載波分配技術
認知無線電具有感知無線環境的能力。通過對干擾溫度的測量,可以確定「頻譜空洞」。子載波分配就是根據用戶的業務和服務質量要求,分配一定數量的頻率資源。檢測到的「空洞」資源是不確定的,帶有一定的隨機性。OFDM系統具有裁剪功能,通過子載波(子帶)的分配,將一些不規律和不連續的頻譜資源進行整合,按照一定的公平原則將頻譜資源分配給不同的用戶,實現資源的合理分配和利用。
子載波功率控制技術
認知無線電中利用已授權頻譜資源的前提是不影響授權用戶的正常通信。為此,非授權用戶必須控制其發射功率,避免給其他授權用戶造成干擾。功率控制演算法在經典的「注水」演算法的基礎上,有一系列的派生演算法。這些演算法追求的是功率控制的完備性和收斂性,既要不造成干擾又要使認知無線電有較好的通過率,且達到實時性的要求。事實上功率控制演算法和子載波分配演算法是密不可分的。這是因為在判斷某子載波是否可以使用時,就要對其歷史(授權狀況)和現狀(空間距離、衰落)做出判斷,同時還需要計算出可分配的功率大小。
復合自適應傳輸技術
該技術將OFDM和認知無線電思想以及一系列自適應傳輸技術結合,從而達到無線電資源的合理分配和充分利用。為了尋求保證服務質量和最大通過率下的最佳工作狀態,需綜合應用動態子載波分配技術、自適應子載波的功率分配技術、自適應調制解調技術以及自適應編碼技術等一系列自適應技術,形成優化的自適應演算法。根據子載波的干擾溫度,通過自適應地調整通信終端的工作參數,從而達到最佳工作狀態。設計合理的自適應傳輸技術可以大幅提高頻譜資源利用率和通信性能。
㈡ 認知無線電中頻譜資源分配技術中主要性能指標有哪些
認知無線電是軟體無線電的高級應用,可以充分利用頻譜資源。有本入門書叫《軟體定義和認知無線電》可以看看
㈢ 認知無線電頻譜分配技術主要研究的是哪一層
應該是數據鏈路層的MAC子層上的,物理層它是直接面向實際承擔數據傳輸的物理媒體,不負責頻譜分配這一塊兒...
㈣ 研究生選方向認知無線電:頻譜感知和資源分配
個人建議選擇資源分配,因為感知這部分已經被人研究得太多了,難以創新,論文難發表,相反資源分配這塊,跨層、各種優化演算法、博弈論等,更容易出成果和畢業些。
㈤ 認知無線電中頻譜分配與頻譜接入有何區別與聯系
個人感覺其實一樣,一個是allcattion,一個是access,都是DSA。一定要說區別的話,allcoation是把一大段頻譜分給不同的系統,access是在分配好的頻譜中如何共享。可以參考1900.4中的兩種不同場景的描述。
不過實際使用時一般會比較模糊。
㈥ 20分!談談對無線認知網路頻譜感知方法的研究與實現的看法
認知無線網路的頻譜感知技術
認知無線電/認知無線網路起源於Joseph Mitola攻讀博士期間的研究工作,在其博士論文中,Mitola將認知無線電定義為「the integration of model-based reasoning with software radio technologies」,認為認知無線電是智能計算和無線通信這兩個學科交叉融合的產物[1] 。隨後,美國的FCC和DARPA分別啟動了多項計劃,對認知無線電和動態頻譜接入問題進行深入研究;歐盟的端到端重配置計劃(E2R: End to End Reconfigurability Project)也啟動了對認知概念在技術和經濟領域等各方面問題的研究。Simon Hakin在2005年發表了關於認知無線電的著名文章「Cognitive radio: brain-empowered wireless communications」[2] ,主要從信號處理和自適應過程的角度對認知無線電技術的框架結構進行了較為完善的分析。此後,許多有名的大學和研究機構也展開了相關技術的研究和實驗平台的開發,認知無線電的概念也被擴展為認知無線網路,指利用認知原理來提高各種資源(頻譜、功率等)使用效率的無線網路[3] 。在頻譜管理部門的帶動下,一些標准化組織也先後開展了一系列標准制定工作以推動該技術的發展。目前涉及認知無線電/認知無線網路標准制訂的組織和行業聯盟主要是美國電氣電子工程師學會(IEEE)、國際電信聯盟(ITU)和軟體無線電論壇(SDR Forum)等。
認知無線網路中,主(授權)用戶指那些對某段頻譜的使用具有高優先順序或合法授權的用戶,次級用戶是指那些低優先順序的用戶。次級用戶對頻譜的使用不得對主用戶造成干擾,因此要求其能快速、可靠地感知主用戶使用授權頻譜的情況。次級用戶必須具備認知能力,因而稱其為認知用戶,在網路結構中則表示為認知節點。認知用戶的頻譜感知主要包括在某個頻段上檢測主用戶存在與否(主用戶信號檢測)和估計認知用戶對主用戶接收機可能造成的附加干擾(干擾溫度估計)兩個任務[4] 。更進一步的可能要求是頻譜感知還應區分主用戶信號的種類(空中介面分類)[5] 。目前大部分頻譜感知的研究都集中在最重要的主用戶信號檢測上。
1. 頻譜感知的基本方法
主用戶信號檢測的單節點頻譜感知基本方法通常分為三類:
第一類為相干檢測。如果知道主用戶信號的結構特徵(如導頻、前導或同步消息等),匹配濾波器加門限檢測的方法是最優的主用戶信號檢測方法。相干檢測可獲得精確的頻譜感知結果,但其缺點也很明顯,必須知道主用戶信號的先驗知識,而且當認知無線網路運行在很寬的頻段上時,實現許多類型的授權信號的相干檢測成本太高,幾乎不可實現。
第二類為能量檢測。在感興趣頻段上測量某段觀測時間內接收信號的總能量,如果能量低於某個設定門限則聲明該頻段為白空間。與相干檢測相比,能量檢測需要更長的感知時間以達到同樣的感知效果,但低成本、易實現的特性使其受到認知無線網路中頻譜感知技術的青睞。
以上基於信號檢測技術的兩種頻譜感知方法,有很好的理論基礎[6] ,性能分析已比較完善。
第三類為特徵檢測[7] 。能量檢測的最大缺點是它不能區分接收到的能量是來自主用戶信號還是雜訊,在低信噪比環境中的頻譜感知結果尤其不可靠。在主用戶信號的載波頻率、調制類型或循環前綴等某些特徵已知時,利用信號的期望和自相關函數呈現出來的周期性(循環平穩譜相關特性),可將信號能量與雜訊能量區分開來,突破能量檢測的瓶頸。文獻[8] 還分析實際情況下有限的數據長度對循環譜特徵檢測的影響。實現復雜度遠高於能量檢測是制約特徵檢測在頻譜感知中應用的最主要缺點。
此外,2003年底FCC頻譜政策工作組提出了干擾溫度模型[9] ,意在對無線環境中的干擾源進行量化和管理。干擾溫度限提供了特定地理位置在某一感興趣頻段上接收機能夠順利工作的最差環境的特徵描述。根據干擾溫度模型,認知用戶若能確定其對主用戶接收機造成的附加干擾量並加以限制,使主用戶接收機所受的總干擾(含雜訊)不超過干擾溫度限,則認知用戶可與主用戶運行在同一頻段上。可以看出,基於主用戶信號檢測的頻譜感知意在避開主用戶,而基於干擾溫度模型的頻譜感知則試圖與主用戶同時並存於同一個頻段,這是兩者最大的區別。文獻[10] 定義了已知和未知主用戶信號參數時干擾溫度的理想模型和一般模型,並從通信容量的角度分析了如何來最優地選擇認知系統的工作帶寬和發送功率。但干擾溫度模型存在兩個需要解決的難題:其一為在主用戶發送信號存在的情況下如何測定其接收機的雜訊水平,其二為在主用戶接收機位置未知的情況下如何估計認知用戶對它可能產生的干擾。降低問題難度的一種可能辦法是讓主用戶系統來輔助認知系統的頻譜感知,如文獻[11] 中要求主用戶接收機在工作過程中持續發送指示信號。另一個需要考慮到的是,認知用戶和主用戶共存於同一個頻段時,認知系統的通信過程中也會受到授權系統的干擾,所以認知系統能獲得的通信容量可能非常有限[10] 。
2. 協同頻譜感知
認知無線網路可通過對多節點感知信息的協同處理來提高頻譜感知的效果,這被稱為協同(協作、合作)頻譜感知。頻譜感知性能主要由感知范圍、檢測時間、檢測概率、虛警概率等幾個相互關聯的指標來衡量,協同頻譜感知可利用空間分集增益改善上述指標,解決單節點感知中難以克服的多徑深衰落、陰影衰落和隱終端等難題[4] ,同時也可減輕對單個節點感知靈敏度的要求,降低實現成本[12] 。
實現協同頻譜感知的方式有兩種,即中心式和分布式。
中心式感知:中心單元收集各認知節點的感知信息,負責識別可用頻譜,並將頻譜可用信息廣播給各認知節點或直接控制認知節點的通信參數。文獻[13] 中以AP為中心收集、處理各感知節點的硬判決(二進制)結果,通過克服信道衰落效應來提高感知性能,其檢測概率和虛警概率的計算在文獻[14] 中給出。文獻[15] 以主節點(master node)為中心節點合並各感知結果來檢測TV信道。文獻[16] 則由融合中心(fusion center)根據各認知節點能量檢測的結果最終判斷主用戶在某個頻段上的存在與否。
分布式感知:認知節點彼此之間共享感知信息,但獨立判斷各自的可用頻譜。與中心式感知相比,分布式感知的優點是不需要基礎結構網路,部署更靈活些。文獻[17] 顯示一個用戶作為另一個用戶中繼的兩用戶協同頻譜感知可帶來35%的捷變增益(所需感知時間減少35%)。文獻[18] 進一步將這種分布式感知協議推廣到多用戶環境中。
無論中心式還是分布式感知,就協同頻譜感知的研究內容而言,主要包含以下兩個方面:
1)認知節點感知信息的合並處理,即考慮信息融合(fusion)問題。
2)感知信息傳遞過程的合作,即考慮中繼傳輸問題。
㈦ 基於模型的認知無線電網路頻譜分配演算法模擬與實現 的畢業論文
【摘要】 本研究課題受到了國家自然科學基金《基於時域頻譜利用概率分布曲線擬合的頻譜檢測研究》(編號:60772110),華為科技基金《基於授權用戶頻譜利用統計規律的認知MAC機制與演算法研究》和北京郵電大學校級基金《認知無線電系統頻譜檢測與機會接入研究》的資助。隨著飛速演進的無線通信不斷朝著寬頻化、無縫化、智能化的方向發展,我們不得不面對的瓶頸之一就是頻譜資源的不足。目前特定通信業務固定分配專用頻譜的方式,常常會出現頻譜資源分配不均,甚至浪費的情形,這與當前廣泛關注的頻譜資源短缺問題相互矛盾。認知無線電(CR,Cognitive Radio)技術作為一種智能頻譜共享技術可有效地緩解上述矛盾,它通過感知頻域、時域和空域等頻譜環境,自動搜尋並利用已授權頻段的空閑頻譜,實現不可再生頻譜資源的再利用,為解決如何在有限頻譜資源條件下提高頻譜利用率這一無線通信難題開辟了一條新的途徑。本文首先分析了課題的研究背景,簡單說明了認知無線電的定義和功能,較細致地闡述了認知無線電的關鍵技術和典型應用;在接下來的第三、第四和第五章節中詳細論述了本文完成的主要工作:本文主要就認知無線電頻譜分配領域中所存在的問題做了較深入地研究,一是基於著色理論的頻譜分配演算法的研究,二是基於速率要求的頻譜分配演算法的研究,三是基於授權鏈路保護的頻譜分配模型和演算法的研究。在第三章中針對信道權值歸一化問題研究了適用於實際網路的頻譜分配演算法。基於圖著色原理給出了一種認知無線電的頻譜分配模型,針對實際網路中信道存在吞吐量權值的情況,提出了加權分布式貪婪演算法、加權分布式公平演算法、加權分布式隨機演算法。經模擬驗證,加權分布式貪婪演算法、加權分布式公平演算法和加權分布式隨機演算法分別獲得了較高的吞吐量、公平性和復雜度性能。在第四章中研究了根據CR用戶速率需求來進行頻譜分配的優化演算法。基於擁塞博弈給出了一種頻譜分配模型,提出了一種基於傳輸速率要求的快速收斂的頻譜分配演算法。模擬分析證明,該演算法能根據CR用戶的傳輸速率要求最優化頻譜分配,有較快的收斂速度。在第五章中研究了能夠保護授權用戶的頻譜優化分配演算法。基於博弈論提出了一種新型的頻譜分配模型。模擬分析證明,基於該模型的迭代演算法能在保護授權鏈路的前提下對CR鏈路進行最優化頻譜分配;同時模擬給出了授權鏈路承受干擾和CR鏈路的信干噪比(SINR,Signal to Interference plus Noise Ratio)與比例因子的關系,為該模型應用於不同性能要求的認知無線電網路(CRN,Cognitive Radio Network)提供了參數。
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世界上沒有任何東西是完美的,文章也是一樣,我不敢保證我們團寫出來的文章一定會讓你捧上獎杯,獲得名次。但這裡面承載的心血和汗水不比任何寫作團來的少,因為責任就是肩膀上的大山。不是我們寫不出華麗清晰的文章,而是不可預定的因素太多,輕易地給您承諾說我是最好的恰恰說明了我的不成熟和輕浮。我想我簡單的介紹並不能讓你感覺眼前一亮,但你細細的品讀定會感覺我們團靠譜務實的作風。
㈧ 認知無線電的定義
1.JosephMitola對認知無線電的定義
1999年,JosephMitola在他的學術論文 中首先提出了認知無線電的概念,並描述了認知無線電如何通過「無線電知識描述語言(RKRL,)」來提高個人無線業務的靈活性。隨後,JosephMitola在他的博士論文中詳細探討了這一理論 。他認為:認知無線電應該充分利用無線個人數字設備和相關的網路在無線電資源和通信方面的智能計算能力來檢測用戶通信需求,並根據這些需求提供最合適的無線電資源和無線業務。Mitola的認知無線電的定義是對軟體無線電的擴展。認知無線電以軟體無線電為平台,並使軟體無線電智能化。
2.FCC的認知無線電定義
JosephMitola定義的認知無線電強調「學習」的能力,認知無線電系統需要考慮通信環境中的每一個可能參數,然後做出決定。相比於JosephMitola的定義,FCC針對頻譜有效分配問題對認知無線電做出的定義更能為業界所接受。在2003年12月的一則通告 中,FCC對認知無線電作出如下定義:認知無線電是能夠與所處的通信環境進行交互並根據交互結果改變自身傳輸參數的無線電。
FCC對認知無線電的這個定義主要是基於頻譜資源分配和管理問題提出的。目前無線頻譜資源的規劃和使用都是由政府制定的,無線通信設備對頻譜的使用需要經過政府的許可。而固定的頻譜分配政策導致了頻譜不能有效利用的問題。比如分配給蜂窩移動通信系統的頻帶經常超負荷,而共用頻帶沒有充分使用等。而且頻段的利用率在不同的時間和空間也有所不同。
3.其他的認知無線電定義
除了JosephMitola和FCC外,還有很多學者對認知無線電進行了定義。
比如,SimonHaykin結合JosephMitola和FCC的觀點,對認知無線電做出如下定義 :認知無線電是一個智能無線通信系統,它能感知外界環境,並使用人工智慧技術從環境中學習,通過實時改變傳輸功率、載波頻率和調制方式等系統參數,使系統適應外界環境的變化,從而達到很高的頻譜利用率和最佳通信性能。