协作认知无线电网络资源管理关键理论及技术研究

Transmission performance optimization for secondary users in the premise of guaranteeing primary user transmission has always been the key problem in Cognitive Radio Networks (CRNs). This project aims to research on how to improve the overall performance of CRNs in throughput and network efficiency via utilizing Cooperative Communication (CC). Firstly, regarding the fact that CC relies on varies network information, we propose a novel idea of network state (NS) and a set of mechanism for representation, collection, compression and on-demand transmission of NSs. Secondly, we propose a link transmission model incorporating CC to character the suffered interference as well as transmission performance of cooperative and uncooperative links under the physical interference model. With this link model, we apply the optimization theory to model the relationship between network throughput, network energy efficiency between choices of link transmission, so as to quantify the potential improvement of CC upon network performance, and analyze the impact upon the improvement brought by network topology, traffics. We also apply the collation game theory to model the interactive cooperation between links in CRNs, and explore the strategies of how to motivate each link adjust their own transmission towards optimized network performance. Regarding the practical constraints of applying CC in CRNs, we further study on a joint user scheduling and channel access algorithm to realize the potential performance improvement.

保障主用户传输前提下的次用户传输性能优化一直是认知无线电领域的核心问题。本课题主要研究如何应用协作通信提升认知无线电网络的吞吐能力、能量效率等整体性能。首先，基于协作通信决策依赖各类网络信息的客观限制，提出网络态势的概念及一整套态势信息的表示、采集、压缩及按需传输机制；其次，提出一种融合协作通信的链路传输模型来刻画物理干扰模型下协作链路及非协作链路实际所受干扰、传输性能。基于此模型，先应用最优化理论建模网络吞吐能力、能量效率与各链路传输选择的关系，以量化协作通信对网络性能的潜在增益空间，并分析网络拓扑、负载等各类因素对增益空间的影响；然后再应用联盟博弈理论建模协作认知无线电网络的链路协作机制，并探索如何驱使各链路朝优化网络整体性能的方向调整各自传输策略。考虑协作通信在应用中的实际限制，进一步研究支持协作通信的联合用户调度与信道接入算法来变现潜在性能增益。

为进一步提升频谱资源的利用效率，本项目围绕协作通信技术在认知无线电网的应用问题，挖掘了“三失一缺”的核心挑战，并据此设置了(1) 协作认知环境下全网资源态势获取；(2)协作通信对网络吞吐能力、能量效率的影响分析；(3)面向协作的认知无线电网络用户博弈行为分析; (4)协作认知无线电网络联合用户调度与信道接入研究；(5)软硬结合的验证演示系统设计等六项研究内容。围绕上述内容，课题组开展了扎实有效的研究，并在发表了以INFOCOM、TON等CCA类期刊/会议为代表的24篇论文，其中包括WSSA2016最佳论文一篇。课题组研究结果表明，合理应用协作通信技术，能进一步提升认知无线电网络的频谱利用效率，进而为WIFI6、5G等新一代通信系统提供灵活补充；同时，针对最短链路、分数链路调度以及多信道多跳无线网络中的链路调度问题，课题组均提出了创新性的解决方案。其中，针对最短链路高度问题提出了与现行椭球方法截图不同的新范式，并适用于更接近真实世界的物理干扰模型；针对分数链路调度问题提出了新的多项式近似算法，可产生明确上限的链路调度方案，并可应用于无线MIMO网络及物理干扰模型；针对多信道链路调度问题，提出新的高效且可证明的近似算法，可在无需进行频谱分割前提下产出高效的链路调度方案；针对多信道SLS链路调度中的核心问题，即最大权重独立集问题，基于固定单调及亚线性的能量分配策略，成功提出可证明的的新近似算法(O(loga)，a为允许同时传输的最大链路请求数量)。除了对上述基础核心问题的探索，课题组还拓展研究了允许信道重叠的联合拓扑控制及信道分配策略、认知无线电网络的因果序组播问题、面向安全的联合波束成型及功率分配、物联网接入控制切换、等工程问题，并相继提出了一种新的约束差分进化算法、新的粒子群优化算法、新的多目标组织优化算法(MOCOPs)用以解决相应的数学核心问题。