認知無線電網(wǎng)絡(luò)中的頻譜預測技術(shù)研究.pdf

1、頻譜感知、頻譜決策、頻譜共享、頻譜搬移是認知無線電技術(shù)的四大功能。次級用戶通過頻譜感知發(fā)掘頻譜空穴，并通過頻譜決策、頻譜共享、頻譜搬移三個功能對發(fā)掘的頻譜空穴加以利用。傳統(tǒng)的頻譜感知、頻譜決策、頻譜共享和頻譜搬移通常造成較大的處理時延、反應(yīng)時延、以及能量消耗。為了解決上述問題，研究人員提出了頻譜預測技術(shù)，利用不同的方法實現(xiàn)對未來時刻的頻譜狀態(tài)的預測。已有工作尚未針對如何利用次級用戶之間的合作，改善未來時刻頻譜狀態(tài)預測準確率這一問題展開研

2、究。此外，如何預測更多的頻譜參數(shù)，并充分利用這些參數(shù)進一步改善認知無線電網(wǎng)絡(luò)的整體性能，也是頻譜預測技術(shù)研究領(lǐng)域有待解決的難點之一。本論文針對上述難點問題，對認知無線電網(wǎng)絡(luò)中的頻譜預測技術(shù)進行深入詳細的研究。主要內(nèi)容及創(chuàng)新點包括:
　　1.研究了認知無線電網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)作頻譜狀態(tài)預測問題。認識到已有的單個次級用戶單獨進行的本地頻譜狀態(tài)預測方法預測準確率有限的問題，充分利用次級用戶之間自發(fā)的合作，提出一種新的協(xié)作頻譜狀態(tài)預測方法，改善頻

3、譜狀態(tài)預測的準確率。具體而言:
　　1)將次級用戶之間的合作過程建模為一個合作博弈過程，并基于合作博弈理論以最大化次級用戶的頻譜預測準確率為目標提出了一種新的合作組形成算法。每個合作組內(nèi)選擇一個次級用戶擔任首領(lǐng)，負責匯總組內(nèi)其他用戶的本地頻譜狀態(tài)預測結(jié)果，并通過數(shù)據(jù)融合獲得協(xié)作頻譜狀態(tài)預測結(jié)果。
　　2)將設(shè)計的協(xié)作頻譜狀態(tài)預測方法擴展到任意多個初級用戶任意多個次級用戶構(gòu)成的認知無線電網(wǎng)絡(luò)中，改善算法的普適性?；谌蝿?wù)分配的

4、思想，將次級用戶分類，每一類用戶只對一個初級用戶的授權(quán)頻譜進行協(xié)作頻譜狀態(tài)預測，有效降低了多個初級用戶場景下協(xié)作頻譜狀態(tài)預測的復雜度。
　　2.研究了基于頻譜狀態(tài)持續(xù)時間預測的次級用戶頻譜感知間隔優(yōu)化方法。傳統(tǒng)的頻譜感知技術(shù)要求次級用戶在每個時隙的開始階段進行一次頻譜感知。而真實頻譜使用數(shù)據(jù)則表明任一頻譜狀態(tài)都以一定概率持續(xù)若干時隙。在上述背景下，次級用戶的最優(yōu)頻譜感知間隔，即次級用戶兩次頻譜感知之間間隔多少個時隙，成為一個值得研

5、究的課題。具體的研究包括:
　　1)次級用戶用一個隱馬爾科夫模型來描述頻譜狀態(tài)的變化規(guī)律，并通過分析該模型預測頻譜狀態(tài)的持續(xù)時間。
　　2)基于對頻譜狀態(tài)持續(xù)時間的預測結(jié)果，進一步預測次級用戶采用某一頻譜感知間隔時將會錯過的傳輸機會、對初級用戶造成的干擾、以及次級用戶網(wǎng)絡(luò)的吞吐量等指標。針對每個指標，基于Sigmoid函數(shù)設(shè)計次級用戶的滿意度函數(shù)。綜合考慮各個指標的滿意度，次級用戶能夠確定最優(yōu)的頻譜感知間隔。
　　3.

6、設(shè)計了基于頻譜質(zhì)量預測的動態(tài)頻譜接入方案。考慮到傳統(tǒng)的隨機動態(tài)頻譜接入方案忽略了接入不同質(zhì)量的頻譜會帶來不同的網(wǎng)絡(luò)性能這一問題，提出一種新型的基于頻譜質(zhì)量預測的動態(tài)頻譜接入方案，使得次級用戶能夠優(yōu)先選擇高質(zhì)量頻譜進行接入，從而有效改善網(wǎng)絡(luò)性能。具體而言:
　　1)次級用戶用非平穩(wěn)隱馬爾科夫模型準確的描述頻譜狀態(tài)的變化過程及自身的頻譜感知過程，并通過貝葉斯推斷估計非平穩(wěn)隱馬爾科夫模型的參數(shù)。
　　2)通過分析貝葉斯推斷獲得的非