认知无线网络中基于多域分集的分布式频谱接入关键技术研究

随着无线通信技术的飞速发展，为了克服传统静态（固定）频谱分配方式对无线网络性能的约束，满足无线网络对时变带宽、速率、时延、频谱利用率等方面的需求，并且顺应网络架构向分布式接入和分布式计算转变的发展趋势，分布式认知无线网络日益受到人们的重视。分布式认知频谱接入策略利用认知手段（使用频谱感知、数据库访问和位置辅助等技术）获取的频谱使用状态、业务类型、外界干扰以及地理位置等重要信息，对网络各节点接入行为进行系统级控制，以减小分组碰撞，保障数据可靠传输，从而有效提高网络性能。本项目拟研究多域分集技术的基本理论，寻找多域分集与频率复用之间的关系，建立使用多域分集技术的分布式认知频谱接入模型，探索基于时间、空间、极化、多信道、多用户等分集方式的分布式认知频谱接入策略。通过上述研究，显著提高网络吞吐量，减小用户接入时延，改善频谱利用率。

随着无线通信技术的飞速发展，传统的静态频谱分配方式已无法满足无线网络中时变的带宽、速率、时延、频谱利用率等方面的需求。在认知无线网络中，系统通过对其所处外部环境的实时认知，动态获取、分配、利用可用资源，系统级地解决上述问题，实现提高网络吞吐量、减小用户接入时延、改善频谱利用率的目标。本项目针对认知无线网络中基于多域分集的分布式频谱接入关键技术进行了系统研究，从以下三个方面进行了探索：(1) 认知无线网络中的频谱感知技术；(2) 分布式认知无线网络中的频谱接入策略；(3) 认知无线网络中的动态资源管理方案。. 针对认知无线网络中的频谱感知技术，完成的代表性工作如下：(1) 针对具有放大转发中继节点的主用户网络，为认知网络设计了相应的联合感知和传输方案，使得我们能够充分利用主用户网络两阶段传输的特点优化认知网络性能；(2) 突破了先检测后传输的传统动态频谱接入方案的局限，为认知网络设计了新型的连续频谱感知方案，能够有效提高认知网络的吞吐量，降低网络时延。. 针对认知无线网络中的频谱接入策略，完成的代表性工作如下：(1) 针对频谱和能量有效的认知ad hoc网络，设计了一种基于信道聚合分集的分布式媒体接入控制协议，使得认知用户能够充分利用网络可用信道资源，在保障用户传输公平性的基础上，提高网络吞吐量，改善网络能量效率；(2) 针对用户排队时延进行研究，通过应用统计队列分析、有效容量、有效带宽等理论，为认知用户设计了相应的频谱接入策略和资源分配方案，使得能够在满足认知用户时延服务质量要求的前提下，优化认知网络吞吐量性能。. 针对认知无线网络中的动态资源管理方案，完成的代表性工作如下：(1) 通过引入置信因子，设计了一种基于召回的动态频谱拍卖算法，理论分析表明所提出的机制对于主用户和次级业务供应商而言是诚实的且存在占优的均衡，并且使用所提算法能够增加主用户的效用并提高信道利用效率；(2) 针对拍卖收益和频谱利用率易受拍卖周期和拍卖态势影响的问题，提出了一种基于双优化框架的动态频谱拍卖算法，该算法不但具有较低的计算复杂度，而且可以有效抵制次级用户间的共谋行为并产生较高的拍卖收益。