认知无线电网络的健壮拓扑构建与资源分配优化

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在认知无线电网络中,由于主用户具有使用授权信道的绝对优先权,以至于认知用户在使用授权信道时必须在主用户重新占用信道时及时退出信道,这就造成认知用户数据传输的中断;若认知用户退出不及时,则会对主用户产生有害干扰.另外,在相互干扰范围内的认知用户如果使用了相同信道,他们进行传输数据时也会产生干扰.为了避免这些情况的发生或减少这些情况带来的影响,需要在认知无线电网络的信道分配过程中保证网络的连通性和网络干扰的最小化.另一方面,在认知用户使用信道之前,需要事先检测信道是否可用.但是在实际的网络环境中,往往存在阴影效应、遮蔽效应和多径效应等因素,导致了虚警概率和漏检概率的存在,进而造成了不准确的信道检测结果.为了降低这些因素对网络性能的影响,本文针对以上两种问题提出了解决方案:(1)我们假设认知无线电网络中只有一个主用户和多个认知用户共享信道的情况,证明了在认知用户具备多个radio的情况下,至少存在一个健壮的信道分配策略.为了寻找具有最小网络间干扰的健壮的信道分配方法,CRTCA(Central Robust Topology Control Algorithm)给出了保证网络健壮性的拓扑控制算法和信道选择算法,基于此我们考虑到了认知用户使用信道时由于不及时的退让进而对主用户产生干扰,提出了ICAA(Improved Channel Assignment Algorithm)对其进行了改进.仿真说明了该算法能有效地降低认知用户在使用信道时对主用户的碰撞,增加网络的吞吐量.(2)考虑到实际的认知无线电网络环境中由于阴影效应、遮蔽效应和多径效应等因素引起的漏检概率和虚警概率,针对非理想感知情况,提出了NICSA(Non-ideal Channel Selection Algorithm)算法.在该算法中我们给出了信道接入概率和非理想感知情况下的碰撞概率这两个指标,通过二者门限值的灵活变化可以使得认知无线电能适应不同的网络环境,并且能最大限度的减少认知用户与主用户之间的碰撞.
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