基于网络编码和ECC的无线体域网安全签名方案

针对无线体域网(WBAN)应用中人们关注的病患个人敏感数据在传输过程中容易受到攻击的安全问题,提出一种结合随机网络编码和椭圆曲线密码学(ECC)的安全签名方案。该方案首先在网络中引入随机网络编码建立多播网络模型,增加相同传输次数下的数据信息量;通过采用ECC算法对信息进行签名,保障病患相关生理信息的通信安全。该方案共有三个阶段,即创建、签名和验证阶段。理论证明了该方案是安全的,能够有效地对信息进行污染验证,并确定受攻击节点的位置。     

新一代无线通信网中的网络编码

介绍了网络编码的基本原理,比较了 网络编码的构造方式及其优缺点,在高斯信道以及多址信道中描述了基于传统网络编码 和物理层网络编码的联合编译码方案。最后,通过分析联合编码的优缺点评述了基于MIMO和 协 作分集技术的网络编码方案,并结合LTE-A中将出现的新问题讨论了网络编码进一步的研究 方向。     

基于议价博弈论的无线协作中继网络性能改进算法

针对自私性无线协作中继(CR)网络中的放大再中继(AF)和解码再中继(DF)协议,分别给出 公平且有效率的协作中继功率分配方案。两种方案虽然具体研究内容有差别,但有着共同 的研究策略。首先,将节点间的协作功率选择问题建模为纳什议价博弈问题(NBP);然后, 通过求取其纳什议价解(NBS)获得协作节点的共赢策略;最后,针对AF和DF协议分别给出计 算机仿真。仿真结果表明,所提出协作中继性能改进算法的效率性体现在所有协作节点在AF 和DF协议中均获得信号接收质量的提高,其公平性则体现在任意节点为其协作伙伴所贡献的 转发功率大小仅取决于对方为其带来的性能增益大小。     

浅谈协作通信网络中的合作编码技术

本文针对协作通信网络中的合作编码技术研究现状进行概述，介绍不同的协同通信网络环境对合作编码技术方案的影响，并讨论完善合作鳊码技术所面临的问题，以及基于自适应的合作编码技术和网络编码协作技术的未来发展方向。     

基于物理层网络编码的非对称中继系统性能分析

在无线通信研究中,网络编码因其可有效提升带宽利用率的特性得到了大量关注。 但是,网络编码用于双向中继信道（TWRC）时,中继位置的不对称将造成系统性能的下降, 故在源节点使用分层调制的方法来解决此问题。研究了分层调制和物理层网络编码的联合以及 优化,并进行了系统仿真。仿真结果显示,在非对称中继信道下,通过与传统调制方案（CM） 和非对称调制方案（AM）进行性能对比,分层调制物理层网络编码（HMPNC）能够极大地改 善端到端误比特率以及频谱效率。     

基于深度强化学习的协作通信中继选择

协作通信是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)实现数据可靠传输的关键技术,而协作通信技术的关键在于中继方案的选择。为此,提出了一种基于深度强化学习的协作通信中继选择算法(Deep Q-Learning Based Relay Selection Scheme,DQ-RSS)。首先,将WSN中具有中继选择的协作通信过程建模为马尔科夫决策过程,并采用Q学习在未知网络模型的情况下获取最佳中继选择策略;其次,针对高维状态空间下Q学习收敛时间长的问题,采用DQN(Deep-Q-Net)算法来加速Q学习的收敛。对比仿真实验结果表明,DQ-RSS在中断概率、系统容量和能耗方面均优于现有的中继选择方案,且能够有效节省收敛时间。     

协作通信网络中的合作编码技术

改革开放以来,随着我国经济的发展,为了满足市场经济发展的需要,无线通信技术的应用越来越广。在我国一直以来协作通信网络技术都是相对落后的,为此专家学者做出了巨大的努力和付出,研究提出了协作通信合作编码的新技术,这可以说是一个巨大突破,本文就这个问题做出了简单的分析,首先本文介绍了协作网络通信合作编码技术的现状,之后介绍了在全半工以及半双工形式下的合作编码的技术,最后介绍了在复杂网络形势下的合作编码的技术。     

基于网络编码的用户协作分集系统性能分析

针对非协作通信和传统协作通信系统不能达到高天线分集增益的问题,提出基于网络 编码的用户协作系统模型。研究了基于网络编码不同协作用户的天线分集增益,并分析非协 作机制、传统用户协作机制和基于网络编码用户协作机制的中断概率。理论分析和系统仿真 表明,基于网络编码的用户协作系统能显著降低系统中断概率,获得更大的分集增益,且协 作用户数越多,系统分集度越好。     

中继蜂窝网中基于负载均衡的中继节点选择算法

提出了一种中继蜂窝网络的基于负载均衡的中继节点选择策略(Load Balancing Rela y Selection,LB-RS)。根据每个用户的具体信道状况以及中继节点服务的用户数目,LB-RS 以分布式的方式为每个用户选择最优的中继节点。仿真结果表明,与基于单一物理层参数的 中继节点选择算法相比,所提出的中继选择算法综合考虑了物理层的信道状况以及MAC层 的资源与用户状况,有效地利用中继节点选择来实现小区内的负载均衡,获得了吞吐量性能 与用户公平性之间的折衷。     

基于萤火虫算法的多中继功率分配

为了充分实现中继协作,降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度,提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下,以最大化平均信噪比为优化目标函数,建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数,用向量表示萤火虫的状态,该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数,通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫,即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明,与平均功率分配相比,基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%~6.17%的比特差错率,提高了系统性能。     

穿戴式超宽带接收机误码率性能分析

为研究不同接收机的架构、收发天线的角度和判决方式对穿戴式超宽带(UWB)信道RAKE接收机误码率(BER)的影响,利用数字抽样示波器获取时域接收信号,使用CLEAN算法去卷积,得到体表-体表和体表-体外环境下人体信道冲激响应;并采用不同结构不同分支数的RAKE接收机对含有加性高斯噪声的跳时信号进行接收,以分析其对BER的影响。仿真结果表明,包含所有分支的RAKE接收机BER最低但结构复杂;在相同分支数下,包含部分分支的RAKE接收机的BER损失要比选择性RAKE接收机高3 dB,但复杂度较低。对收发天线不同角度的研究表明,收发天线应避免垂直,否则体表反射作用带来的多径分量增多,容易出现码间干扰,从而增加BER。在重复编码情况下,软判决的BER性能要优于硬判决0.2～0.4 dB。该信道模型和误码率分析研究可对穿戴式UWB收发机的架构设计和性能研究提供参考。     

结合全双工与协作干扰的无线网状网物理层安全策略

针对无线网状网中缺少窃听者先验知识不利场景中的安全连接问题,提出了一种结合全双工和协作干扰技术的物理层安全策略。利用全双工通信中的自干扰消除技术和协作干扰技术,提出的安全策略可有效劣化位于信息传播范围内包括潜伏在接收节点附近窃听者的接收性能。为保证信息的安全传输给出了协作干扰节点的选择方法,基于随机几何等数学方法导出了选定路径的安全连接概率表达式。性能分析和仿真结果表明,所提方法与仅基于全双工或协作干扰技术的方法相比,其安全性能有较大提升。     

太阳能无线传感器网络节点传输功率策略优化

针对配备太阳能采集设备的无线传感器网络节点,以如何合理使用采集到的能量使得时间期限内点对点传输的数据量最大为优化目的,结合必要的约束条件（能量获取电池只有有限的能量存储能力以及能量因果关系）,建立了数据传输的能量通道优化模型,通过能量通道策略优化算法得到了最优传输功率策略。与当前普遍使用的能量即到即用方法进行了性能对比,仿真发现系统累积传输了更多的数据量,性能提升明显。在此基础上,考虑了实际太阳能获取量与预测值的偏差,提出了改进的能量通道算法,使得其更加适应于实际场景中。     

基于扩散策略的分布式协作频谱检测

分布式认知网络中,认知用户通过与相邻用户交换检测量信息,达到全网一致,实现对主用户信号的检测。为了提高网络检测量信息的收敛速度,提出了一种基于扩散策略的分布式协作检测算法。在该算法中,将最大最小特征值检测算法的检测量作为交换的初始信息,构造自适应矩阵和融合矩阵作为加权因子对认知节点状态值进行迭代更新,实现全网认知用户检测量信息一致,各认知用户独自根据融合的检测量信息,进行最终的检测判决,确定主用户是否存在。仿真结果表明,该算法在网络收敛速度和检测性能上较共识策略和非合作检测有不同程度的提升。     

基于灰狼算法的无线网络组播路由优化

针对无线网络中资源受限的组播路由问题,考虑网络节点的节点度限制和网络链路的带宽约束,以最小化组播路由开销为目标,提出了一种二进制编码方式的基于灰狼优化算法的组播路由策略。在给定的网络拓扑下,基于灰狼优化算法的组播路由策略可以迅速找到一棵包含源和目的节点的最小开销组播树。仿真结果表明,相比于遗传算法,所提出的基于灰狼优化算法的组播路由策略可以得到一棵开销更小的组播树,并且在相同的时间复杂下具有更强的算法稳定性。     

基于网络编码的衰落信道频谱感知算法

针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延长的问题,提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测频谱感知算法。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码,利用网络编码对频谱的整形作用,使频谱状态转换稀疏,频谱结构更规律化,减小频谱检测时延,提高系统吞吐率。此外,针对传统累积和能量检测算法抗衰落性能差的问题,通过比较该算法在五种衰落信道下的检测时延和吞吐率,研究该算法的抗衰落性能。实验结果表明,在一定的虚警概率下,该算法有效降低了检测时延,提高了吞吐率及抗衰落能力,能够更好地适应复杂的衰落信道环境。     

基于簇结构的无线传感器网络路由研究综述

介绍了典型分簇无线传感器网络路由协议的分类,总结了分簇路由协议的研究进展。针对无线传感器网络从同构型网络向异构型网络发展的趋势和特点,指出了路由协议向节点间相互协作的发展方向,并且在设计路由协作算法时可采用与无线传感器网络极为相似的多Agent系统模型。     

无线Ad Hoc网络中基于活跃节点数预测的时隙ALOHA算法

针对采用时隙ALOHA算法的无线Ad Hoc网络,考虑数据包到达的动态性与数据包传输的随机性,以最大化吞吐量为目标,同时满足数据队列稳定性,构建了关于接纳控制与竞争接入的随机优化问题。由于在时隙ALOHA算法中数据包传输的最优概率取决于无线Ad Hoc网络中数据队列非空的活跃节点数,提出了一种基于活跃节点数预测的时隙ALOHA算法。该算法要求无线Ad Hoc网络中的所有发送节点实时地侦听通信信道的忙闲状态,计算基于信道状态的活跃节点数条件期望,从而动态地预测无线Ad Hoc网络在不同时刻的活跃节点数,达到网络节点依据局部网络状态信息自适应地优化数据包传输概率的目的。仿真结果表明,所提算法能够有效估计无线Ad Hoc网络在每个时隙的活跃节点数,从而显著提升网络吞吐量并且降低数据包的平均排队时延。     

基于优先记忆库结合竞争深度Q网络的动态功率控制

针对认知无线电多用户的动态功率控制策略问题,提出了一种基于优先记忆库(Prioritized Experience Replay,PER)结合竞争深度Q网络（Dueling Deep Q Network,Dueling DQN）的功率控制方法。在不知道主用户的控制策略及发射功率情况下,次用户以下垫式接入到主用户信道进行传输任务。微基站收集到的接收信号强度信息作为环境状态信息输入到竞争深度Q网络中,经过训练和学习后,得到次用户的动态功率控制策略。实验结果表明,次用户经过深度强化学习后能够找到最优的功率控制策略,并且在环境参数发生变化时也能快速调整自身的行为和控制策略,提高了频谱利用率和网络能效。