【摘 要】
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移动终端数量的日益增加和无线网络服务广泛部署,导致对频谱的需求快速增长,而现有无线网络固定的频谱分配策略加剧了频谱匮乏的问题。为此,认知网络研究成为了当前的一个研
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移动终端数量的日益增加和无线网络服务广泛部署,导致对频谱的需求快速增长,而现有无线网络固定的频谱分配策略加剧了频谱匮乏的问题。为此,认知网络研究成为了当前的一个研究热点,其利用认知无线电技术允许未授权用户使用授权用户空闲的频段,能够在一定程度上提高频谱利用率。相比传统无线网络,认知网络新增了频谱切换,其链路在时域、空域和频域上动态变化,这些特征使得传统路由协议无法有效满足认知网络的数据传输需求。为此,本文研究并提出了一种认知网络路由方案,通过对链路状态进行预测来提高路由的稳定性,通过控制路由队列长度来减少时延,通过负载均衡来提高吞吐量。论文的主要工作包括基于社交网络的链路预测模型和基于负载均衡的路由决策算法。其中,链路预测方案采用社交网络模型,预测非授权用户和授权用户的相对位置及非授权用户的运动方向,以确定非授权用户对授权用户的干扰,为非授权用户路由决策提供支持。路由决策算法以时延、负载均衡为优化目标,根据链路预测结果选择一条最优路由进行数据传输,减少数据包的排队和链路拥堵造成的时延。为了验证本方案,本文基于NS2平台进行了仿真实验,结果表明本论文提出的路由方案能减少时延、平衡负载,降低非授权用户对授权用户的干扰,提升非授权用户路由的性能。
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