认知无线电中基于QoS分级的频谱分配策略

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基于认知无线电网络中用户需求频谱分配算法

ｄｅｍａｎｄｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍａｌｌｏｃａｔｉｏｎｐｒｉｏｒｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｒｅｓｅｔｂａｓｅｄｏｎｕｓｅｒ
Ｔｈｅｎａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｕｓｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｃａｎｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃｈａｎｎｅｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｏｆｕｓｅｒｓ．
中图分类号：ＴＮ９２文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．１１８０５／ＴＫＹＤＡ２０１３０３．０４０２
Ｓｐｅｃｔｒｕｍａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｕｓｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｉｎ
ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｕｓｅｒｓａｒｅｓａｔｉｓｆｉｅｄ，ｗｈｉｃｈｒｅｓｕｌｔｓｉｎｅｘｃｅｓｓｉｖｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｓｔｏｕｓｅｒｓｗｉｔｈｌｅｓｓ

认知无线网络中基于用户需求和频谱聚合的动态频谱分配

ｍＩｌｉ）ｕｉｅｎ的发展使非连续频谱接人成为可能，ｔｘｇｐ在它的支持下，可以将很小的频谱片段聚合为一段大的频谱带宽并
加以利用，从而达到提高频谱利用率的目的ｌ８】。
本文提议的算法综合考虑了用户需求和非连续频谱聚合两个方面，通过将一些小的频谱片段聚合为满足不同用户需求的频谱带宽的方法充分利用了频谱资源，从而达
了频谱浪费，而提高频谱效率。从
关键词
认知无线网络；谱分配；户需求；谱聚合的高速发展，可用频谱资源变得越来越少。但是，纵观各地区（包括城市热点地区）的无线频谱状
态，可以发现：很多频谱资源在一段时间内处于空闲状态【ｌ
适合认知无线网络的频谱分配算法势在必行。图论做为一种最优理论，是设计和分析频谱分配算法的有用工具，在
￥国家科技重大专项基金资助项目（ｏ２０Ｚ００３０７０）Ｎ．９Ｘ３０～０ — ３０国家 “６ ” ８３计划基金资助项目（ｏ２０ＡＡ１８５Ｎ．０９０１０）
— —
频谱分配算法的研究中被广泛应用。在参考文献『１基３中，
于列表着色（ｓｃｌｉ）型提出了３１ｔｏｒｇ模ｉ．ｏｎ种具有不同复杂度
和不同性能的分布式算法：贪婪算法、公平算法和随机算法。考虑到不同频段被不同用户占用具有不同的效益．参
考文献『１４定义了一种颜色敏感的图着色（ｏｒｅｓｉｃｌ－ｎｔｅｏｓｉｖｇｐｏｒｇＣＧ）ｒｈｃｌｉ，ＳＣ模型，ａｏｎ并在该模型的基础上提出几种基于标号的准则，如协作式最大总带宽准则（ｌｂｒｉｃｌｏｔｅｏａａｖ

无线通信网络中的频谱分配算法研究

无线通信网络中的频谱分配算法研究无线通信网络的迅速发展使得频谱资源成为一种十分宝贵的资源。

为了提高频谱利用率和网络性能，频谱分配算法成为研究的关键问题。

本文将探讨无线通信网络中的频谱分配算法，介绍几种主要的算法，并讨论它们的优缺点。

频谱分配算法是指在给定的频谱资源下，将这些资源分配给不同的用户或设备，以实现高效的通信。

算法的目标是使得网络的性能最大化，同时满足用户的需求。

下面将介绍几种常见的频谱分配算法。

1. 静态频谱分配算法：静态频谱分配算法指的是在系统初始化时将频谱资源固定地分配给不同的用户或设备。

这种算法简单直观，易于实现，但由于频谱分配是静态的，无法满足动态变化的网络环境和用户需求。

在实际应用中，静态频谱分配算法往往无法充分利用频谱资源。

2. 动态频谱分配算法：动态频谱分配算法是根据网络的实时需求和频谱资源的实时情况，动态地分配频谱资源。

这种算法可以根据用户的需求和网络状况进行实时优化，提高频谱利用率和网络性能。

常用的动态频谱分配算法有功率控制算法、博弈论算法等。

3. 基于图论的频谱分配算法：基于图论的频谱分配算法将无线通信网络建模为图，利用图论中的算法来进行频谱分配。

这种算法可以有效地解决频谱分配中的干扰问题，并提高频谱利用率。

例如，最大独立集算法和最小频谱聚类算法都是基于图论的频谱分配算法。

4. 基于机器学习的频谱分配算法：近年来，随着机器学习算法的不断发展，在频谱分配领域也出现了基于机器学习的频谱分配算法。

这种算法可以根据历史数据和实时数据，在无需先验知识的情况下进行频谱分配，进一步提高频谱利用率和网络性能。

例如，支持向量机算法和深度学习算法都可以用于频谱分配。

综上所述，无线通信网络中的频谱分配算法是提高频谱利用率和网络性能的关键问题。

静态频谱分配算法简单易行，但无法适应动态变化的网络环境。

动态频谱分配算法可以根据实时需求进行频谱分配，提高频谱利用率。

基于图论和机器学习的频谱分配算法能够解决干扰问题和提高网络性能。

基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略及其最优认知传输

基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略及其最优认知传输基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略及其最优认知传输一、引言随着无线通信技术的飞速发展，越来越多的无线设备接入网络，导致频谱资源日益紧张。

为了提高频谱利用效率，频谱共享成为了无线通信领域的一个重要研究方向。

认知无线电技术利用了频谱的临时利用和自适应控制，使得无线电频谱的利用能力得到了显著提升。

本文将介绍基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略及其最优认知传输。

二、ARQ反馈机制ARQ（Automatic Repeat Request）是一种可靠数据传输机制，通过使用反馈信号来确认数据包的接收情况，并在丢包情况下进行重传。

在认知无线电网络中，利用ARQ反馈机制可以进行频谱共享，从而提高网络的性能。

在基于ARQ反馈的频谱共享中，当一个终端节点想要申请频谱资源进行通信时，首先需要发送一个请求信号给基站。

基站在收到请求信号后，会根据当前的频谱利用情况来决定是否进行资源分配。

如果分配成功，基站会发送一个确认信号给终端节点，表示可以开始传输数据。

否则，终端节点需要等待一段时间后重新发送请求信号。

三、基于ARQ反馈的认知无线电网络频谱共享策略基于ARQ反馈的频谱共享策略主要包括三个步骤：申请、分配和传输。

首先，在申请阶段，终端节点会根据自身的通信需求发送请求信号给基站。

请求信号中包含了终端节点的身份信息、频谱需求以及传输参数等。

基站在收到请求信号后，根据当前的频谱利用情况来做出决策。

如果当前频谱资源充足，并且与其他终端节点之间没有干扰，基站将会分配频谱资源给该终端节点。

其次，在分配阶段，基站会根据终端节点的请求信息和当前的频谱利用情况来进行频谱资源的分配。

分配的原则是保证每个终端节点能够满足其通信需求，且不会造成频谱资源的浪费。

基站将分配好的频谱资源信息通过确认信号发送给终端节点。

最后，在传输阶段，终端节点根据获取到的频谱资源信息来进行数据传输。

计算机论文范文5000字

计算机论文范文5000字近年来,随着就业竞争越演越烈,关于毕业生就业质量问题的研讨亦日益广泛深入。

下面是店铺为大家推荐的计算机论文，供大家参考。

计算机论文范文一：认知无线电系统组成与运用场景探析认知无线电系统组成认知无线电系统是指采用认知无线电技术的无线通信系统，它借助于更加灵活的收发信机平台和增强的计算智能使得通信系统更加灵活。

认知无线电系统主要包括信息获取、学习以及决策与调整3个功能模块，如图1所示[3]。

认知无线电系统的首要特征是获取无线电外部环境、内部状态和相关政策等知识，以及监控用户需求的能力。

认知无线电系统具备获取无线电外部环境并进行分析处理的能力，例如，通过对当前频谱使用情况的分析，可以表示出无线通信系统的载波频率和通信带宽，甚至可以得到其覆盖范围和干扰水平等信息;认知无线电系统具备获取无线电内部状态信息能力，这些信息可以通过其配置信息、流量负载分布信息和发射功率等来得到;认知无线电系统具备获取相关政策信息的能力，无线电政策信息规定了特定环境下认知无线电系统可以使用的频带，最大发射功率以及相邻节点的频率和带宽等;认知无线电系统具备监控用户需求并根据用户需求进行决策调整的能力。

如表1所示，用户的业务需求一般可以分为话音、实时数据(比如图像)和非实时数据(比如大的文件包)3类，不同类型的业务对通信QoS的要求也不同。

认知无线电系统的第2个主要特征是学习的能力。

学习过程的目标是使用认知无线电系统以前储存下来的决策和结果的信息来提高性能。

根据学习内容的不同，学习方法可以分为3类。

第一类是监督学习，用于对外部环境的学习，主要是利用实测的信息对估计器进行训练;第2类是无监督学习，用于对外部环境的学习，主要是提取外部环境相关参数的变化规律;第3类是强化学习，用于对内部规则或行为的学习，主要是通过奖励和惩罚机制突出适应当前环境的规则或行为，抛弃不适合当前环境的规则或行为。

机器学习技术根据学习机制可以分为:机械式学习、基于解释的学习、指导式学习、类比学习和归纳学习等。

基于认知无线电的频谱感知与分配优化

基于认知无线电的频谱感知与分配优化概述近年来，随着无线通信领域的快速发展，频谱资源日益紧张。

为了有效利用有限的频谱资源，并满足不断增长的无线通信需求，认知无线电技术应运而生。

基于认知无线电的频谱感知与分配优化，成为了解决频谱利用效率问题的关键研究方向。

本文将深入探讨基于认知无线电的频谱感知与分配优化的相关内容。

1. 认知无线电的概念及原理认知无线电是一种具有智能化感知和机动性的无线通信技术，它通过感知和分析当前的频谱使用情况，实现对频谱资源的动态分配和优化。

其核心原理是通过信号感知、信号识别和频谱分配等技术手段，使终端设备能够实时地感知和判断频谱资源的利用情况，并根据需求进行智能化的调度与分配。

2. 认知无线电的频谱感知技术频谱感知是认知无线电的关键技术之一，它能够使设备能够感知到当前周围的频谱环境，并对频谱进行实时监测和评估。

目前，常用的频谱感知技术包括能量检测、周期检测、协方差检测等方法。

这些方法通过对接收信号的功率、周期和相关性进行检测和分析，得出频谱使用情况的信息。

3. 认知无线电的频谱分配优化技术频谱分配优化是认知无线电的核心任务之一，它是为了实现频谱资源的更加合理、高效地利用而进行的。

在频谱分配优化中，需要考虑到设备之间的协调与共享，以及用户的优先级和服务质量需求。

常用的频谱分配优化方法包括基于博弈论的频谱分配模型、基于机器学习的频谱分配算法等。

这些方法能够根据不同的需求和约束条件，实现对频谱资源的智能化分配和优化。

4. 认知无线电在相关领域的应用认知无线电技术在无线通信领域具有广泛的应用前景。

它可以用于提高无线通信系统的频谱利用效率，提升网络的整体性能。

同时，认知无线电也可以应用于无线电频谱管理、无线电频谱监测等领域。

此外，认知无线电技术还可以为智能交通、军事通信等领域带来新的解决方案和创新。

5. 认知无线电面临的挑战与展望虽然认知无线电技术的发展前景非常广阔，但仍然面临一些挑战。

认知无线电中的并行频谱分配算法

维普资讯
第２卷第７期９２００７年７月
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与
信
息
学
报
、．９．ｂ１ＮＯ７２
Ｊｕｎｌｏｅｔｏｉｓ＆ＩｆｒｔｏｃｎｌｇｏｒａｆＥｌｃｒｎｃｎｏｍａｉｎＴｅｈｏｏｙ
Ｊ１２０ｕ．０７
（ａｏａＫｙａｏａｏｙｆｏｍｎｃｔｎＵｉｒｔｏｌｔｎｃｃｎｅｎｅｎｌｙｏｈｎ，Ｎｔｎｌｅｂｒｔｍｕｉｉ，ｎｖｓｙＥｅｒｉＳｉｃａｄＴｃｏｇＣｉａｉＬｒｏＣａｏｅｉｆｃｏｅｈｏｆＣｅｇｕ１０４Ｃｉａｈｎｄ０５，ｈｎ）６
缩短分配周期，从而适应了认知无线电对环境的快速感知的要求。仿真结果分析验证了结论的正确性。
关键词：认知无线电；开放式频谱分配；图论着色；并行算法中图分类号：Ｔ１．５Ｎ９５６文献标识码：Ａ文章编号：１０ —８６２０）７ｌ０—４０９５９ｆ０７０＿６８０
ｒｑｉｅｎｆｃｇｉｉｅｒｉ．ｓｌｓｏｉｌｔｏｎａｙｉｐｏｅｔｓｃｎｌｓｏｅｕｒｍｅｔｏｏｎｔｖａｏＲｅｕｔｆｓｍｕａｉｎａｄａｌｓｓｒｖｈｉｏｃｕｉｎ．ｄｎＫｅｒｓｙｗｏｄ：ＣｏｎｔｖａｉＯｐｅｐｃｒｍｌｃｔｏ；Ｇｒｐ — ｏｏｉｇＰａａｌｌａｇｒｔｍｇｉｉｅｒｏ；ｄｎｓｅｔｕａｏａｉｎｌａｈｃｌｒｎ；ｒｅｌｏｉｈｌ

基于认知无线电网络的动态频谱分配

性能，且对次用户的平均吞吐量和平均延迟影响较小。关键词：认知无线电网络；动态频谱接入；拥塞率；信道预留；马尔科夫模型
ＤｙｎａｍｉｃＳｐｅｃｔｒｕｍＡｌｌｏｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄ０ｎＣｏｇｎｉｔｉｖｅＲａｄｉｏＮｅｔｗｏｒｋ
ａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｇｕａｒｄｃｈａｎｎｅｌｗｉｔｈｑｕｅｕｉｎｇ．Ｉｎｔｈｅｃａｓｅｗｉｔｈｏｕｔａｆｆｅｃｔｉｎｇｐｒｉｍａｒｙｕｓｅｒ ’ Ｓｓｅｒｖｉｃｅｓ，ｂｅｃａｕｓｅｏｆａｒｒｉｖａｌｏｆｐｒｉｍａｒｙｕｓｅｒ，ｔｈｅｓｃｈｅｍｅｐｒｏｖｉｄｅｓｒｅｓｅｒｖｅｄｃｈａｎｎｅｌｓｆｏｒｈａｎｄｏｖｅｒｓｅｃｏｎｄａｙｒｕｓｅｒｓ，ａｎｄｑｕｅｕｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｉｓａｄｏｐｔｅｄｆｏｒｎｅｗａｒｉｖａｌｓｅｃｏｎｄａｙｒｕｓｅｒｓ．Ｗｈｅｎｔｈｅｒｅｉｓｄｅｐａｒｔｕｒｅｏｆｏｎｇｏｉｎｇｐｒｉｍａｙｒｕｓｅｒｏｒｓｅｃｏｎｄａｙｒｕｓｅｒ，ｓｅｃｏｎｄａｒｙｕｓｅｒｓｉｎｑｕｅｕｅｃａｎｕｓｅｉｄｌｅａｖａｉｌａｂｌｅｓｕｂ — ｃｈａｎｎｅｌｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｐｒｉｏｒｉｔｙ— ｒａｎｋｅｄ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｎｌｙｒｅｓｅｖｉｒｎｇｇｕａｒｄｃｈａｎｎｅｌａｎｄｏｎｌｙｕｓｉｎｇｑｕｅｕｅｂｕｆｆｅｒ，ｔｈｅｓｒａｔｔｅｇｙｈａｓａｓｍａｌｌｉｍｐａｃｔｏｎｓｅｃｏｎｄａｙｒｕｓｅｒａｖｅｒａｇｅｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔａｎｄａｖｅｒａｇｅｄｅｌａｙｉｎｇ，ａｎｄｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｓｏｖｅｒａｌｌｓｙｓｔｅｍｆａｉｌｕｒｅｒａｔｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．

广播电视传输网络中的频谱共享策略考核试卷

（）
2.认知无线电技术能够实现对空闲频谱的______。
（）
3.频谱池化策略允许用户在______内共享频谱资源。
（）
4.为了减少同频干扰，可以采用______技术来改善信号接收质量。
（）
5.在动态频谱分配中，频谱分配策略通常基于______的实时信息。
（）
6.提高频谱感知的准确性对于实施有效的频谱共享策略是______的。
4.挑战包括频谱管理的复杂性、信号干扰、法规限制等，应对措施包括采用认知无线电、动态频谱分配等策略。
广播电视传输网络中的频谱共享策略考核试卷
考生姓名：__________答题日期：_______得分：_________判卷人：_________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.广播电视传输网络中，以下哪种策略不属于频谱共享策略？（）
A.提高接收机灵敏度
B.使用干扰消除算法
C.增加发射功率
D.采用多输入多输出技术
6.在广播电视传输网络中，哪些因素会影响频谱共享的效率？（）
A.信号调制方式
B.信道编码效率
C.传输距离
D.环境噪声水平
7.以下哪些是认知无线电技术的优点？（）
A.提高频谱利用率
B.减少固定频谱分配的浪费
C.增加传输速率
A.动态频谱分配
B.静态频谱分配
C.频谱池化
D.独立频谱使用
2.在动态频谱分配中，以下哪项是主要目的？（）
A.提高频谱利用率
B.降低传输速率
C.减少信道干扰
D.增加传输时延
3.下列哪种技术常用于实现频谱感知？（）
A.压缩感知技术

认知无线电

16
通常一个博弈过程包括五个方面：通常一个博弈过程包括五个方面： 1、参与者：博弈中进行独立决策的参与者也称为局中人 2、策略：在每一局博弈中，参与者都会选择一种实际可行的方案 3、信息：它是参与者选择策略的前提 4、次序：由于每个博弈方的决策有先后之分，所做的决策也不止一次，这样就产生了次序。 5、得失：博弈的结果称为得失。
2、认知无线电原理
无线环境
发射信号
频谱激励频谱感知
频谱判决
信道容量频谱分析
频谱信息
认知无线电原理图
3、认知无线电的特点、
1.对环境的感知能力 2.对环境变化的学习能力 3.对环境变化的自适应性 4.通信质量的高可靠性 5.对频谱资源的充分利用 6.系统功能模块的可重构性
频谱分配
LB = {ln.m • b n.m }N ×M
14
• 干扰矩阵集合
C = {cn ,k ,m c
n,k ,m
∈ {0,1}}N × N ×M
• 无干扰的频谱分配矩阵
A = {an ,m an ,m ∈ {0,1}}N ×M
A必须满足无干扰条件：
基于着色理论的频谱分配方法具有时间开销小的优点，但精度不够高。
一、概念
频谱分配就是根据需要接入系统用户数目及其服务要求将频谱分配给一个或多个指定用户。频谱分配的主要目的就是通过一个自适应策略有效的选择和利用空闲频谱。利用动态频谱分配策略，可有效的提高无线通信的灵活性，使授权用户和非授权用户之间避免冲突，公平地享有频谱资源，满足用户因不同业务而不断变化的需求。
认知无线电的基础知识
1、认知无线电(Cognitive Radio,CR)概念认知无线电(Cognitive Radio,CR)概念

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＝
，
３基于ＱＳｏ分级的频谱分配策略
３频谱分岛模型．１
认知无线电频谱分配模型＿由可用频谱矩阵三４Ｊ、效益矩阵、干扰约束矩阵Ｃ和无干扰分配矩阵描述。假定在一
Ｘ，｝２…，。
（）２
其中，代表时延；代表延时抖动；代表第种评判指标ｚ
目的。
频谱，本文提出对小区中的用户进行ＱＳ级别判定的思想，ｏ
通过对用户进行ＱＳ级别模糊判决后，能得到用户接入优先ｏ级顺序和用户接入的标准。对认知用户的ＱＳ进行级别判定时，涉及到时延、延时ｏ
频谱分配是认知无线电技术的核心部分。近年来，很多
第３卷第１８０期
Ｖ０．１３８
Ｎｏ．０１
计
算
机பைடு நூலகம்
工
程
２１０２年５月
Ｍａ２２ｙ０１
ＣｏｍｐｕｅｔｒＥｎｇｎｅｒｎｉｅｉｇ
・网络与通信・
文章编号：００３２（１１＿９—ｏｌ０— ４８０２０＿２＿２）．ｏ＿３
个无线蜂窝系统中，共有 Ⅳ个认知用户，编号为０Ⅳ一，检～１测出的可用空闲频谱数为Ｍ，编号为ＯＭ一。分配模型描述～１
如下：
等，其中ｊｌ，ｇ＝， …，。２
因每种业务对ＱＳ中的指标集要求不一样，ｏ如语音和视频实时性高，对时延及延时抖动要求很严；而数据业务要求
ｗｉｏｌｂｒｔｅＭａｕＢａｄｄｈＣＢｌｏｉｍ．ｉｌｔｎｅｐｒｎａｒｓｌｅｎｔｔｔａｅｐｏｏｅｐｃｕａｌｃｔｎｔＣｌｏａｖｘＳｍｎｗｉｔ（ＭＳ）ａｇｒｈａｉｈｔＳｍｕａｉｘｅｉｔｌｅｕｔｄｍｏｓａｅｈｔｈｒｐｓｄｓｅｔｍｌａｉｏｍｅｓｒｔｒｏｏｓａｅｙｃｎｍｅｔｅＱＳｄｍａｄｆｏｉｖｓｒ，ｎｓｒｅｉｈｒｙｔｍｒｕｈｕｎｃｅｓａｎｓ．ｒｔｔｇａｅｏｅｎｓｃｇｔｅｅｓａｄｅｕｅｔｇｅｓｔｏｇｐｔｄａｃｓｉｅｓｈｔｏｎｉｕｎｈｈｓｅｈａｆｒ
ｓｅｔｍｌｃｔｎｓａｇａｅｎＱｕｌｆｅｖｃ（ＳｇａｉｇｉｏｎｔｅｒｄｏＩｃｎｔｃｓｏｒｈｎｉｅｄｃｓｎｍｏｅｗｈｃａｐｃｒａｌａｏｔｔｙｂｓｄｏａｉｏｒｉｅＱｏ）ｒｄｎｃｇｉｖａｉ．ｔｏｓｕｔａｃｍｐｅｅｓｅｉｏｄｌｉｈｃｎｕｏｉｒｅｔｙＳｎｉｒｖｉｄｓｒｎｔｔｅｃｇｉｖｓｒ’ ＳｌｅｃｏｄｎｅｒｕｉｅｓｔｐｓＩｅｌｙｅｓｅｔｍｌｃｔｎｆｒｃｇｉｖｕｔｍｅｓｃｍｂｎｄｉｉａｅｈｏｔｅｕｅｓＱｏｖｌｃｒｉｇｔｔｉｂｓｓｅ．ｔｍｐｏｓｔｐｃｕａｌａｏｏｏｎｔｅｃｓｃｍｉｎｉｅａｏｈｎｙｈｒｏｉｉｏｒｏｉｅ
文献标识码：Ａ
中圈分类号：Ｐ９Ｔ３３
认知无线电中基于ＱｏＳ分级的频谱分配策略
朱冰莲，裴光术，张磊，何志光，卢顾
（重庆大学通信工程学院，重庆４０４）００４
摘
要：为提高认知无线电中的系统吞吐量，保证频谱分配的公平性，提出一种基于服务质量（ｏ）ＱＳ分级的频谱分配策略。建立模糊综合
ＳｅｔｕＡｌｏａｉｎＳｒｔｇｐｃｒｍｌｃｔｏｔａｅｙ
ＢａｅｎＱ０ａｉｇｉｇｉｖｄｏｓｄ０ＳＧｒｄｎＣｏｎｔｅＲａｉｎｉ
ＺＨＵｎ－ｉｎＰＥａｇｓｕＺＨＡＮＧｉＨＥＺｈ－ｕｎ，Ｂｉｇｌ，ＩＧｕｎ－ｈ，ａＬｅ，ｉｇａｇＬＵｏＨａ
ＤＯＩ１．９９．ｓ．００３２．０２１．２：０３６０ｉｎ１０ —４８２１．００７ｓ
ｌ概述
随着人们对无线通信业务需求的增长，可供利用的频谱
资源日益紧张。认知无线电是一种智能无线通信系统，它能
输等。同的业务在传输时对时延、时抖动、不延误码率等ＱｏＳ
判决模型，根据认知用户的业务类型判别其ＱＳ级别，应用ＣＢ信道分配算法进行频谱分配。仿真实验结果表明，该频谱分配策略能ｏＭＳ在满足认知用户ＱＳｏ需求的同时，证较高的系统吞吐量和接入公平性。保
关幢词：认知无线电；频谱分配；服务质量；系统吞吐量；公平性
的研究者对频谱分配进行了深入研究。文献［】１提出一种以最大化总带宽为目标的信道分配算法－－ＣＢＣｌｂｒｔｅ－ＭＳ（ｏｌｏａｖａｉＭａｕａｄｉｔ）ｘＳｍＢｎｗｄｈ，考虑系统的总频谱效用，保证了系统
的吞吐量。献［］文２在文献［】１的基础上提出了一种基于自适应
２２模型分析．模糊综合判决是一种以模糊数学为基础，应用模糊关系
合成的原理，将一些不易定量的因素量化以进行综合判决的
方法。本文引用模糊判决原理对认知用户进行ＱｏＳ分级，模糊判决模型如图１所示。
种自适应切换算法，引入了ＣＦＣｌｂｒｔｅｘＰｏｏ— ＭＰ（ｏｌｏａｉｒｐｒａｖＭａｔｎｌＦｉ算法，通过ＣＢ和ＣＦ的自适应切换，保证ｉａａ）ｏｒＭＳＭＰ系统的高带宽收益和用户接入的公平性，但公平性效果不明显，也不能较好地保证认知用户的ＱＳｏ。在上述研究的基础上，本文提出一种基于ＱＳ分级的频谱分配策略。ｏ
基本原理阐述如下：（）１业务类型的分类在无线蜂窝网络的小区中，认知用户传输的业务类型有
图２指标评分示意图
结合各判决指标对每种业务的认知用户的权重系数和评
分结果，最终获得的模糊判决矩阵为：
Ｖ２，ｌ１
，
多种，如语音、视频、数据等。综合判决模型的第１层是对
遗传算法的频谱分配方法，优化了系统的分配性能，实现了系统效益的最大化。但文献［－】１２都存在一个共同的问题，即
认知用户接入的公平性很低，无法保证认知用户的服务质量（ｕｌｙｏｅｖｃ，Ｓ。文献［】ＱａｉｆＳｒｉｅＱｏ）ｔ３在文献［］１的基础上提出一
ｗ２２ × １
，
ｗ２ＸＳ２２
，
ｗ２ＸＳ２
，
要对用户进行ＱＳ级别判定，先需要确定各种业务的ｏ首
Ｓｐ１
．
ｐ，２
…
Ｍ
评价因素，即通过哪些指标来衡量用户的ＱＳ级别。衡量ｏＱＳ的主要因素有时延、延迟抖动、丢包率、误码率等。综ｏ合判决模型的第２层是确定ＱｏＳ级别判决指标集：
２基于ＱＳ的模糊综合判决模型ｏ
２１Ｑｏ．Ｓ分缓随着无线通信技术的不断发展，认知无线电网络也被要求支持以下几种常见的多媒体业务，如语音、视频和数据传
作者简介：朱冰莲（５－）女，１９，９教授，主研方向：认知无线电技术，
信号处理；裴光术，硕士研究生；张卢颢，学士磊，博士研究生；何志光、
收稿日期：２１－７５０１ — ０２
Ｅｍｉｚｕｌｑ．ｕｎ－ａ：ｈｂｌ＠ｃｕｄ．ｅｃ
第３卷８
第１期０
朱冰莲，裴光术，张
磊，等：认知无线电中基于ＱＳ分级的频谱分配策略ｏ
９３
图１基于ＱＳ的多因素模糊综合判决模型ｏ
抖动、误码率、丢失率、接入优先级等多种ＱＳ因素，只有ｏ
综合考虑这些因素，才能有效准确判另出用户的ＱＳ级别。０ｏ同时判决ＱｏＳ级别是一个模糊问题，涉及到多种因素共同作用，而且在评价中存在大量的模糊现象和模糊概念。因此，本文在综合判决时，运用了模糊数学中的模糊综合判决方法。
因素有不同的要求。为满足不同业务对ＱｏＳ的不同需求，更好地为认知用户提供高质量的无线传输服务和更有效地利用
感知周围环境，发现暂时未被主用户利用的 “ 频谱空穴” 且，在不影响主用户的正常通信基础上，智能地接入空闲频段并动态利用，从而达到提高频谱利用率、缓解频谱资源紧张的
小区中用户传输的业务类型进行分类。
＝
，ｌ … ｖ，’ ２，ｊ，，
Ｖｉ２２ … ｖＩ２ｉ
Ｖ２ｌ１
Ｓ＝
，
＝
｛，，｝ …，＝｛
：
［ｌ啦，ｇ】ｌ， …，
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［ｓａｔｎｏｄｒｔｒｖｅｓｓｅｔｒｕｈｕｏｎｔｅｒｄｏａｄｅｓｒｈａｎｓｆｓｅｔｍｌｃｔｎｔｉｐｐｒｒｐｓｓａＡｂｔｅｉＩｒｅｉｏｅｔｙｔｍｏｇｐｔｎｃｇｉｖａｉｎｎｕｅｔｅｆｉｅｓｏｐｃｕａｌａｉ，ｓａｅｏｏｅｒｏｍｐｈｈｉｉｒｒｏｏｈｐ