情景知觉的分布式动态频谱接入方法研究

With the trends of terminal exhibiting high-mobility and user traffic types becoming various, wireless networks admit multidimensional heterogeneous characteristics in wireless environment, user behavior, user demand and spectrum resource. However, most existing studies did not take into account the varieties and dynamics of multidimensional heterogeneous characteristics, and hence fails to achieve matching optimization between the user traffic and spectrum resource. To cope with this problem, it needs to develop efficient dynamic spectrum access approaches in the multiple heterogeneous environment. In this project, we establish a context-aware distributed dynamic spectrum access framework based on the “sensing-learning-decision” cycle, which is the inherent idea of cognitive radios. We will fully explore the variety and dynamics of wireless spectrum, user behavior and user demand, focus on the key issues of modeling and analysis of interactions among multiple users, multi-user decision and learning and system performance evaluation, and investigate the following three research tasks: 1) formulation and analysis for context-aware dynamic spectrum access game, 2) context-aware multi-user decision and multi-user decision under dynamic and incomplete information constrains, and 3) context-aware spectrum access performance evaluation. Through the studies in this project, optimal matching optimization between the user traffic and spectrum resource would be achieved. This project would lead to three significant improvements for distributed dynamic spectrum access: from signal spectrum-sensing to context-aware, from throughput optimization to user experience optimization, and from providing nondistinctive service to providing customized service. Also, it would provide new approaches for the application of context-aware resource optimization in wireless networks.

随着用户终端呈现高移动特性和用户业务类型的日益增多，无线网络在无线环境、用户行为和用户需求等方面呈现多维异构的特点。然而，现有的频谱优化方法往往忽视了无线网络中多维异构环境的差异性和动态性，不能实现用户业务和频谱的匹配优化。本项目采用认知无线电“感知—学习—决策”思路，从多维异构环境属性出发，建立情景知觉的分布式动态频谱接入的优化框架，着眼于多用户间相互影响建模分析、多用户分布式决策和系统性能评估度量等关键环节，分别对: 1)情景知觉的动态频谱接入博弈模型，2)情景知觉和动态不完全信息约束下的多用户分布式决策，3)情景知觉动态频谱接入的性能评估等三个内容展开深入研究，最终实现业务和频谱资源的最佳匹配优化。本研究将实现从单一频谱感知到多维情景知觉、从吞吐量优化到用户体验优化、从无区别服务到个性化服务的提升，推动动态频谱接入理论和技术的发展，也将为情景知觉应用到无线网络资源优化中提供新方法。

本项目采用“感知-学习-决策”的思路，探究无线网络在无线环境、用户行为和用户需求等方面的多维异构情景知觉特性，通过动态频谱接入的博弈建模、信息约束下的分布式学习算法设计、QoE评估体系建立，实现了从单一的频谱知觉到多维的情景知觉，从以信息传输容量为核心的吞吐量优化到以用户为中心的体验优化，从粗粒度的无区别服务到细粒度的个性化服务。.主要研究内容和结果如下：1. 情景知觉的动态频谱接入博弈模型：从用户的位置、行为和业务需求等情景要素出发，分别构建了位置知觉的随机图博弈模型、行为知觉的动态博弈模型和业务知觉的QoE博弈模型，实现了由传统二元干扰图模型到广义干扰图模型的模型突破，由用户静态参与到动态概率参与的模型突破，由传统QoS博弈到QoE博弈的模型突破；2. 情景知觉和动态不完全信息约束下的多用户分布式学习算法: 从无线网络面临的不确定、不完全和信息动态等约束出发，分别从知识辅助、参与者动态变化、动态和不完全信息等多个角度对多用户分布式决策学习进行深入研究，提出了数据库辅助的快速学习、动态场景中的稳健学习和不完全信息约束下的高效学习算法; 3. 情景知觉动态频谱接入的评估度量：分别从情景知觉的用户QoE评估模型、动态环境下的QoE评估模型和系统级QoE评估模型三个方面展开研究，实现了静态场景下面向用户需求的用户级QoE博弈建模，动态环境下面向用户-系统的混合QoE博弈建模，静态场景下面向全网频谱效率的系统级QoE博弈建模。.本项目共发表SCI期刊论文21篇，其中IEEE期刊论文14篇（IEEE Trans论文6篇），撰写英文学术专著1本，英文图书章节1章；申请国家发明专利4项；项目负责人徐煜华获2016年江苏省杰出青年基金资助、2015年IEEE信号处理协会最佳青年作者论文奖、2015年江苏省科学技术二等奖；依托本项目的研究成果，项目负责人及课题组成员获批国家自然科学基金面上项目1项、青年项目1项和军队重要基础科研项目3项，合同经费总计约380万元。