基于比例公平调度算法的认知无线电系统性能分析

认知无线电网络中的资源分配与信道预测在认知无线电网络中，资源分配和信道预测是两个关键的技术，它们对于实现高效的频谱利用和优化网络性能至关重要。

本文将分别探讨认知无线电网络中的资源分配和信道预测的相关内容。

首先，资源分配是指在认知无线电网络中合理分配可用的频谱资源和其他网络资源，以满足用户的通信需求，并确保网络的高效运行。

认知无线电网络中的资源分配可以分为静态资源分配和动态资源分配两种方式。

静态资源分配是指在网络的初始阶段或者长时间段内，根据用户的需求和网络的拓扑结构，将可用的频谱资源按照一定的规则进行分配。

静态资源分配的优势在于它可以在一定程度上减少网络资源的浪费，并提高网络的可靠性和稳定性。

然而，静态资源分配也存在着资源利用率不高和难以适应网络动态变化的缺点。

相比之下，动态资源分配可以根据网络中用户的实时需求和频谱的实时可用性，动态地对资源进行分配。

动态资源分配的优势在于可以更好地适应网络的动态变化，并且在资源利用率和网络性能方面表现更好。

但是，动态资源分配也面临着资源竞争和各个用户之间的公平性问题。

为了解决资源分配中的挑战和问题，研究者们提出了许多方法和算法。

例如，一些研究工作通过优化算法和机器学习技术来实现资源的最优分配，以提高网络的性能和效率。

还有一些研究工作关注于资源的共享和协作，通过引入合作机制和资源交换策略来提高资源利用率和网络的整体性能。

在认知无线电网络中，信道预测是指通过对信道状况的预测和推测，为无线通信系统提供实时的信道状态信息，以支持资源分配和动态频谱访问的决策。

信道预测的准确性直接影响到网络的容量和性能。

为了进行信道预测，研究人员通常会采用一些信道测量技术和信道建模方法。

例如，通过收集信道参数的历史数据和实时数据，利用统计学的方法和机器学习算法来建立信道模型，并进行信道状态的预测和推测。

另外，还有一些基于物理模型的信道预测方法，通过对信号传播特性和环境参数的建模和分析，来实现对信道状态的预测。

认知无线电通信系统的误码率分析模型无线电通信技术在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色。

从手机通话到电视信号的接收，无线电通信技术在传递信息和促进人与人之间的联系方面发挥了不可替代的作用。

然而，无线电通信系统中的误码率问题一直是一个困扰工程师和研究者的难题。

误码率是指在数据传输过程中发生的错误的比率。

对于无线电通信系统来说，误码率与电磁干扰、信号衰减、多径衰减和噪声等因素有关。

因此，建立一种准确的、可靠的误码率分析模型是非常重要的。

在传统的无线电通信系统中，误码率通常通过计算二元信号（即0和1）的比特错误率（BER）来确定。

然而，在通信系统中，信号往往不仅仅是简单的二进制序列，而是由多个符号组成的复杂信号。

因此，在现代的无线电通信系统中，需使用符号错误率（SER）来表示误码率。

SER是指发送的符号中被接收方错误识别的符号的比率。

SER的计算方法通常基于误码事件。

误码事件是指接收方错误识别发送方发送的符号的事件。

它由多个子事件组成，这些子事件包括：·当符号能够被接收方正确识别时，信噪比（SNR）的值·确定接收方错误识别符号的符号·确定错误识别符号的发生时间·确定错识别符号的类型误码率实际上由符号错误率和错误接收事件数量之间的关系决定。

对于给定的误码事件，误码率SER可以用以下公式计算：SER = P(s1) * P(e1|s1) + P(s2) * P(e2|s2) + ... + P(sn) * P(en|sn)其中，s1, s2,...sn是发送的不同符号，e1,e2,...en是接收方错误识别发送方发送的不同符号的事件，P(s1), P(s2),..., P(sn)是发送方发送每个符号的概率，P(e1|s1), P(e2|s2),..., P(en|sn)是每个发送方符号被接收方错误识别的概率。

误码率分析模型的建立，首先需要对无线电通信的信道特性有深入的认识，这样才能提供可行的分析方法。

认知无线网络中基于免疫优化的比例公平资源分配
柴争义;刘冉;王颖锋;朱思峰
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2013(33)8
【摘要】针对认知无线网络中基于OFDM技术的资源分配,将其建模为一个约束优化问题,进而提出了一种基于免疫克隆的求解方法.算法采用两阶段资源分配方法,即先将子载波分配给用户,然后基于免疫优化算法给不同的子载波分配功率.此外,算法充分考虑了主用户可容忍的干扰约束及次用户对资源的比例需求,更符合实际要求.根据问题本身特点,设计了适合算法求解的编码、克隆、变异算子.仿真实验结果表明,在总发射功率、误码率及主用户可接受的干扰等约束下,本算法可以获得较高的数据吞吐量,并保证次用户对资源需求的公平性.
【总页数】7页(P794-800)
【关键词】认知无线网络;免疫克隆;OFDM;资源分配;比例公平
【作者】柴争义;刘冉;王颖锋;朱思峰
【作者单位】天津工业大学计算机科学与软件学院;华北水利水电学院软件学院;河南财经政法大学计算机与信息工程学院;东南大学移动通信国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN925;TP18
【相关文献】
1.中继网中基于 QoS 保证和比例公平的资源分配 [J], 刘冰华;李校林;徐旭东
2.多小区认知无线网络基于免疫算法的资源分配 [J], 周朝荣;朱建尧;孙三山
3.认知无线电中基于比例公平的资源分配方案 [J], 周刘纪;刘开华;马永涛
4.认知无线网络中基于免疫克隆优化的功率分配 [J], 柴争义;陈亮;朱思峰;沈连丰
5.分组比例公平M-GSO优化的FBMC认知无线电资源分配算法 [J], 廉昱晴;刘彦隆
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认知无线电系统中频谱可预测性的递归定量分析认知无线电系统是一种基于频谱感知和优化资源利用的革新性技术。

自从这种技术被提出以来，研究人员们发现频谱可预测性是认知无线电系统中最具挑战性的研究领域之一。

频谱可预测性是指系统能否准确预测未来频谱的变化趋势，这对认知无线电系统的频谱共用和优化资源利用至关重要。

本文基于递归定量分析方法，对认知无线电系统中频谱可预测性进行了研究分析。

递归定量分析是一种常用的数学方法，可以用于分析复杂系统中的动态行为和稳定性。

在认知无线电系统中，递归定量分析可以用来评估系统的频谱可预测性，从而优化资源利用和频谱共享。

具体来说，递归定量分析可以分为两个部分：递归方程和特征值分析。

首先，我们定义递归方程：假设系统中有N个频谱信道，第n 个信道的频谱利用率为sn，信道之间的干扰系数为aN,n+1。

则系统整体的干扰矩阵为A，其中A(i,j) = ai,j。

则整个系统的频谱利用率向量可以表示为：S = [s1,s2,……,sn]。

利用递归方程可以描述系统的时变行为，即随着时间推移，整个系统的频谱利用率会发生变化。

递归方程的形式为：S(n+1) = A*S(n)。

其次，我们进行特征值分析：特征值是一个矩阵的重要特性，可以用来描述矩阵的性质和行为。

在认知无线电系统中，特征值的分析可以用来研究频谱可预测性。

特别是，我们可以利用特征向量分析系统的稳定性，进而评估系统的频谱可预测性。

设A矩阵的特征值为λ，特征向量为V，则我们可以将递归方程改写为：S(n) = V*λ^n+V0。

其中，V0为零向量。

特别是，当特征值λ的模长小于1时，系统是稳定的，即系统的频谱利用率会随着时间趋向一个稳定状态。

如果λ的模长大于1，系统会不断震荡，频谱利用率会不断波动，难以实现准确的频谱共用和优化资源利用。

因此，特征向量分析是评估认知无线电系统中频谱可预测性的关键方法。

综上所述，递归定量分析是评估认知无线电系统中频谱可预测性的重要方法。

认知无线电系统频谱自适应调度算法设计
徐斌阳;李健颖;李少谦
【期刊名称】《电子科技大学学报》
【年(卷),期】2008(37)6
【摘要】针对认知无线电系统多媒体业务应用,提出了一种基于频谱感知的自适应分组调度算法.该算法通过自适应地调整实时业务和非实时业务间的资源配额,以在空闲频谱资源变化情况下保证实时业务的QoS需求.基于IEEE 802.22无线区域网(WRAN)的认知无线电系统仿真表明,同已有的3种典型分组调度算法M-LWDF、Exp和PF相比较,该频谱自适应分组调度算法可以在变化的空闲频谱条件下为实时业务提供更为可靠的QoS保障,获得更高的系统吞吐量和频谱利用效率.
【总页数】4页(P815-817,921)
【作者】徐斌阳;李健颖;李少谦
【作者单位】电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,成都,610054;电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,成都,610054;电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,成都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TN929
【相关文献】
1.认知无线电系统中的频谱感知问题研究 [J], 杨洪宾
2.一种认知无线电系统频谱分配和频谱感知联合设计 [J], 胡首都;郭龙;仵国锋
3.认知无线电系统中频谱可预测性的递归定量分析 [J], 李红岩
4.非理想频谱感知下认知无线电系统性能分析 [J], 陈松;王盛;郑娜娥;胡捍英
5.改进的认知无线电系统中频谱共享博弈算法 [J], 韩松;李鑫滨;马锴;刘志新因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

认知无线电系统中频谱分配算法的研究的开题报告题目：认知无线电系统中频谱分配算法的研究一、选题背景随着无线通信技术的不断发展和普及，移动设备的数量和种类越来越多，人们对于无线通信的需求也越来越高。

然而，现有的无线通信系统中已经使用的频谱资源已经达到了极限，频谱短缺已经成为制约无线通信系统发展的关键因素之一。

因此，如何合理地利用频谱资源来满足各类通信需求成为了当今无线通信领域的一个热门研究方向。

认知无线电系统是一种新型的无线通信技术，它通过对周围环境进行感知和分析，利用未被使用的频谱资源来满足不同用户的通信需求。

频谱分配算法是认知无线电系统的关键技术之一，它决定了认知无线电系统的性能和效率。

因此，对于认知无线电系统中频谱分配算法的研究成为了当前无线通信领域的一个重要研究课题。

二、研究目的本研究旨在探讨认知无线电系统中频谱分配算法的研究，并且开发一种高效的频谱分配算法，实现在认知无线电系统下对于频谱资源的优化利用。

具体目的如下：1.了解认知无线电系统的技术原理和应用现状。

2.分析目前认知无线电系统中频谱分配算法存在的问题，如频谱分配效率低、频谱分配策略复杂等，探讨改进方案。

3.针对现有算法的局限和不足，提出一种高效的认知无线电系统中频谱分配算法，并进行实验验证。

三、研究内容和方法研究内容：1.认知无线电技术原理和应用现状的分析。

2.现有认知无线电系统中的频谱分配算法分析。

3.针对目前分配算法中存在的问题，提出改进方案。

4.设计一种高效的认知无线电系统中频谱分配算法，并进行实验验证。

研究方法：1.文献研究法，收集和整理大量的相关文献，深入了解认知无线电技术和频谱分配算法的理论知识和应用现状。

2.数据分析法，通过对实验数据的分析，比较不同频谱分配算法的效率和可靠性。

3.算法设计和仿真实验法，设计并仿真实验提出的高效频谱分配算法，并对其效果进行验证。

四、预期成果1.论文：撰写一篇关于认知无线电系统中频谱分配算法的研究论文，明确研究目的、方法和成果，有效论证提出的算法优点和实际应用价值。

第37卷第10期计算机仿真2020年10月

文章编号：1006 - 9348 (2020) 10 - 0407 -05

基于认知无线电技术的电磁频谱资源调度算法

乔柳源\邱钊洋2(1.武警上海市总队，上海201103;2.中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，北京100054)

摘要：目前电磁频谱资源调度算法存在稳定性和性能效果较差的问题。提出了基于认知无线电技术的电磁频谱资源调度改 进算法，通过分析认知无线电技术的认知性能与重配置性能，建立认知无线电循环结构框架，根据电磁频谱模块内容的电磁 态势特征，总结频谱资源调度的必要条件，依据传统资源调度算法，结合频谱聚合方法，采用即时速度及其约束条件，获取相 应资源块运行状态，利用整体调度算法和局部调度算法的不同原理，完成电磁频谱资源调度算法的优化改进。仿真结果表 明，改进算法优化了传统算法中的弊端，降低了 CPU与内存的占用率，提高了带宽，且稳定性较高，具备更为有效的调度 效果。关键词：认知无线电技术；电磁频谱;资源调度;改进算法 中图分类号:TP29 文献标识码：B

Algorithm for Electromagnetic Spectrum Resource Scheduling Based on Cognitive Radio Technology

QIAO Liu - yuan1 ,QIU Zhao - yang2

(1. Shanghai Armed Police Corps, Shanghai 201103, China；2. Information Engineering University of PLA Strategic Support Force, Beijing 100054, China)

ABSTRACT ： Currently, the electromagnetic spectrum resource scheduling algorithms have some problems that the stability and performance is poor. Therefore, this paper puts forward an improved algorithm for electromagnetic spec­