无线异构网络中的协作频谱可信感知技术研究

基本信息
批准号:61701167
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:24.00
负责人:毛明禾
学科分类:
依托单位:河海大学
批准年份:2017
结题年份:2020
起止时间:2018-01-01 - 2020-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:曹宁,胡琳娜,李瑞,张宇,朱庆之,钱德鹏
关键词:
置信度协作频谱可信感知无线异构网认知无线电
结项摘要

Collaborative spectrum sensing is one of the key cognitive radio networks technologies. Most of recent researches are based on the isomorphic spectrum environment, which can not be used in the wireless heterogeneous network (WHN) of the 5th generation mobile communication systems: so-called the whole-network-integration system. However, since the existing WHN model is not so accurate for studying, the type of network for WHN, the signal pattern and the channel noise with coexisted interference have not been well studied. Moreover, WHN provides more complex concealed environment for the potential security attack, which brings more challenges to the dependable spectrum sensing in WHN. In this research topic, the spectrum sensing model for multi-spectrum-band, multi-type and macro-micro-cooperative-station WHN cognitive radio systems with the typical channel interference model will be built. Based on confidence level theory, new signal feature detection method will be studied with conventional energy detection method using dependable collaborative sensing methods. All the above works will further give help to provide theoretical basis and analysis methods for spectrum sensing and security of WHN cognitive radio in the next generation mobile communications.

协作频谱感知是认知无线电网络的关键技术之一。目前大多数研究成果以同构频谱环境为研究背景,不能适应下一代(5G)移动通信所要求的全网融合异构频谱环境。然而,现有的无线异构网络模型并不完善,对异构网络中的网络类型、信号形式以及信道噪声和综合干扰等因素的影响考虑不足,并且异构网络给一些企图进行安全攻击的认知节点形成了更复杂隐蔽的环境,这就使异构网络中的频谱可信感知面临新挑战。因此,建立多频谱、多制式和宏微协同网络中的频谱感知模型,设计高效、可信的协作频谱感知方法是本项目需要解决的关键问题。本项目综合了能量检测和信号特征检测的频谱感知方法,提出基于认知节点置信度的协作频谱感知技术。将为下一代移动通信的无线异构网络中认知无线电的频谱感知及安全提供新思路、新方法,为认知无线电在异构网络中的应用问题提供技术支撑。

项目摘要

随着5G时代的到来,无线异构网络的研究已经成为热点。其中网络类型、信号形式以及信道噪声和综合干扰等因素的影响以及异构网络给一些企图进行安全攻击的认知节点造成了更复杂隐蔽的环境,就使异构网络中的频谱可信感知面临新挑战。本项目围绕无线异构网络背景中的关键研究领域,紧扣绿色通信这一全球性主题,在协作中继、频谱感知、异构网络中认知无线电通信调制方式、基站连接中的资源分配、干扰控制、能效分析、数据伪造攻击防范、主用户模拟攻击置信度分析等方面进行深入的性能分析研究,并依据性能分析结果,提出一些优化方法,涉及混合频谱共享的协作频谱感知时间和功率联合优化、不完全频谱感知下认知中继网络能量效率最大化、多级量化的动态自适应双阈值协作频谱感知方法、能够最大化次用户系统的能量效率的最优功率分配算法、PUEA攻击下认知集群网络的最优能量效率资源分配方案、无线异构网络能量利用率优化方法、基于用户权重的资源分配方法、协作非正交多址接入网络模型性能分析等。同时,在异构网络中当今最具应用前景的物联网领域,重点研究了LORA-WAN中的资源分配、携能多跳中继通信等重要新技术。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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