异构认知无线网络共存机制的基础算法研究

The advances in cognitive radio (CR) technologies have led to several wireless standards that enable secondary networks to coexist with licensed primary user networks as well as other secondary networks operating in the same TV white-space (TVWS) spectrum (e.g., IEEE 802.22 and IEEE 802.11af). These standards are expected to bring about scenarios where different unlicensed wireless technologies with different PHY/MAC designs coexist in the same TVWS spectrum-we refer to such a situation as heterogeneous coexistence. Heterogeneous coexistence presents a slew of new technical challenges not posed by homogeneous coexistence (which we define as networks employing the same radio access technology (RAT) coexisting in the same spectrum band). Due to the heterogeneity of the PHY/MAC designs, the coexisting CR networks have no way to directly interact with each other, thereby causing problems such as unfairness in spectrum allocation, as well as network performance degradation. In this research, we present an architecture for enabling coexistence among heterogeneous CR networks over TVWS using ecology theories and models. This architecture includes two spectrum sharing algorithms, namely the optimal channel selection and the on-demand spectrum allocation algorithms, which are inspired by well-known theories and models from theoretical ecology, viz, the optimal foraging theory and interspecific competition model. This approach minimizes the requirement for direct coordination or clock synchronization between heterogeneous CR networks. Moreover, we develop a suite of analytical and simulation tools to evaluate the performance of the proposed architecture and algorithms. We hope that our research will shed light on potential applications of coexisting heterogeneous CR networks in TVWS.

认知无线电技术可以有效地利用空白频谱资源。近年来，一系列开发空白频谱的认知无线网络标准相继诞生，如IEEE 802.22、802.11af等。然而由于无线标准之间的差异，异构认知无线网络往往无法进行直接有效的通信与协调，从而导致空白频谱资源分配不合理、网络性能下降等严重后果。本研究首次提出利用生态学理论来建立异构认知无线网络在空白频谱上的共存机制。根据生态学中的最优觅食理论和物种竞争理论，本研究设计出适用于异构认知无线网络的最优频段选择算法和资源按需分配算法，来分别解决不同情况下网络间的资源共享问题。这种基于生态学的共存机制可以独立于异构网络之间通信与协调、时钟同步等先决条件。为了全面评价这种新型网络共存机制的性能，本研究将建立一套完整的共存机制性能分析方法与仿真平台，根据理论分析和仿真验证的结果对算法进行反复优化。本研究的成果将对异构认知无线网络在空白频谱中的应用具有一定的理论指导意义。

本项目的背景是针对当前异构无线网络共存情况下，无线频谱资源利用率不高的问题，期望提出一套适用于异构认知无线网络共存机制的理论框架，包括最优频段选择算法和资源按需分配算法，并且通过性能分析方法与仿真平台来全面评价这种新型网络共存机制的性能。本项目的主要研究内容包括：（1）提出利用生态学理论来建立异构认知无线网络在空白频谱上的共存机制；（2）根据生态学中的最优觅食理论和物种竞争理论，设计适用于异构认知无线网络的最优频段选择算法和资源按需分配算法来解决不同情况下网络间的资源共享问题；（3）建立一套完整的共存机制性能评价的分析方法与仿真平台。本项目产出了一系列的研究成果，包括基于生态学中物种竞争理论的异构无线网络之间的资源分配算法，基于群论的异构认知无线信道会合算法，TDM和CSMA异构无线网络之间的隐藏终端问题解决方案，认知无线网中异构设备的跳频广播算法，异构网络中的邻居发现算法，可见光通信信道的可扩展性编码，基于环境感知的自适应信息码系统，等等。这些研究成果不仅深入探索了异构认知无线网络之间的共存问题存在的挑战，分析了其深层次的机理与成因，并且进一步拓展到基于可见光、移动环境感知的通信系统之间的共存中。这些理论算法与系统的提出，提高了无线认知网络中的频谱资源利用率，而且改进了其他新兴可见光通信网络中的信道资源的利用效率。本项目的研究意义在于，倘若认知无线网络具有生物那样的智能，那么该网络就可以通过与环境的交互了解到其他网络对频谱资源的占用情况，自发地调整自身的策略，最终促成合理的频谱资源共享。因此，生态学的相关理论对构建异构认知无线网络的共存机制，特别是设计资源共享的算法，有着重要的指导作用。本研究的成果将对异构认知无线网络在空白频谱中的应用具有一定的理论指导意义。