分布式认知无线电网络多路径路由协议研究综述

为了深入研究分布式认知无线电网络的多路径路由问题,阐述了分布式认知无线电网络基本特征以及多路径路由设计面临的问题与挑战。分布式认知无线电网络多路径路由采用多路径并行传输,可有效降低传输时延、增加网络吞吐量与传输可靠性、实现网络负载均衡。根据路由优化目标不同,从吞吐量、带宽、干扰、时延、负载均衡和路由发现六方面对近年来多路径路由协议的主要研究成果进行了分类,然后逐类对多路径路由协议进行了分析和讨论,最后分别从分布式认知无线电网络基本特征的适应性与多路径路由协议特征两个方面进行了比较,并展望了分布式认知无线电网络多路径路由协议需进一步研究的方向。     

一种新的认知无线电非合作功率控制博弈算法

当认知无线电网络以"衬底式"(Underlay)的方式与主用户网络共享频谱时,需要对认知用户进行功率控制,以确保认知用户在不干扰主用户的前提下,公平地共享认知频谱资源。利用博弈分析的方法,设计了一个基于链路增益因子的代价函数,并据此提出了一种新的非合作功率控制博弈算法。仿真结果表明,该算法的均衡结果既改善了用户的帕累托(Pareto)性能,又提高了链路增益较差的用户的吞吐量,实现了网络资源的平等共享。     

基于阈值判断的动态源路由协议算法优化设计

针对移动自组织网动态源路由协议（DSR）中旧路径中断至新路径建立期间存在的丢包和端到端时延问题,设计了一种基于阈值判断的路由发现和维护算法,以优化路由协议性能。该方法首先定义节点电池能量和节点接收信号能量双阈值等级,分别用于衡量节点和既存链路状态;然后修改路由发现和路由维护算法,使动态源路由具备阈值判断功能。分别对增强型动态源路由协议（EDSR）包传递率和端到端时延等性能随节点数目和移动速度等参数的变化规律进行了软件仿真。实验结果表明,节点数目超过150或者速度小于10 m/s时,EDSR端到端时延和包传递率优于DSR,其他性能基本相当,因此EDSR协议性能得到明显改善,为低速大规模移动自组网路由协议提供了重要参考。     

一种适用于异步无线传感器网络的机会路由机制

无线传感器网络通常使用低占空比的异步睡眠调度来降低节点能耗。由于发送节点在接收节点醒来后才能向其发送数据,这将引入额外的等待时延。在最近的一些任播路由机制中,发送节点动态地选择最先醒来的候选节点转发数据,以最小化等待时延。但是,由于从最先醒来的候选节点到基站的时延可能并不低,任播路由机制并不一定能最小化端到端总时延。为此,提出了一种适用于异步无线传感器网络的机会路由机制,将路由决策建模为强马尔科夫过程,并根据最优停止理论推导出该过程一种简化的停止规则。仿真结果表明,节点到基站的最大端到端时延仅为基于地理位置的机会路由的68.5%.     

协作多组多播认知无线网络的资源优化配置

考虑到无线电频谱资源日益紧缺,提出了一种基于组间组内协作传输的多播组新机制,涉及多个多播组并使用同一频谱资源以协作方式传输信息。基于认知无线网络中该机制,研究了系统的资源优化配置,理论分析得出了功率分配方案,进而讨论了系统加权总传输速率的优化,同时考虑了主用户和认知用户之间信号干扰及功率限制对传输速率的影响,最优化用户性能。仿真结果表明,优化方案下多播组传输速率随用户人数的增加而上升,达到最优化用户服务质量;当功率限制时,通过设置加权因子,能够保证主用户拥有良好的通信性能。     

认知网络中协作感知吞吐量的优化

为了提高集中式认知网络的吞吐量,提出了基于信任度的吞吐量优化算法。该算法在主用户充分保护的前提下,以认知用户的吞吐量为目标函数,融合中心采用双门限值对本地感知结果进行融合。从理论上证明了吞吐量是全局漏检概率的增函数,当全局漏检概率等于门限值时,吞吐量达到最大值。并利用牛顿迭代法求出单节点概率,然后采用遍历法可得到认知用户吞吐量最大值。仿真结果表明,当信噪比为-14 dB时认知用户融合优化算法相对“AND准则”“OR准则”以及“HALF准则”归一化吞吐量分别提高了0.62、0.3和0.09。     

一种竞争型的临近空间通信网多址接入协议仿真

为实现移动终端对临近空间物理链路资源的有效共享,提出将基于竞争机制的载波 侦听型多址接入协议（CSMA）应用到临近空间通信网中,并采用理论推导和OPNET建模仿真 的方法对其吞吐量和时延性能进行了分析。仿真结果表明,在常规的用户数量下,CSMA协议 能够保证较大的吞吐量和较低的端到端时延,可以很好地应用于临近空间通信网。     

MIL-STD 188-220C协议中的NAD算法

M IL-STD 188-220C是军用分组无线电C4I系统之间的互操作标准。协议的流量控制采用5种不同的网络访问延迟(Network Access Delay,NAD)算法实现。为解决不同NAD算法之间如何选择的问题,基于战术互联网应用环境,采用了网络仿真的方法,对协议进行了分析比较,在信道吞吐量、端到端时延、对信息优先级的支持、节点公平性和实现复杂性等方面,得出了不同NAD算法的性能和特点。这些结论对于协议的应用和改进都有一定的参考意义。     

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DOA估计的认知无线网络频谱感知

认知无线电技术中频谱感知性能的优劣直接影响认知通信系统的性能。针对该特点提出了认知无线电网络中基于波达方向（DOA）估计的主用户频谱感知模型,即单主用户多次用户和多主用户多次用户的系统模型,选取基于特征分解的多重信号分类（MUSIC）算法分析两种模型的感知性能,包括虚警概率、漏检概率、最小总错误概率、算法复杂度等,获得了闭值表达式,最后在两种模型下对算法进行了仿真。仿真结果表明：各参数主要影响虚警概率,而漏检概率几乎不受影响,验证了方法的有效性。     

认知无线网络中基于Stackelberg博弈的功率控制新算法

针对认知无线网络中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,提出了一种新的基于斯坦克尔伯格(Stackelberg)博弈的功率控制算法。建立了主次用户双层网络模型,将主用户设置为领导者,次用户设置为追随者,并对次用户产生的总干扰进行定量分析。在次用户多次博弈的过程中,动态地调整主用户单位干扰价格,在保证主用户自身正常通信前提下,尽量使得收益最大化,提高主用户的参与积极性。仿真实验表明,该算法在保证主次用户的服务质量（QoS）前提下,有效地减小了次用户的发射功率,而且能获得更高的系统容量。     

多天线频谱共享认知网络保密中断概率分析

针对单输入多输出认知无线电网络,研究了瑞利衰落信道下采用最大比合并时保密中断性能。在所研究的系统中,次用户发射机发送机密信息给另一个次用户接收机,次用户接收机配备多个天线并且采用最大比例合并多个接收信号。同时,拥有多个天线窃听者也采用最大比合并方案偷听次用户发射机和次用户接收机之间传送的信息。频谱共享下次用户发射机工作时必须保证主用户的服务质量。推导了保密中断概率的精确表达式,分析了系统保密中断概率渐近性能。仿真结果验证了分析的正确性。     

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。     

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。     

考虑整数比特率及公平性的认知无线电OFDMA功率分配算法

在基于正交频分多址(OFDMA)的认知无线电系统中,每个认知用户在实际中都是以整数比特进行传输,而以往的速率取整算法只考虑了单认知用户。针对这种情况,提出了一种新的速率取整算法,该算法在原有算法的基础上进行了改进,让每个子载波最多参与一次速率的调整,从而使其在应用于多认知用户时保证了速率取整时的公平性,同时总的传输比特率比原算法有了一定的提高。仿真结果表明,所提算法有效提高了各认知用户在速率取整时的公平性。     

基于可信度计算的分布式共识合作感知算法

对于分布式的认知无线网络,由于不存在融合中心节点,次级用户节点之间的合作感知往往 采用信息交互的渠道进行,其中一种基于共识合作的感知机制受到广泛的研究,但这种机制 在鲁棒性方面存在一定的缺陷,当恶意节点存在时,其错误信息将影响局部的感知判决结果 ,为此,提出一种基于感知节点可信度的共识合作感知机制。在该机制中,各节点对邻居节 点的可信度进行计算,并把计算出的可信度值发送给其他节点,通过对各节点可信度的累加 计算,最终计算出各节点的可信度,各节点以此决定是否与其邻居节点合作以及如何合作。 仿真结果证明,在恶意节点存在的情况下,该算法在感知性能和收敛速度上都较未改进算法 有不同程度的提升,减轻了不可靠节点对合作感知结果的影响。