【摘 要】
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随着无线通信技术的不断发展,频谱资源的使用日趋频繁,无线频谱的紧缺是限制无线通信与服务应用持续发展的瓶颈。认知无线电技术被认为是解决无线频谱紧缺问题的一种新方法。
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随着无线通信技术的不断发展,频谱资源的使用日趋频繁,无线频谱的紧缺是限制无线通信与服务应用持续发展的瓶颈。认知无线电技术被认为是解决无线频谱紧缺问题的一种新方法。认知无线电技术从研究初期的概念范畴,到如今作为未来通信的十大热点技术之一,涉及网络架构和从物理层到网络层等多个层面关键技术的研究。本文主要对认知无线电的关键技术之一的频谱分配算法进行研究。频谱分配算法能够针对认知无线电的无线环境,有效利用网络资源,提高系统容量,对改善认知无线电系统的性能起决定性作用。本文首先分析了课题研究背景,介绍了认知无线电的概念和功能,比较详细地阐述了认知无线电的关键技术,并且分析了认知无线电的国内外研究现状。其次对认知无线电系统研究模型作了详细的分析,介绍了频谱分配技术的分类及分配原则,并研究了认知无线电频谱分配算法的三种模型。其中重点讨论了图论着色模型,并给出模型的数学描述。然后介绍了图论中相关的基本概念和基本原理,重点研究了图论中的连通分支和极大独立集的求解算法。建立了认知无线电频谱分配扩展模型,更加符合认知无线电系统的实际要求。研究了现有的基于图论着色模型的频谱分配算法,包括列表着色greedy算法、列表着色fair算法和颜色敏感图论着色算法。针对认知无线电系统的特点和要求,提出了一种基于极大独立集的频谱分配算法。在不考虑频谱效益的差异性的情况下,该算法能够有效的兼顾频谱分配的利用率和公平性,并能够减小频谱分配的通信开销和收敛时间,更加适合认知无线电动态频谱分配的实际要求。最后对于算法的通信开销、频谱利用率和公平性性能进行了仿真与分析,极大独立集频谱分配算法与列表着色greedy算法和列表着色fair算法进行比较,仿真结果分析验证了该算法的性能。
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