无线电频段的使用状况，识别已经使用的频段以及闲置频段，并进行频谱分析，为无线电通信提供更多资源。
资源分配技术则能够根据频谱检测的结果，将频谱资源合理地分配给不同的无线电设备以满足通信需求。
二、研究内容本研究拟采用深度学习和信号处理技术，研究如何实现对无线电频谱的自动化监测、识别、分析和资源分配。
具体研究内容如下：1. 设计并实现无线电频谱探测系统：利用深度学习技术和信号处理技术，设计并实现一个能够实时探测无线电频谱的系统。
该系统将利用嵌入式硬件和软件技术，能够对广泛的无线电信号进行探测，并将探测结果传输给后续系统进行分析。
2. 研究无线电频谱自动识别技术：利用深度学习技术，研究并实现对无线电频谱信号的自动分类和识别。
该技术将能够自动地将收集到的无线电频谱信号归类并提取其中的特征，进而判断其所属的通信系统或应用领域，并为资源分配提供依据。
3. 实现无线电频谱资源自动化分配系统：将前两项研究成果结合起来，实现一个针对无线电频谱信息进行自动化资源分配的系统。
该系统将通过收集无线电频谱信息和对其进行分析，快速指定可以使用的频段以及频段的使用者，并实现资源分配。
三、研究意义本研究旨在解决无线电频谱资源利用不足的问题，提高频谱资源的有效分配和利用水平。
具体有以下意义：1. 提高频谱资源利用效率：通过自动化检测和分配，能够实时地对无线电频谱资源进行分配和动态调整，实现资源的充分利用，提高频谱资源的利用效率。
2. 增加频谱资源质量：有效的资源管理可以减少频率干扰和交叉干扰发生的可能性，保证频谱资源的质量，提高通信数据传输的质量。
3. 推动无线电通信技术发展：通过本研究的成果，可以为未来的基于无线电通信技术的应用提供更稳定的资源支持，推动无线电通信技术的发展。
认知无线电中频谱和功率分配算法研究的开题报告
认知无线电中频谱和功率分配算法研究的开题报告一、题目认知无线电中频谱和功率分配算法研究二、研究背景和意义随着移动通讯技术的不断发展和普及，无线电频谱资源日益紧缺，频谱资源的高效利用成为无线通讯领域亟待解决的问题。
传统的频谱分配方法存在着各种限制和局限，无法满足移动通讯系统不断增长的需求。
因此，认知无线电技术应运而生，认知无线电技术能够自适应地利用和管理频谱资源，可以有效地提高频谱利用率，降低无线通信成本，提升用户体验。
中频谱和功率分配是认知无线电技术的核心问题，其研究将对未来通讯系统的性能和应用范围产生深远的影响，具有重要的现实意义和理论意义。
三、研究内容和方法本研究计划针对认知无线电的中频谱和功率分配问题，研究分析目前的研究现状和发展趋势，在此基础上，提出创新的中频谱和功率分配算法并进行实验验证。
具体的研究内容包括：1.分析目前中频谱和功率分配算法的优缺点，总结经验和不足。
2.探究基于机器学习和神经网络的认知无线电中频谱和功率分配算法。
3.研究基于群智能的认知无线电中频谱和功率分配算法，如粒子群优化算法、遗传算法等。
4.设计并实现基于上述算法的中频谱和功率分配系统，并在实验环境下进行仿真和测试。
本研究将采用理论分析、算法设计和系统实验与仿真相结合的方法进行研究，旨在提出适合认知无线电的中频谱和功率分配算法，为移动通讯系统的实际应用提供有力支撑。
四、研究目标和计划本研究的主要目标是针对认知无线电中频谱和功率分配问题，提出高效、可靠的算法，并设计出基于上述算法的中频谱和功率分配系统，为认知无线电的实际应用提供支撑。
具体的研究计划如下：1.年初-年中：完成文献调研和相关理论的梳理，分析中频谱和功率分配算法的现状和发展趋势。
2.年中-年末：提出创新的中频谱和功率分配算法，并进行仿真和测试验证。
3.年末-明年初：撰写论文并进行论文答辩。
五、预期成果和参考文献本研究预期将提出一种高效、可靠的认知无线电中频谱和功率分配算法，并设计基于该算法的中频谱和功率分配系统，该算法在比较最新的算法后减小复杂性，我们将使用基础的随机森林算法实现。
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如何才能提高频谱利 用率呢？
频分复用
时分复用 蜂窝小区
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
4/16
1、选题背景
提出
认识无线电技术
--- 认知无线电(Cognitive Radio)
输 信
传
Joseph Mitola在软件无线电概念的基础上提出。
决
无线电环境 （外部环境）
射频前端
加利福利亚大学的学者将CRN中频谱分配问题抽象成图着色问题，使用图着色理论来 实现对频谱的无干扰分配 美国加州大学的郑海涛教授以图着色为模型，提出了一种颜色敏感图论着色算法 国内电子科技大学的学者，针对计算开销与频谱数关系，提出了一中并行分配的算法 弗吉尼亚理工研究所学者深入分析研究博弈理论在CRN中建模与分析等方面的可能性 加利福利亚大学提出提出了一种单频段多赢家拍卖分配算法，有效的提高了拍卖的经 济收益 国内学者赵知劲将群智能引入到认知无线电的频谱分配领域，并验证了在该领域应用 的有效性
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
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3、研究内容和计划
图论模型
• 网络拓扑抽象成图，拓扑结构实时改变 • 顶点表示认知无线电用户 • 每一条边表示一对顶点存在冲突或者干扰 数学模型描述 • 空闲频谱矩阵 • 效益矩阵
图论模型介绍
• 干扰矩阵集合
• 无干扰的频谱分配矩阵 分配目标 • 干扰的前提下最大化系统效益
进度安排：
2014.05-2014.06 2014.07-2014.08 2014.09-2014.11 2015.12-2015.02 2015.02-2015.04 2015.04-2015.05
2015-5-13
研究计划
进一步搜集频谱分配方面的资料，进行总结、 归纳； 分析认知用户功率控制和频谱分配关系和约束， 改进现有模型； 分析如何在频谱分配过程中兼顾用户需求因素， 设计新的效用函数； 设计基于启发式算法的频谱分配算法，仿真实
联合功率控制和用户需求
• 在认知用户容许的时延内，启发 式算法搜索到的解往往能得到更 优的系统效益。 • 模拟退火算法的概率突跳性，有 利于跳出局部最优找到全局最优 解。 • 采用多次退火过程，来提高模型 搜索效率。 • 与其他智能算法的结合也为频谱 分配提供了良好的思路。
Fig.6 模拟退火频谱分配算法寻解示例
• 干扰矩阵改进（示例）
1 0 L 0 1 1 0
1
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 C1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 认知用户
频段
0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
待解决问题
• 如何在认知用户选择可用频谱同时考虑认知用户的功率选择。 • 如何针对用户的频谱需求和认知用户的功率选择设计新的效用 函数。
• 如何设计多目标优化的分配算法，使其具有较好的系统效益， 同时考量算法对于认知用户之间的公平性也非常重要。
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
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3、研究内容和计划
Fig.1 美国0-6GHz频谱资源的使用情况
Tab.1 美国0-6GHz的频谱资源利用率
频率(GHz) 利用率(%) 0-1 54.4 1-2 35.1 2-3 7.6 3-4 0.025 4-5 0.128 5-6 4.6
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
3/16
1、选题背景
认识无线电技术的发展
2015-5-13
Fig.4 CRN中图论模型
4个主用户：Ⅰ~Ⅳ 5个次用户： 1~5 可选信道：A, B, C
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硕士研究生学位论文开题报告
3、研究内容和计划
列表着色算法
目标：最大化频谱分配数 特点：基于贪心，快速收敛 不足：未考虑频谱效益差异
图论模型算法简介
颜色敏感着色算法
目标：最大化频谱效益 特点：引入频段利益，考虑差异 不足：运算量较大，随频谱数增 加，计算量成非线性增加
策 ：
号
射频 激励
表述
--- Joseph Mitola
传输调整
频 谱 空
频谱感知
洞
干扰 温度
• 一种智能化的软件无线电；
• 通过无线电知识表示语言与网络进行智能交流；
推 数 理 据
推理和学习 量化信道容量
频谱分析
表述
--- FCC
Fig.2 认识循环
• 通过与频谱环境进行交互而改变传参数； • 采用动态频谱接入的方式使用授权频谱，使其具有认知和重配置能力；
1 0
0 0 1 0 0 1 1 0
0< 1
认知用户
< 2 >= 2
去干扰矩阵： C1 1 1 0 0 0 0 0
• 去干扰操作
2015-5-13
p 1 1 0 1 1 1 0
硕士研究生学位论文开题报告
C1 p
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3、研究内容和计划
启发式分配模型
设计启发式算法
研究目标
国内会议和基金
2008年5月，北京邮电大学承办了中欧认知无线电研讨会 2011年中国通信与网络国际学术会议 认知无线电专题 973计划、863计划和国家自然科学基金都对认知无线电进行了立项支持
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
7/16
2、国内外研究进展
CRN频谱分配的研究现状
CRN频谱分配的研究
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2、国内外研究进展
国外研究机构与项目
认知无线电网络的研究
美国国防部制定的下一代通信计划（Next Generation Communication Program, XG）
美国佐治亚理工学院提出了基于OFDM的认知无线电宽带频谱池系统 美国加州大学伯克利分校和柏林技术大学合作研发的一种利用虚拟无许可频谱的认知
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
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3、研究内容和计划
启发式分配模型 设计启发式算法
研究目标
联合功率控制和用户需求
• 现有的研究工作通常将频谱分配和功率控制分开考虑。 • 认识用户采用的通信功率影响着认知用户之间和主用户的干扰 范围。
• 由于实际接入CRN中认知设备的不同，必然会有不同的频谱需求。
验，并对比；
定论文初稿； 修改论文并定稿；
硕士研究生学位论文开题报告
15/16
谢谢！
无线电系统（CORVUS系统）
欧洲委员会第六次框架工程中E2R项目融合端到端重配置网络和软件定义无线电 美国加州大学智能网实验室研发的采用可升级的分布式频谱共享方案 的Nautilus系统 FCC与2005年提出了第一个基于认知无线电的标准化协议IEEE 802.22，也叫无线区域 网 （Wireless Regional Area Networks, WRAN）
硕士研究生学位论文开题报告
认知无线电网络中基于图论的
频谱分配算法研究
报告人：杨劲松 导 师：曾碧卿
目录页
contents
01 选题背景
02 国内外研究进展 03 研究内容和计划
1、选题背景
频谱资源使用现状 美国0-6GHz频谱资源利用率 的测量结果
绝大多数频段未被充分使用 高频频段的频谱使用率非常低
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
5/16
1、选题背景
CRN频谱分配问题描述
频谱分配问题可描述为： 建立动态频谱共享机制 空闲频谱分配给次用户 避免对主用户通信造成干扰 避免次用户之间的干扰
Fig.3 频谱分配描述
优化频谱利用率
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
• 启发式算法解向量设计
Fig.5 解向量编码方式示例
• 干扰矩阵改进
不同频谱下，认知用户 与认知用户的干扰矩阵 作用： 干扰矩阵查找操作
2015-5-13
频谱与解向量表 示的干扰矩阵
去干扰操作
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硕士研究生学位论文开题报告
3、研究内容和计划
启发式分配模型
设计启发式算法
研究目标
联合功率控制和用户需求
启发式分配算法
目标：多目标 特点：优先给出可行解， 能够跳出局部最优
并行频谱分配算法
目标：最大化频谱效益 特点：分解成多个子图并行分配 不足：解效益不高，必须执行完 才能得到解方案
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
10/16
3、研究内容和计划
启发式分配模型 设计启发式算法
研究目标
联合功率控制和用户需求