战术认知无线电网络架构设计

认知无线电技术具有智能电磁频谱感知、干扰避免和动态频谱接入的能力,因此利用认知无线电技术可以提升战术网络的性能。由于战术作战的复杂性,需要建立适用于战术任务的认知无线电架构。首先分析了战术通信的特点和认知无线电技术在战术网络中的运用,以及目前国外战术认知无线网络的建设情况。结合战术通信网络移动性高、电磁对抗复杂的特点,利用对抗环境下的战术网络结构和模型,提出了分层的战术认知无线电网络结构以及面向作战任务的网络管理方法,形成拓扑结构分层次、管理运行分阶段的网络架构。该网络架构均衡考虑了网络的灵活性和稳定性,适用于动态变化的战术网络,为认知无线电在战术通信中的技术应用和网络设计提供了参考。     

认知无线电技术的应用研究

科技的发展带来了通信技术日新月异的进展,无线电技术的问世与不断成熟,为我们的沟通带来了极大的便利.同时,如何进一步发展无线电技术成为科技人员的新难题,因此,认知无线电技术应运而生.本文从认知无线电技术的理论层面出发,讨论了认知无线电的构架与具体技术支持,最后分析了它的可行性与未来发展的趋势.     

深空通信中的喷泉编译码技术

针对深空通信长时延、误码率和丢包率大、上下行链路带宽不对称和链路易中断等特点,提出利用喷泉码的编译码技术解决上述问题。阐述了喷泉码的编译原理、类型、典型应用、关键技术,并提出利用喷泉码不需要反馈的思想,将喷泉编码与深空通信中的协议技术相结合,以简化协议,减少确认-重传过程,缩短长距离文件传输时延,增大系统的吞吐量。     

机载认知通信网络架构研究

为了满足作战人员对机载通信网络高移动性、高容量、保障多种业务服务质量（QoS）、多链互通互操作等需求,考虑到机载网络包含多个异构链路的特点,借鉴商用认知网络思想,提出了一种新的基于认知的网络层收敛分层架构。分析了该架构的特点和优势,给出了该网络架构的认知流程,阐述了涉及到的关键技术。基于认知的网络层收敛分层架构,容易实现多个异构链路资源集成和应用,并在所有协议层认知的基础上,智能地适配动态环境来满足用户端到端指标和提升网络性能。     

认知无线电中的混合认知引擎设计

为了提高认知引擎的性能,更好地实现认知无线电系统参数的智能调整,设计了一 种混合认知引擎,综合运用多种人工智能方法实现认知引擎的推理、学习、优化和决策等功 能。分析了经典认知引擎模型和人工智能在认知引擎中的应用情况,构建了混合认知引擎的 功能结构框图,讨论了混合认知引擎的工作机理和技术特点。分析表明,混合认知引擎 具有较强的灵活性和鲁棒性。     

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。     

认知型飞蜂窝网络中的子信道分配与功率控制

为了解决宏蜂窝与飞蜂窝构成的两层异构网络上行干扰与资源分配问题,提出了一种在认知型飞蜂窝的双层异构网中结合子信道分配和功率控制进行资源分配的框架。通过对异构网中跨层干扰问题进行分析与建模,将求解最优子信道分配矩阵和用户发射功率矩阵作为干扰管理问题的解决方法。模型中认知型飞蜂窝网络子信道和飞蜂窝网络用户构成非合作博弈,双方利用效用函数最优值进行匹配,构成初始信道分配矩阵;再由接入控制器根据接入条件从初始信道分配矩阵中筛选用户,并优化接入用户的发射功率矩阵,得到最优子信道分配矩阵和功率矩阵。仿真结果表明,优化框架提高了双层异构网络中飞蜂窝网络用户的吞吐量和接入率,降低了异构网中跨层干扰。     

一种改进的扩展窗喷泉码不等差错保护编码算法

针对传统不等差错保护（Unequal Error Protection,UEP）算法在加性高斯白噪声信道中存在误码平台的问题,提出了一种改进的扩展窗喷泉码（Expanding Window Fountain,EWF）编码算法。通过为不同重要等级数据加窗的方式,使得重要等级较高的信息节点能够以更高的概率连接至更多的校验节点。在编码过程中分开记录不同窗内信息节点的度数值,并优化校验节点选取信息节点的方式,使得度数值相对较小的信息节点始终能被优先选取,从而提高了每个窗内信息节点的平均度数值,为各重要等级的数据提供了额外的增益。仿真结果表明,改进的EWF算法可将不同等级数据的误码平台降低1~2个数量级,且数据的等级越高,保护性能越强。     

认知无线电的发展与应用

频谱资源的有效利用成为无线通信的一个重要问题和制约无线通信发展的新瓶颈.认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术进一步扩展了软件无线电(SDR)的功能,成为解决频谱资源匮乏问题的有效方法.基于认知无线电在无线通信中的重要作用,介绍了认知无线电的概念,总结了认知无线电的基本特征,分析了传统无线电、软件无线电和认知无线电三者之间的关系,概述了认知无线电在民用和军用领域的应用情况,讨论了认知无线电涉及的关键技术,指出了开展认知无线电技术研究的重要意义.     

认知无线电网络链路层关键技术的研究进展

构建认知无线电网络是解决频谱资源日趋紧张问题的根本途径。为实现无干扰的伺机 频谱共享,认知无线电网络的链路层不仅需要提供传统的数据传输服务,还必须支持一套与 频谱非均匀特性相适应的新功能。对这些新功能所需的关键技术进行了归纳,分别从协 作感知、感知机制优化、动态频谱接入、动态频谱分配、跨层设计及安全机制等6个方面进 行了探讨,重点对这些关键技术的最新研究进展进行了总结和分析,并讨论了下一步的主要 研究方向。     

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。     

基于认知无线电的多频段跳频通信系统

为充分利用认知无线电对环境频谱的感知能力,设计了一种基于 认知无线电的多频段跳频抗干扰通信系统,通过感知单元动态控制跳频序列生成,实现了干 扰频点的避让。具体实现时,采用低频段可靠传输高频段的频谱感知信息,高频段则主要用 于具体业务传输,利用不同频段实现了频谱控制与应用业务的分离。     

一种基于无线电环境地图的路由优化机制

设计认知无线网络路由算法时,需要兼顾主用户保护与路由性能两个方面。为了提高认知无线网络中次用户之间路由的端到端性能,提出了基于无线电环境地图的路由优化机制,该机制中无线电环境地图能够为次用户提供主用户保护有关的无线电环境数据。首先,无线电环境地图根据次用户的数据请求将各授权频段的可用概率与功率控制相关信息反馈到该次用户;其次,次用户可以计算出与上一跳次用户之间的链路稳定性以及传输时延;最后,目的次用户通过计算每条路由的端到端吞吐量的期望值,然后选取期望值最大的一条路由。仿真结果表明,该路由机制在平均分组投递率、平均端到端吞吐量、平均端到端时延方面均优于对比路由算法。     

认知无线电选择中继放大转发协议性能分析

研究了基于完全信道 信息和部分信道信息的最佳中继选择策略认知中继网络中断概率,详细推导了这两种策略中 断概率的封闭表达式,然后分析了它们的平均误码率。仿真结果表明,基于完全信道信息的 中 断概率和平均误码率性能要优于部分信道信息,并且两种策略的性能随中继节点数目、干 扰温度增加而提高。     

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。     

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。     

卫星认知无线通信中频谱感知算法比较

以实现卫星认知无线通信中频谱空穴探测为目的,列举并比较了目前用于频谱感知的 六种算法。根据各个算法的自身特点指出其应用场合,分别分析了它们的优缺点,通过计算 机仿真给出了能量检测、匹配滤波和压缩感知的检测性能,并指出压缩感知对硬件复杂度的 要求最小,适合卫星认知无线通信。     

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。