認知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知與網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)研究.pdf

1、無線網(wǎng)絡(luò)標準的快速增多和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的日益豐富給有限的網(wǎng)絡(luò)帶寬帶來了巨大的壓力，頻譜資源匱乏正逐漸成為制約無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提升及應(yīng)用開發(fā)深入的主要障礙。然而，受限于傳統(tǒng)的靜態(tài)頻譜管理方式，人們實際使用到的無線頻譜僅占所有可用頻譜的2％-6%，造成了一方面無線頻譜資源十分稀缺，另一方面對頻譜的使用率卻極為低下的矛盾。為了最大限度發(fā)揮有限頻譜資源的應(yīng)用潛力，認知無線電（Cognitive Radio, CR）技術(shù)應(yīng)運而生。其核心思想是CR具有認知能

2、力，通過與周圍環(huán)境的信息交互，以頻譜感知的方式利用在頻譜空間上的空閑頻譜，提高頻譜利用率。在此基礎(chǔ)上，研究人員將認知計算技術(shù)從無線電領(lǐng)域拓展到無線網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，并提出了認知無線網(wǎng)絡(luò)（Cognitive RadioNetworks, CRNs）的概念。與現(xiàn)有無線網(wǎng)絡(luò)相比，認知無線網(wǎng)絡(luò)能夠感知內(nèi)外環(huán)境變化，實時調(diào)整網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的模塊或參數(shù)配置，動態(tài)智能地適應(yīng)環(huán)境并指導未來的自主決策，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)資源的合理共享和優(yōu)化利用，成為解決資源受限條件下多網(wǎng)/頻

3、譜共存的根本手段，最終提高無線網(wǎng)絡(luò)端到端的性能。認知無線網(wǎng)絡(luò)不僅能夠為管理者和運營商提供未來無線頻譜管理和運營的全新模式，同時也將為用戶帶來動態(tài)和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下更加優(yōu)越的業(yè)務(wù)體驗。然而，認知無線網(wǎng)絡(luò)提出時間尚短且應(yīng)用環(huán)境復雜，雖在頻譜感知、接入和共享方面取得了基礎(chǔ)性理論研究成果，但在面對特定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境（異構(gòu)、動態(tài)）和用戶行為（自私、惡意）時，在感知精度和接入效率等指標上仍存在不足，距離實用化部署還存在較大差距。據(jù)此，本文以解決認知無線網(wǎng)絡(luò)

4、特定條件下的頻譜感知和網(wǎng)絡(luò)接入問題為目標，以認知計算理論為基礎(chǔ)，以博弈論、信譽計算、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法為手段，結(jié)合已有研究成果，建立滿足特定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和用戶行為的認知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知模型，并據(jù)此研究能夠有效提升認知用戶QoS和用戶體驗的頻譜接入和網(wǎng)絡(luò)接入的新方法，為認知無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的改進和完善提供參考。主要研究內(nèi)容組織如下：
　　首先，針對認知無線網(wǎng)絡(luò)中存在自私認知用戶的情形，提出一種基于非合作博弈論的協(xié)作頻譜感知方法。利用博弈論刻

5、畫認知用戶的動態(tài)協(xié)作感知及自私行為，并通過求解納什均衡使認知用戶獲得最大收益。通過對競爭環(huán)境下的認知用戶頻譜感知時間、能量消耗、協(xié)作開銷以及自身吞吐量之間的關(guān)系進行量化分析，建立多認知用戶間的非合作博弈框架。在此基礎(chǔ)上，制定合理的認知用戶效用函數(shù)，并證明了非合作頻譜協(xié)作感知博弈中納什均衡的存在性。為提高參數(shù)收斂速度，提出一種分布式參數(shù)收斂算法。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效抑制認知用戶的自私行為，改善系統(tǒng)吞吐量并提高頻譜感知性能。

6、　　其次，為了克服認知用戶惡意行為給協(xié)作頻譜感知帶來的不良影響，提出一種基于信任博弈的分布式協(xié)作頻譜感知方法。其基本思想為利用信譽狀態(tài)參數(shù)量化和描述惡意用戶的行為特征，然后根據(jù)惡意用戶在各次交互中的行為策略選擇對信譽狀態(tài)進行調(diào)整。該方法以使認知用戶獲取更大的長期收益為驅(qū)動，鼓勵惡意用戶選擇友好的合作感知策略。為了凸顯持續(xù)提供誠實服務(wù)的重要性，提出一種柔性信譽機制。它將用戶行為的持續(xù)性作為評估其信譽值的重要因素，并制定“區(qū)分化”的懲罰機制

7、應(yīng)對用戶的不同惡意行為，對行為偶爾偏離的“初犯”用戶和經(jīng)常偏離的“慣犯”用戶予以不同懲處力度，激勵惡意用戶“改過自新、改邪歸正”，提高參與協(xié)作頻譜感知認知用戶間的交互成功率，進而保障認知無線網(wǎng)絡(luò)的公平性和接入性能。
　　再次，為了提高認知用戶在頻譜接入過程中的服務(wù)質(zhì)量和認知無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的實際性能，提出一種基于模糊推理的認知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜遷移方案。在不干擾主用戶的前提下,以認知用戶對單個頻譜空穴占用時間最長、遷移次數(shù)最少以及遷移決策時

8、間最短為目標，以遷移因子作為認知用戶頻譜遷移的決策因素，建立一種基于模糊推理的頻譜遷移框架，并使用預判決方法提升頻譜遷移效率以及減少系統(tǒng)開銷。為縮短推理時間,提出區(qū)間Mamdani模糊推理方法，并使用二次判決的方式降低算法復雜度。實驗結(jié)果表明，該方案能夠有效降低認知用戶業(yè)務(wù)傳輸?shù)膹娭浦袛嗦?、重傳率以及頻譜遷移次數(shù)，提高認知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜資源的有效利用率。
　　最后，為了提高接入網(wǎng)絡(luò)和終端業(yè)務(wù)的性能，提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能接入

9、選擇方法。通過建立符合特定需求的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將網(wǎng)絡(luò)側(cè)的網(wǎng)絡(luò)帶寬、網(wǎng)絡(luò)時延、負載均衡以及終端側(cè)的移動速度作為衡量接入網(wǎng)絡(luò)優(yōu)劣的判定因素，并利用模糊邏輯對上述接入元素進行模糊化，使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進行推理，從而選擇最優(yōu)接入網(wǎng)絡(luò)。為了提高參數(shù)學習的性能，提出一種模糊粒子群優(yōu)化學習算法，與基本粒子群優(yōu)化算法相比，該方法能夠避免后期收斂速度明顯變慢甚至趨于停滯的缺點，保障模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)優(yōu)化質(zhì)量。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效降低終端接入阻塞