认知网络中的能量回收技术：性能分析及优化设计

通信网络中有限的能源和频带资源限制了网络容量的进一步提升。对能量回收技术在认知网络中的应用进行研究，量化评估用户可回收的能量以及可达吞吐率，并进行优化设计很有必要。在所分析的系统中，当授权用户进行通信时，非授权用户可回收无线信号中所带有的能量，并利用回收的能量进行频谱检测；当检测到授权用户空闲时，非授权用户将接入频谱，利用回收到的能量进行数据传输。采用马尔科夫链模型对通信场景进行描述分析，发现授权用户的活跃程度对非授权用户可回收的能量、获得的传输机会带来影响，进而决定了非授权用户的可达吞吐量。在此基础上，提出一种通过控制授权用户业务量，以最大化网络能量效用和频谱效用的优化方案，并通过仿真证实了理论分析的正确性。     

基于非参量累积和的合作频谱感知

针对认知无线电网络中频谱感知的检测时延降低问题，提出了基于非参量累积和的合作频谱感知算法。本地认知用户预处理频谱观测数据，获得观测数据相对于信念值的正向漂移和负向漂移。为了缩短检测延迟，认知用户只将数据的正向漂移同步传输至融合中心。融合中心融合正向漂移得到判决信息，采用非参量累积和算法依时间序列顺序累加判决信息，判断主用户是否正在使用授权频段。为了解决不传输负向漂移引起的虚警问题，改进算法提出融合中心可以保留首次判决，经过等待时间间隔后再作出最终判决。相对于传统的软融合算法，改进融合规则的合作频谱感知算法具有较低的检测延迟。     

认知无线电中基于循环统计量的频谱空穴检测方法

频谱空穴检测是认知无线电研究的关键技术.针对授权用户信号的循环平稳特性以及它和干扰信号、噪声的循环独立特性,提出了一种基于循环统计量的频谱空穴检测方案.构造了频谱空穴检测的二元假设检验模型,推导了相应的检验统计量.仿真结果表明,在低信噪比情况下,相比传统的能量检测法,该方法具有较优的检测性能,同时能有效地区分授权用户信号与同频干扰信号.     

LAT模型中基于次用户权值优化的频谱感知

全双工认知无线电LAT（Listen-and-Talk）模型因自干扰消除不完全而使得频谱感知能力下降。为提升频谱感知性能，提出了LAT模型下基于次用户加权的协作式频谱感知方法，分别研究了决策融合和数据融合下次用户最优权值的算法。求解最优权值时利用了凸优化方法，在处理非凸问题时利用了序列规划的方法，得到了较好的优化结果。仿真实验表明，在加权融合机制下的LAT模型得到了趋近于传统LBT（Listen-before-Talk）模型的频谱感知能力。     

非理想频谱检测对主用户干扰的性能分析

实际中认知中继网络的频谱检测不可能完全正确检测频谱状态,次级用户传输会对主用户传输产生干扰。在分布式协作频谱检测和集中式协作频谱检测情况下,研究了认知中继网络中非理想频谱检测对主用户干扰性能的影响。在瑞利信道下推导了非理想频谱检测条件下主用户干扰概率的数学表达式。最后,仿真结果证明了理论分析的合理性,并表明非理想频谱检测会对主用户产生较大干扰,而中继节点数目的增加可以明显降低干扰概率。     

基于图论的认知无线网络频谱动态分配

在认知无线电网络中，图论与量子遗传算法相结合的频谱分配策略能够提高频谱利用率，但存在早熟和收敛精度不够等缺点。为了解决该问题而实现算法的优化，对图着色理论的频谱分配模型进行数学建模，并针对该模型提出了改进的量子遗传算法。首先，通过使用小生境技术初始化种群，使种群分布更加广泛、算法的收敛度更高；其次，根据进化代数对量子旋转角进行实时动态调整，对染色体进行阈值变异，防止个体陷入早熟，跳出局部解；然后，对干扰约束条件进行重新设计，有效地避免盲目性，提高了网络的公平性和网络效益。仿真结果表明，所提算法有效地提高了频谱利用率，极大地增强了网络系统的性能。     

一种提高频谱效率的新型无线推送机制

针对下一代无线通信网络存在千倍的流量增长需求以及大部分流量为公共内容的特点,提出一种频谱效率优化的新型无线推送机制,即在网络闲时,占用部分带宽资源将用户所共同关注的公共内容以“点对多点”的方式无线推送给用户终端。通过对该机制进行建模和仿真,结果表明,当推送的公共内容重叠率达到一定值时,该无线推送机制能使系统频谱效率显著增长;另外,该机制能在保证网络闲时用户体验（QoE）性能不明显降低的前提下,大幅提高网络忙时的用户体验,用户体验速率提高2~4倍,且用户接收完该时段数据所需时延下降75%~84%。研究结果为下一代无线通信的发展提供了解决思路之一,且具有较好的实现和应用价值。     

认知无线电频谱合作检测技术

认知无线电通过灵活地感知环境的变化,探测暂时末被使用的频谱孔,为未授权用户提供接入机会,大大地提高了频谱利用率,被认为是当前解决频带使用拥挤的最佳方案。频谱检测是认知无线电中极其重要的环节,目前频谱检测技术的研究主要包括两方面:非合作检测和合作检测。本文重点介绍认知无线电频谱检测的合作检测方式、系统模型、监测协议、检测机理及常用的检测算法等,并总结了目前频谱检测技术中有待解决的一些关键问题和技术。     

基于多维频谱地图的干扰规避

针对复杂电磁环境下卫星移动通信系统可靠通信需求，利用频谱地图多维数据呈现优势，提出了基于多维频谱地图的干扰规避方法。通过建立卫星移动通信系统波束、时隙、子频带、干扰强度等多维信息关联的频谱地图，利用数据挖掘方法对频谱可用情况进行预测，基于预测结果及用户QoS(Quality of Service)需求生成干扰规避策略，通过星地联合频谱资源调配实现系统干扰规避。该方法为卫星移动通信系统干扰规避提供了一种全新的思路，可提升卫星移动通信系统干扰防护能力。     

认知中继网络中基于频谱感知的自适应功率控制策略

针对采用联合overlay和underlay频谱共享模式的认知中继网络,基于频谱感知结果和干扰信道条件,提出了自适应功率控制策略,从理论上分析了次用户的中断概率。通过Monte-Carlo仿真,与单一overlay或underlay频谱共享模式和固定功率控制方案下次用户的中断性能进行了比较。仿真结果表明,采用自适应功率控制方案,在相同中断概率条件下,次用户对主用户的干扰概率降低了70%~80%;在相同干扰概率条件下,次用户的中断概率降低了1~2个数量级,频谱共享性能得到了有效提高。     

基于Stackelberg博弈的动态频谱接入控制

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。该算法通过三阶段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。     

一种贪婪的异构多信道并行合作频谱感知方法

为了同时对多个异构信道进行有效地合作频谱感知,并克服现有方法中只考虑检测准确性而忽略感知开销和系统效益,忽略不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异以及参与合作感知的认知用户较多等问题,提出了一种贪婪的异构多信道并行合作频谱感知方法。根据对感知开销和传输收益的定义,充分考虑不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异,利用贪婪算法在多个认知用户和多个异构信道间最优地进行感知任务分配,使总系统效益最大。仿真结果表明,所提方法与基于迭代匈牙利的并行合作频谱感知方法、改进的基于迭代匈牙利的并行合作频谱感知方法和随机的合作频谱感知方法相比,能够获得较高的总系统效益,且所需的参加合作感知的认知用户数较少。     

改进粒子群算法在频谱功率分配中的应用

在认知无线电中,由于次用户干扰门限要求的存在,传统频谱功率分配方式获得的次用户有效信道容量较低。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的频谱功率分配算法。首先建立基于干扰距离的认知网络干扰模型,将频谱功率分配问题转化为函数优化问题,并借助混合随机变异思想的粒子群算法进行求解;针对寻优过程中的约束问题,提出了一种基于投入产出比的外点法,保证粒子群在可行域中寻优,最终获得频谱功率分配。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法能够获得较高的次用户有效信道容量。     

基于最小生成树的分簇协作频谱感知改进算法

为减少分簇过程中的时延,基于最小生成树的单向比较优势提出簇首快速推举方法,并提出改进的分簇协作频谱感知算法,分析了算法的时间复杂度。算法首先基于最小划分对所有次用户节点进行分簇,簇内节点根据设置的评价条件进行性能比较,推举簇首。由簇首进行本地簇内频谱检测,并上传检测结果,最后融合中心在簇首间实现协作的频谱检测。在瑞利信道条件下,仿真显示在大信噪比时,融合中心应用AND规则,系统具有较小的虚警率,所提算法检测性能优;小信噪比时,应用OR规则能扩展系统的有效检测区间,所提算法在满足系统要求的前提下检测性能较差,但簇内信道效率提高了n-1倍。     

基于统计可信度的压缩感知协作频谱检测算法

压缩感知为认知无线电的宽频谱感知提供了一种新的方法和思路。基于压缩感知的原理,提出了一种多认知用户协作场景下基于用户统计可信度的协作频谱检测算法。该算法使用正交匹配协作追踪算法获得认知区域内的频谱占用情况,根据不同认知用户频谱检测的历史准确度综合判定用户感知结果的统计可信度。仿真结果表明,该算法在不同用户数、不同采样值、不同信噪比变化范围下其检测性能均优于传统算术平均方法,有效改善了检测性能。     

认知无线电的合作频谱检测分析

认知用户需要持续快速地检测主用户的出现,对基于认知无线电的合作频谱检测机制进行了分析。在理想的两用户网络中,认知用户采用合作机制可以提高系统的平均侦测时间。在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,单个认知用户对主用户的侦测概率越高。对于多用户网络,还考虑了整体的实现。     

抗SSDF攻击的EWSPRT协作频谱感知方案

比较了认知无线电网络中几种典型的协作感知方案在篡改感知数据(SSDF)攻击条件下的感知 性能,并提出了一种增强型加权序贯检 测（EWSPRT）协作方案。在该方案中,各次用户首先通过能量检测得到2 bit本地决策 ,然后 收集其它协作用户的感知结果进行决策融合和最终判决,并依据历史观测信息动态更新各协 作用户的融合权重;利用改进的信任度更新算法能使恶意用户的融合权重更快地降低,从而 有效地减少SSDF攻击对协作过程的影响。Monte-Carlo仿真结果表明,与传统方案相比,EWS PRT方案能够更有效地抵抗SSDF攻击。     

认知无线电网络子空间映射频谱共享

针对集中式多用户多天线认知无线电网络,分析了子空间映射能够为认知系统提供的通信机会以及理想信道条件下的空间子信道分配方案。在此基础上,提出了一种基于子空间映射的频谱共享策略。根据认知系统的感知结果,计算可以利用的空间子信道数,通过认知用户接入控制和子空间映射避免或抑制系统间干扰,从而在保证授权用户通信质量的前提下,为认知用户提供通信机会。仿真结果表明,与已有的子空间映射频谱共享方法相比,该策略不仅具有更高的认知系统可达和速率,而且能够为认知系统提供更多通信机会。     

Application of multiple adaptive regression splines (MARS) in direct response modeling

Increasing costs of direct marketing campaigns coupled with declining response rates have prompted many direct marketers to turn to more sophisticated techniques to model response behavior. The underlying premise is that even a small improvement in response rate can have significant implications for the bottom line. This article investigates the use of a recently developed technique, Multiple Adaptive Regression Splines (MARS), together with logistic regression in the context of modeling direct response. Specifically, our goal is to assess the relative effectiveness of MARS models vis-à-vis logistic regression with original predictor variables in modeling direct response behavior. Our analysis shows that the MARS models outperforms the logistic model in general, leading us to conclude that MARS offers a number of advantages over a logistic model. Direct marketing strategy implications are also discussed.