动态频谱频谱接入论文-李颜良

动态频谱频谱接入论文-李颜良

导读:本文包含了动态频谱频谱接入论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:认知无线电,动态频谱接入,POMDP,碰撞概率

动态频谱频谱接入论文文献综述

李颜良[1](2019)在《认知用户的动态频谱接入方法性能研究》一文中研究指出随着通信领域技术的发展以及无线通信业务的飞速前进,人们对频谱资源的需求也逐渐增高。为解决日益紧张的频谱资源稀缺问题,认知无线电技术应运而生。该技术可以利用在业务过程中出现的“频谱空穴”,为频谱的“二次利用”提供了可能性,有效提高频谱利用率。针对各种复杂的认知无线电网络环境,动态频谱接入技术能够为认知网络系统有效分配资源,提高系统容载率和接入效益,从而均衡网络负载。因此,针对动态频谱接入方法的深入研究对于无线通信业务的发展来说有着长远的意义和前景。首先,本文对认知无线电的研究现状与关键技术分别进行介绍与分析,针对现有接入技术的优缺点总结,为下文模型建立与研究做好理论基础。其次,针对多认知用户多信道的频谱接入模型,提出基于双信道感知的动态频谱接入策略。该策略通过对频谱信道的动态分配感知,减少认知用户对信道的争用,考虑实际环境中用户的接入具有突发性,采用POMDP模型对用户接入机制建模,根据接入用户数自适应分配感知接入信道数量,减少用户之间的争用同时降低对授权信道的碰撞干扰。然后,综合分析考虑网络模型的复杂性以及动态频谱接入技术的灵活性,采取Overlay/Underlay混合接入模式代替原有单一Overlay接入模式,基于上文模型提出一种混合动态频谱接入策略,通过设定概率门限阈值减少对可信度较低信道的感知,认知用户以较低的传输速率采取Underlay接入模式共享传输。该策略基于吞吐量与系统性能的折中考虑,有效提升认知用户的接入效益。最后,通过仿真分析表明,所提出的两种动态频谱接入策略同比原有贪婪接入策略都能够有效降低碰撞概率,提升网络服务质量。综上所述,本文所研究动态频谱接入方法能够改善认知无线电网络性能,对今后复杂无线通信环境的研究有着重要意义。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03)

李鑫[2](2019)在《认知无线电动态频谱接入技术研究》一文中研究指出无线通信技术是当前发展最快的通信技术,随着人们对通信不断提出新的需求,新开发的无线设备和应用对频谱资源的需求持续增长,而现有的频谱监管政策由于其静态分配模式导致严重的频谱稀缺。传统的静态分配和接入方法不能支持当前和未来无线系统的资源管理,动态的接入技术才能适应未来。认知无线电技术具有机会性利用和共享频谱的特点,可以通过检测未被利用的频谱,动态分配给需要通信的用户,提高频谱的利用率。认知无线电作为解决频谱资源短缺非常有前景的技术,主要涉及频谱感知、频谱管理和频谱共享叁大关键技术,本文对感知与共享技术进行了研究分析,主要内容和创新工作如下。在频谱感知方面,本文提出了一种基于量化数据融合的协作频谱感知方案,通过定义检测效率函数来分析如何在协作频谱感知中找到性能和开销之间的折衷。并且分析了在有限通信带宽的条件下如何根据传输的特定比特数来调整方案以最大化检测效率。仿真所得的数值结果为寻找性能和反馈开销之间的权衡提供了较好的指导。在频谱共享方面,本文提出了一个真实的多单元双重拍卖框架,用于解决认知无线电网络次级市场中的异质频谱问题。以McAfee拍卖定价机制为基础,研究了新型的频谱共享模型,并且充分地考虑认知用户对于子频带的个人偏好和满意度,引入了估值函数。根据理论分析,该方案可以满足叁个关键经济属性:真实性、个人理性和预算平衡。仿真结果表明,该方案能获得较好的用户满意度、拍卖效率和频谱重用率。对于实际通信系统,所提出的拍卖框架是切实有效的。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-21)

李彤,苗成林,吕军,史猛[3](2019)在《基于Stackelberg博弈的动态频谱接入控制》一文中研究指出为了解决多主用户和多次级用户共存网络的频谱资源分配问题,提出了一种基于斯塔科尔伯格(Stackelberg)博弈的动态频谱接入控制算法。该算法通过叁阶段Stackelberg博弈模拟主用户频谱竞价,博弈过程中次级用户以最大化传输速率为目的接入主用户频谱,同时设计了一种迭代过程来求解纳什均衡。实验计算与结果分析证明了纳什均衡唯一存在性的充要条件,并说明了迭代过程的收敛性以及主用户最佳效用的影响因素。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年04期)

李笑男[4](2019)在《基于博弈论的认知无线电网络动态频谱接入算法研究》一文中研究指出随着用户数量和业务需求的激增,面对可用于通信的频谱资源有限且分配不合理的现象,如何合理分配使用频谱资源成为制约无线通信技术的一大难题。在这一背景下,认知无线电作为能够有效提升频谱资源利用效率的方法之一,逐渐受到重视并被运用于无线通信领域中。动态频谱接入是使认知无线电网络得以发展的关键技术之一,要求认知用户能够及时了解无线网络环境的变化,从而动态调整接入的网络频段。区别于现有频谱直接授权和静态接入的模式,动态频谱接入技术利用认知无线电的频谱感知和信道检测能力,动态获取频谱资源的空闲频段信息,根据感知结果选择空闲频段加以使用,进而提升频谱资源的使用效率。博弈论作为系统分析竞争博弈策略的方法,近年来逐渐被运用到无线通信领域,它为认知用户的频谱资源竞争和策略选择提供了理论分析的框架。在认知无线电网络中,博弈模型的参与者为各个认知用户,参与者的策略就是认知用户对于无线频谱资源的选择。基于博弈论,本文对认知无线电网络的动态频谱接入技术进行研究,主要工作有以下几个方面:一、论文在介绍了动态频谱接入技术的基础上,对外界网络环境的不确定性给系统性能带来的影响做出了分析,在模型构建时假设信道状态时刻变化,提出了一种基于不确定网络环境的动态频谱接入概率更新算法。二、为方便动态频谱接入的应用推广,论文在概率更新算法的基础上,进一步将系统模型进行扩展,不仅考虑外界网络环境对系统性能的影响,还将认知用户的状态信息纳入考虑范围,在此基础上引入反馈学习的思想,提出了一种基于用户状态信息的反馈学习算法。在该算法中,认知用户的位置信息和通信需求都会以一定的概率发生改变,认知用户通过对频谱资源的竞争结果和效用函数值的反馈学习,及时调整自身的信道选择概率和选择策略,最大化系统性能。本文使用MATLAB仿真工具对上述两种算法进行了仿真,仿真结果验证了两种算法的可行性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-04-18)

李彤,苗成林,吕军,史猛[5](2019)在《基于寡头定价的动态频谱接入控制》一文中研究指出为了解决频谱接入中主用户和次级用户交互信息过程复杂的问题,提出了一种基于寡头定价的动态频谱接入控制算法。该算法利用博弈论建立寡头定价模型,通过控制次级用户的频谱接入过程以实现系统收益的最大化,算法只需一次用户信息交互,且无需建立公共控制信道,网络拓扑结构简单。通过比较帕累托最优与全局最优的关系,实验计算与性能分析证明了该算法的有效性。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年01期)

王森[6](2019)在《认知通信动态频谱感知与接入问题研究与实现》一文中研究指出近几年随着无线通信技术迅速发展,无线通信设备和手持移动设备的数量逐渐递增,对于固有的频谱资源如何提高频谱利用率已经成为了越来越重要的问题。首先本文从频谱感知和接入策略两个方面论述了国内外发展现状,根据检测信号带宽从窄带频谱感知和宽带频谱感知两个层次描述了不同频谱感知算法的优势和劣势,同时对动态频谱接入中常用的接入策略方法进行了介绍,引出本文的研究重点,即次级用户在认知通信中的频谱感知和接入传输波形设计的研究,并利用软件无线电设备构建认知通信场景。针对本文研究的主要内容,对频谱感知算进行了深入研究,从不同层次的对比分析不同频谱感知算法的性能。首先在窄带频谱感知中从传统的发射源频谱感知角度对能量频谱感知和匹配滤波感知进行对比分析,能量频谱感知不需要主用户的先验知识,计算复杂度低,并通过仿真结果得出该算法在高信噪比下具有良好的感知性能。然后在宽带频谱感知中,根据频谱池理论,提出层次频谱聚类算法进行频谱池的划分,与K-均值聚类算法和C-均值聚类算法进行对比。从仿真结果的对比分析中得出层次频谱聚类算法的性能明显优于K-均值聚类算法和C-均值聚类算法,在多子信道特征情况下依然可以保持感知的精确度和准确率在98%,相比于另外两种算法提高了10%以上。由于宽带压缩感知难以实现的问题,本文研究了基于亚奈奎斯特采样的宽带频谱感知技术,在降低采样率的同时,也能够对主用户进行有效的感知,通过仿真结果在得出在信噪比达到17dB时感知结果的和准确率达到95%以上,精确度达到90%以上,具有优良的感知性能。然后分析了频谱调制与频谱编码框架生成多载波波形的方法,通过理论推导和仿真验证了通过该框架生成多载波波形的可行性与正确性,通过仿真对比得出在高斯白噪声信道下不连续子载波正交频分复用相比于连续子载波正交频分复用在传输时具有更低的误码率,适合次级用户在认知通信中传输。最后,本文针对认知无线通信中次级用户的通信场景,应用能量频谱感知算法和设计的传输波形,利用通用软件无线电设备构建了次级用户的演示实验,演示并验证了次级用户在认知通信中的感知、接入和通信的过程。多次实验并利用接收到的信息验证传输系统的可靠性,成功的概率可以达到95%以上。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-08)

詹增栋[7](2018)在《基于认知无线电的电台动态频谱接入技术研究》一文中研究指出当前,我军电台频谱使用还处于事前规划、静态使用为主的阶段。这种模式对复杂多变的电磁环境适应能力较差,频谱资源浪费严重,是制约通信保障能力提升的问题之一。为提升通信保障的智能化水平,电台频谱使用决策的灵活性和科学性问题亟待解决。随着认知无线电技术的迅速发展和成熟,基于认知无线电技术的动态频谱接入被认为是提升复杂电磁环境下电台通信能力的一条重要途径。具备动态频谱接入能力的电台能实现电磁环境的宽频带快速感知,从而发现复杂电磁环境下频谱机会,并自动快速建链,具备较强的抗干扰能力。本文主要研究基于认知无线电的电台动态频谱接入技术中,多信道最优序贯感知问题,主要讨论在复杂电磁环境下,针对时延敏感和吞吐量敏感的通信保障相关技术。主要成果如下:针对动态频谱接入中电台通信建立时延优化问题,研究了如何在多动态频谱信道中快速发现频谱机会的方法。提出了基于动态频谱信道ON/OFF更新过程历史行为统计的序贯感知排序模型,构建了以获取目标空闲带宽为目的的最优化问题。针对该问题,提出了一个基于动态规划的、同时考虑信道空闲概率、历史状态、信道容量、感知时间的最优感知算法。进一步,提出了一种具有较低计算复杂度的次优排序算法,并进行了复杂度分析。通过仿真,对比了所提出的排序算法和现有典型方法的性能,验证了所提方法的有效性。针对动态频谱接入电台业务传输吞吐量优化问题,研究了以吞吐量为优化目标的多动态频谱信道序贯感知模型和优化算法。构建了系统模型、研究了动态频谱信道状态的估计方法;对面向吞吐量优化的序贯感知顺序进行分析,提出了多动态频谱信道感知排序因子的降序排序方法;根据以上信道估计分析和排序方法分析,得出了面向吞吐量优化的最优排序方法。通过仿真,对比了所提出的排序算法和现有典型方法的性能,验证了所提方法的有效性。最后,基于USRP硬件平台,采用LabVIEW开发环境,实现了宽带频谱的检测感知,以及基于动态频谱接入的数据传输功能。(本文来源于《战略支援部队信息工程大学》期刊2018-10-15)

王葆葆[8](2018)在《基于授权/非授权频谱接入的动态资源优化研究》一文中研究指出随着物联网与移动互联网的蓬勃发展,海量智能终端的涌入与超高的用户服务质量需求,现有网络无法承载千倍级增长的流量需求。异构蜂窝网络能很好的提升覆盖和边缘用户的容量。由于授权频谱有限且非授权频谱在提升蜂窝网络性能方面的巨大潜力,使得异构蜂窝网络中非授权频谱的研究引起了学术界和工业界的注意。由于在同一时刻一条信道最多分配给一个用户,以至于正交频分多址接入的正交信道接入技术已成为提升频谱效率的限制因素。因此,为了缓解基站侧的业务流量过载,非正交多址接入技术被视为一种很有前景的技术。本文将分别对非授权频谱与非正交多址接入技术在异构蜂窝网络中的资源优化进行研究,实现绿色资源分配。本文主要研究的是在授权、非授权网络中的动态资源优化与分配问题。在授权与非授权共存的网络中,分别考虑授权信道与非授权信道由于频谱共享产生的跨层干扰与同层干扰,将用户的QoS需求与用户最大传输功率作为约束条件,在保证同一蜂窝基站的信道分配唯一性的条件下进行系统的资源分配。通过引入李亚普诺夫优化框架,建立叁个缓冲队列,将基于能源效率的优化问题转化为叁个子问题,最终实现子信道分配和功率分配。在基于软件定义网络的非正交多址接入网络中,在同一时刻,一个用户可以从任意的虚拟资源块接收信号且一个虚拟资源块可以同时分配给多个用户,我们提出了一个基于双边匹配的虚拟资源块分配算法。将网络的能源效率作为优化函数,实现了混合整形规划问题的功率分配问题的求解。在单基站的下行非正交多址接入网络中,我们提出了一个基于双边匹配的次优子信道分配算法,通过考虑最小用户服务质量需求和基站最大功率约束,将功率分配问题制定为混合整数规划问题。在多基站的下行非正交多址接入网络中,基于李亚普诺夫优化框架,将能效优化问题分解为叁个子问题,其中两个是线性的,其余部分通过拉格朗日优化求解。仿真可以验证所提算法的收敛及有效性。(本文来源于《北京化工大学》期刊2018-06-01)

张亚洲[9](2018)在《基于Q-learning的动态频谱接入算法研究》一文中研究指出随着无线通信技术的高速发展,终端及通信业务的的急剧增长。泛在通信的普及,频谱资源需求与稀缺的矛盾日益严重。认知无线电为频谱效率的极大提高带来了解决方案。认知无线电的关键技术之一,动态频谱接入可以使认知用户根据实时信道的环境状态,智能感知并且动态的接入最佳工作频段,是解决当前频谱资源稀缺和利用率不高的一种重要手段。针对认知用户的动态频谱接入问题,设计了一种基于Q-learning的动态频谱接入算法。该算法的关键是利用Q-learning自适应能力强的优势,指导认知用户通过不断地与环境交互学习,快速的选择回报率最高的信道接入进行数据传输。动态频谱接入是一个动态时变优化问题,而Q-learning算法作为一种无模型的在线增强学习算法,由于其无需对外部环境建模,非常适合应用在动态频谱接入系统中指导认知用户选择信道。首先,针对复杂的频谱环境,通过设定好Q-learning算法中的各种参数和Agent动作选择策略,使认知用户在不断地与环境的交互学习过程中积累经验,选择最优信道接入进行通信。对于提高认知用户吞吐量和减小与主用户的冲突概率有明显的效果。然后,在2.4G频段的WiFi信道的场景下,使用WiFi分析仪对叁种不同用户密集程度的环境下采集WiFi信道状态数据,并测试信道质量,与利用Q-learning算法所选取的最优信道结论一致。最后,在NIUSRP-2932的实验平台上通过LabVIEW编程仿真,在WiFi信道的场景下实现信息的收发测试,在实验的过程中,认知用户能够根据当前的信道环境自适应的选择最优信道,通过对比分析,再次证明该算法的有效性。通过上述理论推导、实验测试以及虚拟仿真等叁种不同方法,均证明了 Q-learning算法应用于动态频谱接入的环节,能根据实时信道环境选择当前的最优信道接入并实施通信,在通信过程中保持对信道的监测,一旦主用户有通信请求时及时释放信道,避免与主用户发生冲突,同时立即重新选择新的最优信道完成通信任务,实现无缝连接。对提升频谱效率,提高系统吞吐量,降低通信差错概率等方面效果良好。综上,Q-learning算法从仿真和实验结果表明可以作为泛在的无线系统之中动态频谱接入的解决方案之一。(本文来源于《海南大学》期刊2018-05-01)

张亚洲,周又玲[10](2018)在《基于Q-learning的动态频谱接入算法研究》一文中研究指出设计了一种基于Q-learning的动态频谱接入算法.该算法的利用Q-learning自适应能力强的优势,帮助认知用户感知合适的信道并接入,认知用户通过不断地与环境交互学习选择回报率最高的信道,实现频谱资源的二次利用.最后对该算法进行了仿真,仿真结果表明所提算法能够提高认知用户吞吐量,降低与主用户冲突概率,且能以较快的速度收敛,这对于解决频谱资源利用问题有着重大的意义.(本文来源于《海南大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期)

动态频谱频谱接入论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

无线通信技术是当前发展最快的通信技术,随着人们对通信不断提出新的需求,新开发的无线设备和应用对频谱资源的需求持续增长,而现有的频谱监管政策由于其静态分配模式导致严重的频谱稀缺。传统的静态分配和接入方法不能支持当前和未来无线系统的资源管理,动态的接入技术才能适应未来。认知无线电技术具有机会性利用和共享频谱的特点,可以通过检测未被利用的频谱,动态分配给需要通信的用户,提高频谱的利用率。认知无线电作为解决频谱资源短缺非常有前景的技术,主要涉及频谱感知、频谱管理和频谱共享叁大关键技术,本文对感知与共享技术进行了研究分析,主要内容和创新工作如下。在频谱感知方面,本文提出了一种基于量化数据融合的协作频谱感知方案,通过定义检测效率函数来分析如何在协作频谱感知中找到性能和开销之间的折衷。并且分析了在有限通信带宽的条件下如何根据传输的特定比特数来调整方案以最大化检测效率。仿真所得的数值结果为寻找性能和反馈开销之间的权衡提供了较好的指导。在频谱共享方面,本文提出了一个真实的多单元双重拍卖框架,用于解决认知无线电网络次级市场中的异质频谱问题。以McAfee拍卖定价机制为基础,研究了新型的频谱共享模型,并且充分地考虑认知用户对于子频带的个人偏好和满意度,引入了估值函数。根据理论分析,该方案可以满足叁个关键经济属性:真实性、个人理性和预算平衡。仿真结果表明,该方案能获得较好的用户满意度、拍卖效率和频谱重用率。对于实际通信系统,所提出的拍卖框架是切实有效的。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

动态频谱频谱接入论文参考文献

[1].李颜良.认知用户的动态频谱接入方法性能研究[D].北京邮电大学.2019

[2].李鑫.认知无线电动态频谱接入技术研究[D].北京邮电大学.2019

[3].李彤,苗成林,吕军,史猛.基于Stackelberg博弈的动态频谱接入控制[J].电讯技术.2019

[4].李笑男.基于博弈论的认知无线电网络动态频谱接入算法研究[D].北京邮电大学.2019

[5].李彤,苗成林,吕军,史猛.基于寡头定价的动态频谱接入控制[J].电讯技术.2019

[6].王森.认知通信动态频谱感知与接入问题研究与实现[D].哈尔滨工程大学.2019

[7].詹增栋.基于认知无线电的电台动态频谱接入技术研究[D].战略支援部队信息工程大学.2018

[8].王葆葆.基于授权/非授权频谱接入的动态资源优化研究[D].北京化工大学.2018

[9].张亚洲.基于Q-learning的动态频谱接入算法研究[D].海南大学.2018

[10].张亚洲,周又玲.基于Q-learning的动态频谱接入算法研究[J].海南大学学报(自然科学版).2018

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