【摘 要】
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随着通信技术的迅猛发展,人们对无线电频谱资源的需求日益强烈,为提高频谱利用率,认知无线电技术应运而生。认知无线电技术是指认知用户可以动态感知空闲频谱,并在保证不对授
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随着通信技术的迅猛发展,人们对无线电频谱资源的需求日益强烈,为提高频谱利用率,认知无线电技术应运而生。认知无线电技术是指认知用户可以动态感知空闲频谱,并在保证不对授权用户造成干扰的前提下择机接入频谱进行通信的技术。频谱感知与频谱分配是认知无线电技术的两个重要研究内容。本文以频谱感知与频谱分配中的模型及算法为核心,分别对认知网络的中继协同频谱感知技术和图着色频谱分配模型进行研究,并做出了相应的优化和改进。对于认知网络中协同频谱感知技术的研究,论文首先分析了认知网络模型,并以使系统获得较大的检测概率同时拥有低能耗为目标,设计出更适用于频谱感知问题的多跳中继协作算法。该算法中,认知用户首先挑选出最优中继,然后根据最优中继进行多跳式协同感知。该算法与原来的中继协作算法相比,具有更好的系统检测概率,且在提高检测概率同时也降低了认知网络中中继节点的能量消耗。对于认知无线电网络频谱分配技术,研究分为两部分:首先对分配模型的建模问题进行研究,由于CRN系统的单信道多用户问题可看作N个认知用户竞争M条子信道问题,本研究采用图论着色模型对该系统建模。针对图论着色模型在时间上的不相关会影响到认知用户接入公平性的问题,本文对该模型的目标评价函数进行改进。考虑到频谱分配问题属于非线性离散的多目标问题,且粒子群算法适用于解决该类问题,本文结合二进制粒子群算法和自适应粒子群算法对改进的频谱分配模型进行求解。改进后的频谱分配算法在获得较大系统网络效益的同时提高了用户接入的公平性,确保了最大网络效益和最大比例公平性的兼顾。
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