基于能量采集的认知无线自组织网络关键技术研究

How to prolong the lifetime of cognitive ad-hoc networks has been the focus of the field. The energy harvesting and scheduling technology for cognitive ad-hoc networks is the core of the cognitive radio, and plays an important role in extending survival time, increasing frequency efficiency and improving performance of cognitive radio networks. However, current researches seldom jointly consider the combination of energy harvesting and cognitive ad-hoc networks, let alone concentrate on the effects of energy harvesting on protocols and performances of cognitive ad-hoc networks. This project aims to explore the key technologies of cognitive ad-hoc networks based on energy harvesting, and provide the theoretical and experimental basis for crux protocol algorithms of next intelligent wireless ad-hoc networks. We will focus on energy harvesting and consumption models, energy and frequency scheduling strategies, resources scheduling algorithms in coordination relay networks and performance evaluation methods. When energy and frequency vary dynamically, reasonable resources scheduling and effective guarantee of quality of service can be achieved through comprehensive design resource allocation and optimization technologies. Expected outcomes can promote the advancement of cognitive radio technology, and provide theoretical foundation for research and application of energy harvesting in cognitive networks.

如何延续认知无线自组织网络的生存时间一直是业界关注的重点，认知无线自组织网络环境中的能量采集和调度是认知无线电的核心技术，对延长网络生存时间、提高频谱资源利用效率、改善网络性能有非常重要的作用。现有研究工作较少考虑能量采集技术与认知无线自组织网络的结合，更没有考虑能量采集对认知无线自组织网络协议及性能的影响。本项目旨在探索基于能量采集的认知无线自组织网络关键技术，为下一代智能无线自组织网络的关键协议算法提供理论和实验基础。项目将研究认知无线自组织网络环境下的能量采集与消耗模型、能量与频谱调度策略、协作中继网络资源调度算法以及性能评价方法。通过综合设计资源分配与优化技术，有效解决能量和频谱动态变化时网络资源的合理调度以及网络服务质量的有效保障问题。项目预期成果能够有效推动认知无线电技术的发展，为能量采集技术在认知无线网络中的研究与应用提供理论基础。

随着认知无线自组织网络(CAHNs)的发展，如何延续其生存时间已成为该领域的前沿热点。能量采集和调度是延续CAHNs生存时间的核心技术，对延长网络生存时间、提高频谱资源利用效率、改善网络性能有非常重要的作用。本项目充分考虑能量采集对CAHNs协议及性能的影响，研究基于能量采集的CAHNs关键技术，通过综合设计资源分配与优化技术，有效解决能量和频谱动态变化时网络资源的合理调度以及网络服务质量的有效保障问题。研究工作主要包含：CAHNs场景下的能量采集与消耗模型、能量与频谱调度策略、协作中继网络资源调度算法以及性能评价方法。研究工作主要针对三种场景展开：针对能量效率最大化应用场景，为了在联合优化传输时间与功率分配中得到最大化能量效率，将资源分配建模为非凸策略问题，并通过凸近似算法将非凸优化问题转换为凸近似问题，然后通过拉格朗日对偶方法或强化学习方法进行求解。在基于中继的认知无线电网络场景中，对能量均衡与路径选择进行综合考虑，以吞吐量最大为目标，通过混合博弈方法来解决功率控制与路由选择问题。在信道不完全感知性能分析评价场景中，针对不完全感知的κ-μ衰落信道，推导了非正交多址NOMA中继转发功率分配对可达速率影响的闭合式，使得研究成果具有较大的环境适应性。项目组进行了大量仿真验证实验，仿真结果表明所提方法的有效性。项目执行中，发表检索期刊论文17篇（其中SCI论文15篇，EI中文期刊论文2篇）、会议论文4篇，录用SCI论文1篇；授权发明专利3项；培养博士生5名、硕士研究生8名、年轻老师7名。同时，项目组将研究成果积极应用在国防科研及生产场景中，项目成果已经在飞机模型控制、直升机模型实验控制、含能材料生产线产品属性检测、核生产运营检测等场景中得到了初步应用，为能量采集技术在认知无线网络中的研究与应用提供了一定的理论基础。