自组织认知网络频谱管理MAC协议的研究

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随着分布式网络在军事、应急通信、无线传感、Mesh扩容等领域应用需求的增加,成为了目前宽带无中心移动通信网络技术研究的热点,但传统的频谱分配和管理策略,使得频谱资源在大容量用户和高速率业务面前特别匮乏。认知无线电(CognitiveRadio,CR)和自组织网络(Self-OrganizationNetwork,SON)的提出,不仅通过动态频谱接入技术有望解决无线资源频谱紧缺难题,而且引入自主智能功能,根据网络变化进行自主配置、自主优化和自主恢复等调整使网络达到最佳性能,为频谱提供有效的管理策略,具有重要的理论研究意义及应用价值。  本文在学习认知无线电的基础上,对分布式认知网络同步和异步式频谱管理几种典型的MAC协议进行深入研究,并通过二项式分布和二维马尔科夫链等工具建立了分析网络吞吐性能的数学模型。在此基础上,本文将SON中自配置、自分配、自优化能力分别引入到频谱感知策略、频谱配置策略、频谱协商策略、频谱选择算法、频谱资源使用等方面,以无干扰、高吞吐量、低时延抖动、低功耗为改进目标,对自组织认知网络中频谱管理的MAC协议进行研究。  首先对频谱资源自感知和自配置进行研究。针对频谱配置的效率和可靠性,本文利用采样点数和信噪比作为分析能量检测法感知性能的特征值,得出有效可靠的检测性能;考虑频谱的不同利用率,提出基于“感知结果一阶统计特性”的协作式频谱感知策略,并对感知开销和感知效率等性能与随机和协作式频谱感知策略进行比较,仿真结果表明:提高了网络频谱感知效率;最后通过马尔科夫链数学模型对“忙”和“空闲”频谱感知结果汇报策略的性能分析,得出在节点足够多时,采用“忙”频谱感知结果汇报策略即能提高检测能力又能消除虚警情况,提高了网络配置的可靠性。  然后进行自分配频谱管理的认知网络MAC协议研究。针对频谱接入效率,本文提出一种基于“不相关传输节点对”频谱选择算法,消除和降低了无效和冗余的协商过程,并应用到频谱协商过程,提出自组织“分簇”协商策略和自适应协商窗长度调整策略大大提高频谱接入效率。  接着对自优化频谱管理的认知网络MAC协议研究,针对“overlay”频谱接入方式在空域复用上存在的暴露终端和时延抖动大等问题。本文提出“自适应包长”数据传输策略,保证接入相同频谱的节点能均匀地共享资源,减少随机接入带来时延不稳定性,优化网络时延抖动性能。其次本文引入了“underlay”频谱接入方式,并对节点按照不同频谱接入方式进行分簇,提出了基于“空域复用与自组织分簇”的MAC协议;考虑到感知定位误差和干扰叠加对空域频谱复用性能的影响,建立了一种可靠且可控的干扰温度模型,相应的提出基于“拓扑”感知停止算法来减少感知开销;基于上述模型对改进协议进行网络饱和吞吐性能数学分析,验证了新协议在低耗情况下大大优化网络吞吐性能。  最后将认知技术应用于宽带多媒体移动通信系统JoNet异频组网中,在物理层引入能量、匹配检测法分别对基站信噪比和位置进行准确测量。在MAC协议中添加测量上行业务CRC模块。在实际环境应用中,根据不同测量结果自适应选择切换策略,保证准确和可靠自动切换。
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