面向認知網(wǎng)絡(luò)的信道分配策略研究.pdf

1、無線資源短缺是制約無線移動通信技術(shù)持續(xù)發(fā)展的瓶頸，作為一種有望解決無線資源緊缺難題的頻譜共享技術(shù)，認知無線電（Cognitive Radio，CR）已成為業(yè)界極為關(guān)注的熱點。頻譜感知是實現(xiàn)頻譜高效利用的重要途徑，通過對頻譜環(huán)境的智能感知，認知用戶可以得到分配給主用戶但暫時未被占用的空閑信道。本文主要針對頻譜感知獲得的空閑信道，在不同優(yōu)化目標下進行信道分配算法的研究。本文通過對信道分配算法的改進和優(yōu)化，使信道分配結(jié)果滿足給定的優(yōu)化目標，并

2、且根據(jù)不同的優(yōu)化目標，得到了樹狀結(jié)構(gòu)和鏈狀結(jié)構(gòu)的信道分配結(jié)果。
　　本文首先提出了一種時分頻分混合形式的網(wǎng)絡(luò)模型。在該時頻混合網(wǎng)絡(luò)模型中，節(jié)點根據(jù)不同的級別關(guān)系分別使用頻分或時分的信道復(fù)用方式，本文將基于該網(wǎng)絡(luò)模型對信道分配策略進行研究。本文分別提出了最大化瓶頸鏈路速率和最大化指定鏈路速率兩個優(yōu)化目標，在對節(jié)點進行信道分配的同時需要滿足不同的優(yōu)化目標。
　　針對最大化瓶頸鏈路速率優(yōu)化目標，本文分別從樹狀網(wǎng)和鏈狀網(wǎng)兩個方面進行

3、信道分配算法的研究。在樹狀網(wǎng)信道分配算法中，本文首先使用降維算法對初始信道信息進行降維處理，得到低維信道信息后將其輸入核心樹算法，從而得到瓶頸鏈路的網(wǎng)絡(luò)拓撲。得到瓶頸鏈路網(wǎng)絡(luò)拓撲后，使用優(yōu)化的KM算法對瓶頸鏈路節(jié)點進行滿足速率最大化的信道分配。最后，對瓶頸鏈路以外的剩余節(jié)點進行信道分配。在鏈狀網(wǎng)絡(luò)信道分配算法中，瓶頸鏈路速率最大化即為全鏈路速率最大化。首先利用基于TSP問題的鏈狀網(wǎng)生成算法得到鏈狀網(wǎng)拓撲結(jié)果，然后通過優(yōu)化的KM算法對全鏈

4、路節(jié)點進行滿足速率最大化要求的信道分配。
　　針對最大化指定鏈路速率優(yōu)化目標，本文分別從樹狀網(wǎng)和鏈狀網(wǎng)兩個方面進行信道分配算法的研究。在樹狀網(wǎng)信道分配算法中，本文提出了使用改進的Floyd算法完成指定鏈路的拓撲生成和信道分配。該算法使盡可能多的剩余節(jié)點接入指定鏈路，從而保證了剩余節(jié)點的通信質(zhì)量，同時提高了組網(wǎng)成功率。指定鏈路信道分配完成后，利用剩余節(jié)點信道分配算法對剩余節(jié)點進行信道分配。在鏈狀網(wǎng)絡(luò)信道分配算法中，首先利用基于TSP

5、問題的鏈路生成算法得到指定鏈路拓撲結(jié)果，然后通過優(yōu)化的KM算法分別對指定鏈路節(jié)點和剩余節(jié)點進行信道分配。
　　本文針對不同優(yōu)化目標下的信道分配算法提出了改進的Floyd算法和優(yōu)化的KM算法。通過仿真分析可知，以上兩種算法在組網(wǎng)成功率和運行時間兩個指標上具有明顯優(yōu)勢。本文分別研究了指定鏈路速率最大化和瓶頸鏈路速率最大化兩個優(yōu)化目標下的組網(wǎng)和信道分配策略，并基于每種優(yōu)化目標分別得到了樹狀網(wǎng)絡(luò)信道分配結(jié)果和鏈狀網(wǎng)絡(luò)信道分配結(jié)果。本文提出