无线电网络

关键词： 频谱 分配 日益 网络

无线电网络（精选十篇）

无线电网络 篇1

随着无线电通信的迅猛发展, 无线电频谱资源日益紧张, 电磁环境日趋恶化, 无线电管理面临严峻的挑战。民航、公安、三防等重要业务部门通信指挥调度受到干扰的现象时有发生。由于无线电监测技术设施建设跟不上通信事业发展的需要, 监管往往处于被动状态。为了扭转这种被动局面, 加强和完善无线电管理和监测体系, 从而提高管理水平和监测能力。

2 无线电监测网技术要求及功能需求分析

2.1 技术要求

(1) 监测频率范围:20MHz至3 000MHz。

(2) 监测业务范围:

(1) 实现无线电管理需要的常规监测、测向定位, 为无线电管理提供科学、可靠的技术依据, 包括:频谱利用 (占用度) 数据、干扰确定和非法电台查找、无线电台发射质量、重大国事活动和科学试验无线通信安全的监测等。

(2) 具有对猝发信号的监测、测向能力。

(3) 具有对跳频信号监测、测向能力。

(4) 具有对数字信号的监测、测向能力, 监测信号包括:GSM信号、数字集群通信信号、CDMA信号等。

(3) 具有对信号进行测量和分析的能力。

(4) 对无线电系统间的电磁兼容进行测量和分析, 为新技术和新业务的发展需要提供技术支持。

(5) 具有应急监测系统, 具备处理应急突发事件的能力, 保障国家的政治稳定和人民生命财产的安全。

2.2 功能需求

无线电监测网络功能需求包括:

(1) 控制功能

(2) 监测和监听功能

(3) 测向系统功能

(4) 地理信息应用功能

(5) 信号分析、处理以及电磁兼容分析功能

(6) 监测数据库和管理功能

(7) 实时监测数据记录功能

(8) 监测结果和报表生成功能

(9) 监测数据统计分析功能

(10) 查询功能

(11) 辅助系统

(12) 任务管理和分配功能

3 无线电监测组网方案

省级无线电监测网络由省级无线监测站和地市级监测站组成。

省级监测站由省监控中心、固定监测站、遥控固定监测站、高山监测站、移动监测车以及移动 (或可搬移) 微波频段的环境测试车组成。

地市级监测站由地市监控中心、固定监测站、遥控固定监测站以及移动监测车组成。

省监控中心经数据网连接省固定监测站、遥控固定监测站、高山监测站以及经3G无线网络连接移动监测车, 组成区域性实时无线电监测网, 省监控中心经数据网连接地市监控中心, 组成省级无线电监测站和地市级无线电监测站二级的指挥调度网, 其网络结构如图1所示。

4 监测站覆盖能力分析

4.1 传播模型

无线电监测网络设计使用的传播模型为Okumura模型, Okumura模型应用频率在150MHz到1 920MHz之间, 经过修正可扩展到3 000MHz, 距离为1km到100km之间, 天线高度在30m到1 000m之间。

Okumura开发了一套在准平滑城区, 基站有效天线高度为200m, 接收天线高度为3m的自由空间中值损耗 () 曲线。基站和移动台均使用垂直全方向天线, 从测量结果得到这些曲线, 画成频率从100MHz到1920MHz (外推至3 000MHz) , 距离从1km到100km的曲线。使用Okumura模型确定路径损耗, 首先确定自由空间路径损耗, 然后从曲线中读出值, 并加入代表地物类型的修正因子。模型可表示为:

其中, 为传播路径损耗值的50% (即中值) , LF为自由空间传播损耗, 为自由空间中值损耗, 为基站天线高度增益因子, G (h re) 为移动天线高度增益因子, GAREA为环境类型的增益, f为无线电波频率 (MHz) , d为直线传播距离 (km) 。天线高度增益为严格的高度函数, 与天线形式无关。

此外, 以20d B/10倍程的斜率变化, G (h re) 对于小于3m的情况10d B/10倍程的斜率变化。

Okumura模型完全基于测试数据, 对许多情况, 通过外推曲线来获得测试范围以外的值。预测和测试的路径损耗偏差为10d B到14d B。

无线电高山监测站中, 高山监测站作为接收方, 相当于Okumura模型中的基站, 被测发射台作为发射方, 相当于Okumura模型中的移动台。由于无线电波的上下行具有同样的传播特性, 因此Okumura模型的下行模型可以用于高山监测站上行的传播特性预测。对于本设计中的传播特性预测, 为高山监测站天线有效高度, 为被测发射台天线有效高度, 为高山监测站天线高度增益因子, G (h re) 为被测发射台天线高度增益因子。

根据Okumura模型中的曲线图, 查得自由空间中值损耗, 见表1。

珠三角以平缓的台地为主, 间以丘陵地, 本工程新建的高山监测站普遍为当地最高点, 因此本设计中, 传播模型中环境类型取定为半开阔地, 根据Okumura模型中的不同地形的修正因子曲线图, 查得地形修正因子GAREA, 见表2。

高山监测站天线有效高度根据实际天线安装高度取定, 被测发射台天线有效高度统一假定为3m, 被测发射台天线高度增益因子G (h re) =0。

4.2 监测覆盖能力预测

高山监测站和被测发射台距离为d时, 可监测发射台的最小有效功率为:

最小可测功率=接收机灵敏度+传播路径损耗中值+衰落余量+干扰余量+噪声余量+接头损耗+馈线损耗-接收天线增益

(1) 接收机灵敏度, 以下为某厂家设备的技术接收机灵敏度

1μV (≤2 000MHz) , 即-107.0d B (输出阻抗50Ω)

1.3μV (>2 000MHz) , 即-104.7d B (输出阻抗50Ω)

(2) 传播路径损耗中值

传播路径损耗中值根据3.1节计算, 被测移动台天线有效高度统一取为3m, 监测天线有效高度按实际高度取值。

(3) 衰落余量

无线信道的路径损耗不是一个定值, 而是在中值附近上下波动。为了保证监测的有效概率, 在预算中, 必须留出一部分余量, 以克服衰落对信号的影响, 一般取3d B。

(4) 干扰余量

在监测系统中, 监测接收机受到同一频段其他信号的干扰, 这种干扰提高了接收机的噪声基底, 使接收机的灵敏度降低, 增加了接收机的最低接收门限。因为干扰而增加的接收机接收门限, 在覆盖能力预测中以干扰余量的方式来体现。一般取干扰余量取3d B。

(5) 噪声余量

在监测系统中, 存在天线共用和分配设备等连接设备, 这些设备存在一定噪声, 提高了接收系统的噪声系数, 使接收机的灵敏度降低, 增加了接收机的最低接收门限。因为噪声而增加的接收机接收门限, 在覆盖能力预测中以噪声余量的方式来体现。一般噪声余量取3d B。

(6) 接头损耗

系统中各种接头存在一定损耗, 一般接头损耗取2d B。

(7) 馈线损耗

本设计中, 监测设备到天线之间采用1/2英寸馈线, 不同频率下每百米的损耗为:

(8) 接收天线增益

监测系统一般采用两种天线覆盖80~3 000MHz频段的监测。80~1 300MHz频段采用对数周期天线, 增益约为5~7d B, 预测中取5d B。1~3GHz频段采用旋转面天线, 增益为约15~20d B, 预测中取15d B。在预测中, 暂不考虑低噪声放大器增益。

根据上述预测方法, 可计算距离范围从1 k m到100km, 频率范围从100MHz到3 000MHz下的一系列可测功率曲线。

假定测向天线高度为550米, 监测能力预测如图2。

将每个高山监测站可监测功率对应的距离做成同心圆, 可得到监测网络的监测范围。

4.3 测向覆盖能力预测

*输出阻抗50Ω

高山监测站和被测发射台距离为d时进行测向, 可测发射台的有效功率为:

可测功率=接收机灵敏度+传播路径损耗中值+衰落余量+干扰余量

测向系统灵敏度在不同频点的差别比较大, 表3为典型的性能指标:

测向系统灵敏度为整个系统的灵敏度, 即信号到达天线的最小功率。因此不需要计算噪声余量、接头损耗、馈线损耗和接收天线增益。

传播路径损耗中值、衰落余量和干扰余量的计算方法与3.2节监测覆盖能力预测方法一样。

根据上述预测方法, 可计算距离范围从1km到100km, 频率范围从100MHz到3 000MHz下的一系列可测功率曲线。

假定测向天线高度为550m, 单站测向能力预测如图4。

同理, 将每个高山监测站可监测功率对应的距离做成同心圆, 可得到监测网络的测向范围。

5 总结

通过联网, 实现联合监测、测向和监测资源共享, 达到提高了无线电监测、测向水平, 防止和查处有害干扰, 改善和净化电磁环境, 维护了空中电波秩序, 确保有效、合理和经济地利用频谱资源, 满足无线电管理工作的要求。

参考文献

[1]国家无线电管理委员会文件.关于发布《无线电监测网技术体制 (试行) 》的通知.[1994]国无管字第16号文

无线电网络 篇2

一、无线网卡开关没有打开

现在的笔记本一般都会配有打开关闭无线网卡的开关或快捷键，当无线网络不用时，可以关闭无线网卡，以更节省电力增加续航能力。当你的笔记本无法搜索到网络时，一定要仔细检查无线网卡，看是否处于打开状态。

二、无线网卡软件开关没有打开

有部分电脑除了需要打开无线网卡的硬开关外，还需要检查无线网卡的软件开关是否处于打开状态（Intel无线网卡一般都带有此功能）。如果没有打开，需要将此功能打开，方法如下：

在“网络属性→无线网络连接→属性→常规→配置→高级”处，将“无线”开启。

三、无线网卡的服务没有启动

无线网卡需要如下服务启动才能正常工作：

（1）、Wireless ZeroConfiguration；

（2）、Wired Auto config；

（3）、Extensible Authentication Protocol Service；

（4）、WLAN Autoconfig；

（5）、CNG Key Isolation；

说明：Windows XP SP3需将（1）、（2）、（3）服务启用，Windows 7需将（3）、（4）、（5）服务启用。启用方法如下：

点击“开始”→“运行”，输入“services.msc”命令，点击“服务（本地）”，找到相应的服务，双击相应的服务，将启动类型设为“自动”，如“启动”按钮可用，则点启动，然后重启系统。

四、电脑自带的无线管理软件与Windows自带的无线管理软件冲突

有部分电脑自带的驱动管理软件与Windows自带无线管理软件冲突，这也会造成无法发现网络的故障，解决办法如下：

打开“网络属性→无线网络连接→属性→无线网络配置”，在“用Windows配置我的无线网络设置”前面打上对号，然后点击“确定”即可，

五、信号频率不对或与无线网络配置中的无线冲突

当你的电脑以前使用正常，现在换一下环境却又突然不正常了，一般是因为电脑中记忆的以前的无线配置与现在的冲突（SSID相同频率却不同，或网络名相同密码却不同）。解决办法如下：

右击“无线网络连接”，选择“属性→无线网络配置”，删除首选网络里的内容，点击“确定”即可。如果还无法解决，还需进行如下操作。

右击“无线网络连接”，选择“属性→高级”，确保任何可用的网络处于选中状态即可。

六、没有打开“Eventlog”服务，造成无法搜索到无线信号

点击“开始→运行”，输入“services.msc”，选择服务（本地），双击“Eventlog”服务，将启动类型设为“自动”，如“启动”按钮可用，则点击启用，然后重启系统。

七、Windows 7自带Microsoft Virtual WiFi Miniport Adapter服务启动造成Windows 7向外发射无线，干扰了无线网卡的接收。

网络适配器中的Microsoft Virtual WiFi Miniport Adapter是Windows 7的隐藏功能，虚拟WiFi。传统的临时无线网是一种点对点网络，类似于有线网络中的“双机互联”，虽然也能实现相互联网共享，但主要用于两个设备临时互联，并且有的设备（如采用Android系统的设备）并不支持连接临时无线网。

还有一个很严重的问题，由于一块无线网卡只能连接到一个无线网络，因此如果通过无线网卡连接到Internet，就不能再使用这个无线网卡建立临时网络，共享Internet了。而Windows 7中的虚拟WiFi功能可以在一块真实无线网卡基础上再虚拟出一块网卡，实现无线路由器的AP功能，解决了临时网络的所有问题。

认知无线电网络传输层协议设计探讨 篇3

关键词：认知无线电；传输层协议；无线TCP；频谱切换

1 绪论

随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源变得越来越紧张。尤其是随着无线局域网络（WLAN）技术、无线个域网络（WPAN）技术和无线城域网（WMAN）技术的高速发展，人们对宽带无线应用提出了更高的要求。而目前的频谱分配制度为固定频谱分配，将频谱分为2个部分：授权频段（LFB）和非授权频段（UFB）。大部分的频谱资源被用于授权频段，非授权频段的频谱资源要少得多，由于WLAN 、WPAN、 WMAN无线通信业务的迅猛发展，这些网络所工作的非授权频段已趋近饱和；而另一方面，相当数量的频谱资源的利用率却非常低。

为了解决上述问题，尽量提高现有频谱的利用率，就产生了认知无线电的概念，其基本出发点就是：在不影响授权频段的正常通信的基础上，具有认知功能的无线通信设备可以按照某种“机会方式”接入授权的频段内，并动态地利用频谱。这种在空域、时域和频域中出现的可以被利用的频谱资源被称为“频谱空穴”。认知无线电的核心思想就是使无线通信设备具有发现“频谱空穴”并利用的能力。

目前，认知无线电技术的研究大都集中于物理层和MAC层的功能上，如频谱感知技术、频谱管理技术和频谱共享技术，这些方面的研究取得了重要的进展。但对于更高层，诸如网络层、传输层和应用层的技术，还没有深入地研究。本文则主要探讨认知无线电网络传输层协议可能遇到的问题以及设计思路。

2 无线网络TCP

2.1 TCP在无线环境中存在的问题

无线链路的高误码率、带宽有限、移动性等特性对网络传输层的影响可以归结为两个主要的方面，即分组丢失或损坏引起的问题和分组延迟引起的问题。此外，某些无线链路（如卫星链路）的不对称、大延迟带宽乘积对TCP的性能也有较大影响。

(1) 经常性的链路错误引起的问题

TCP发送方根据接收方返回的ACKs判断网络情况，它根据返回的ACKs、超时时钟或重复ACKs可以推断数据分组是否成功传输。然而这种方式缺乏判断误码原因的机制，只是简单地把每个分组的丢失归结为网络中发生了拥塞。显然，这种方式只适用于有线网络的情况。在无线链路情况下，常有因链路问题引起的丢包，如果简单地采用传统TCP的算法必然引起拥塞窗口的频繁调整、经常处于慢启动阶段，导致TCP连接吞吐量的急剧下降。

(2) 错误的丢包探测机制

标准TCP不能区分不同类型的错误(随机丢包、拥塞丢包等)，它把任何丢包都看作拥塞丢包并启动拥塞控制，而不管网络是否处于拥塞状态，因此而导致TCP性能有很大程度的下降。

(3) 较大的延迟或延迟抖动引起的问题

由于无线/有线混合网络中某些无线链路本身的延迟特性、切换和链路层重传机制都会导致端到端的较大延迟或延迟抖动。TCP重传时钟设置了RTT的上限。如果RTT突然增加，TCP段被严重延迟，RTO估计可能被超过，从而引起超时发生，相应数据被重传。如果数据仅仅被严重延迟而没有丢弃，是不必要重传的。此外，较大的延迟带宽乘积也会导致网络容量的低利用率。

(4) 带宽不对称引起的问题

TCP是利用接收方返回的确认信息调整发送方数据发送速率的传输层协议。在存在非对称信道的情况下，当传输确认信息的信道带宽远小于传输数据的信道带宽，确认信息的传输速率小于数据分组的传输速率时，TCP数据传输的吞吐量将受到确认信息返回速率的限制。

如果从接收端到发送端的带宽非常有限，那么一个应答数据可能要在接收端的传输点经历很长的排队时延，这会减慢TCP发送端的发送速率，降低吞吐量。因而在非对称的网络中，TCP连接的下行流就受到影响，尤其是在上行流已经占用了很大部分的带宽的情况下，几乎没有剩余的带宽供应答数据利用，从而更恶化了下行传输。

(5) 链路和路由中断引起的问题

蜂窝网络中，移动节点在小区切换时会有一个信号消失的阶段，在这个阶段，移动节点不能够接收到任何发送端的数据，这会造成发送端超时，TCP发送端会重传丢失的包并且启动拥塞控制，导致TCP性能下降。路由中断通常会发生在Ad hoc网络中，节点的移动会导致本次连接使用的路由中断，在重新计算路由的过程中，所有的数据包和确认包都会被丢弃，这将导致TCP发送端超时并启动拥塞控制。

2.2 改进无线TCP性能需要考虑的因素

现有的解决方案中有的或者失去了端对端的语义，或者存在公平性方面的问题，或者链路层的重传与TCP层的重传存在冲突。因此要想得到一个提升无线TCP性能的解决方案则需要能够区分出网络拥塞丢包和误码丢包；并且要能够适应复杂的无线环境；当然同时还需要考虑维护TCP的端到端的语义，保证数据分组可以可靠地传输到目的地以及能和现存网络TCP机制并存，并仅仅要求局部修改；还需考虑带宽共享的公平性等其他一些重要因素。

3 认知无线电网络传输层协议设计中需要考虑的因素

除了上述无线环境中TCP所面临的问题，认知无线电网络会因为自身的特点，而使传输层面临一些新的问题。

无线链路错误和链路延迟不仅仅跟接入技术有关，而且跟使用的频率、干扰的级别和可用带宽有关。在认知无线电网络中，由于认知设备会寻找空闲频谱并接入，所以认知设备会工作在频率、带宽、干扰都不同的信道上，进而导致丢包率和链路往返时间都不同。因此，为现有的无线接入技术而设计的无线TCP和UDP协议就不能用于基于动态频谱分配的认知无线电网络。

新的频段上信道繁忙程度可能会有所不同，也可能会采用新的MAC协议，这会导致链路接入延迟与之前的链路层延迟差别很大，从而影响到TCP连接的RTT。另一方面，新的频段上无线链路的误码率可能会更高，链路层可能会采用本地重传机制来恢复丢失的数据，以便给传输层提供较好的链路特性；然而链路层的本地重传所带来的附加延时会引起TCP伪重传超时问题，使得链路层和传输层的差错恢复相互冲突，进而引起吞吐量降低。另外，切换到新的频段时，带宽也可能会发生很大的变化，可能大幅度降低，也可能大幅度增加，网络资源能否得到充分利用也是需要考虑的问题。因此需要设计出能够动态适应这些变化的传输层协议。

认知无线电设备改变工作频率的过程称为频谱切换，在新的频率可用之前会有一定程度的延迟，这种延迟被称为频谱切换延迟，它会使RTT显著增加，进而导致重传超时RTO。对于传统TCP而言，此时TCP会认为有数据包丢失，然后启动拥塞控制机制，这将会导致吞吐量的下降。因此，为减少频谱切换的不利影响，需要设计出对频谱切换透明的传输层协议；另外，认知无线电网络中移动性管理也是一个非常重要的问题。这些问题的解决可能需要链路层和传输层合作的跨层设计方案。

4 结束语

由于认知无线电设备可能在通信过程中使用多个信道的特性，导致通信中RTT可能发生较大的变化；由频谱切换引入的频谱切换延迟也会对RTT产生影响，这些因素都会引起TCP超时重传，从而造成端到端的吞吐量下降。可见，认知无线电网络与其他无线网络在传输层遇到的问题既有共性，同时认知无线电又有其自身特点。

目前对无线TCP的研究日趋成熟，因此在进行认知无线电网络传输层协议设计时，可以在已有成果的基础上，结合认知无线电自身特点进行设计，例如在传输过程中遇到频谱切换时，可以对RTO冻结，使其不产生超时重传，待切换完毕再继续发送数据；另外，把可用带宽估计考虑进去，尽可能充分利用网络资源，进一步提高吞吐量；或者将链路层与传输层结合起来进行跨层设计等等。

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认知无线电网络中频谱分配算法 篇4

1 对认知无线电的介绍

在无线移动通信领域,认知无线电技术是该领域革命性的技术。无线电频谱资源是国家重要的战略性资源之一。无线电频谱资源并不是取不尽、用不完的公共资源,它是非常有限的。用户通过借助于该技术进行搜索可用频谱资源、定位周围环境以及动态的接入频谱 , 进而提高通信系统的频谱利用率和容量。因此,认知无线电技术被大家公认为解决无线电频谱资源紧缺办法之一。认知无线电网络,它的频谱资源是随着授权用户的活动情况、地理位置、时间的不同而不断变化的。该频谱资源之所以能够随着用户的活动环境、详细时间、具体位置的改变而改变,是因为通过无线电技术可以对频谱分配进行一定的算法。

2 认知无线电网络频谱分配

以前的无线网络的频谱可用频段被频分复用技术划为成若干信道,在满足无干扰的条件下进行分配可用信道,以满足用户需求的最大化,这个问题也被称之为信道指配问题。但是认知无线电网络中有关动态频谱分配问题与传统的信道指配问题不尽相同。在认知无线电网络中 , 可用信道是时常动态变化的,主要是会随着广大用户地理位置和时间的变化而改变、随着户行为的多变会导致空闲频段变得较为零碎而大小各异。而信道指配中还未指配、即将指配的可用信道通总是固定不变的。认知无线电网络频谱分配的相关问题可以具体为 :主用户和次用户两者之间建立起一种动态的频谱共享机制、满足主用户使用频谱资源、满足用户在使用的时候及时避免信号的干扰、如何把空闲频段有效地分配给次用户或者其他用以及优化频谱利用的效率。

3 无线电网络频谱的具体算法

在实际的无线电网络中 , 在达到频谱利用率最大化的同时 , 需要最大限度地考虑分配算法的设计目标的公平性、高效性、扩展性、有效性。频谱分配算法的设计通常需要在公平性和高效性之间达到某种平衡 , 不仅要使得系统满足某种性能的要求,而且要保证一定的公平性 ;高效性频谱分配的是做到对可用频谱的合理化分配,使得系统的频谱利用率与吞吐量达到最佳 ;认知无线电网络频谱在参与共享的节点数目处于动态变化的状态,为此算法的可扩展性,能够满足规模的可伸缩性 ;算法有效性的重要衡量标准表现在它的执行时间,频谱需要对随时空闲频段及时做出分配响应,以保证算法的实效性与时效性。满足以上设计目标的公平性、高效性、扩展性、有效性这几个特点的算法有如下。

3.1 关于 ABUR 算法

认知无线电网络中,在保证用户得到基本的频谱通信的前提下进行频谱动态分配的目标是,尽最大可能通过算法的优点有效提高频谱的利用率,加大信道效益。因此,学者提出了ABUR算法。ABUR算法不仅考虑到了广大用户的满意度,而且延续了IASA算法的一些思想,像如缩短了分配时间、强化了用户的满意度。

3.2 基于博弈论的频谱分配算法

认知无线电网络系统中的每一个节点都被看作智能的自治系统,Etkin、Neel、Cao等人采用博弈理论对无线电技术软件的适应机制与调制机制进行了全面的分析,并且借用潜博弈模型对认知无线网络功率的控制进行诠释。议价博弈是Etkin、Neel、Cao等人所提出的一个分布式的无线网络频谱分配算法。通过议价博弈 , 有利于优化分配没有必要在每次拓扑结构发生变化时进行再次计算,同时为博弈算法有助于考虑算法的公平性。

3.3 CSGC 算法

CSGC算法主要考虑无线电网络频谱分配之中的频谱干扰差异性和频谱效益的差异性,与此同时分析了在非协作式和协作式条件下无线电网络频谱分配算法的差异。在CSGC算法中提出了四种基于标号的准则 : 协作式最大比例公平准则、非协作式最大总计带宽准则、协作式最大总计带宽准则、非协作式最大比例的公平准则。

CSGC的算法采用最高标号值的节点同时把无线电网络的相关频谱分配给各个节点 , 接下来考虑不同位置所产生不同的关联频段列表、干扰约束条件以及频段效益的差别化,经过多次反复反射完成对特定区域节点的频谱分配。换句话说是指把每次分配时通过对应的标号方法把节点做上特定的标记,这样下来每个标记都有每一个相对应的频段,然后采用具有最高标号值的节点把对应的的频谱分配给对应的节点用来拓展与更新,最后在频谱列表中主动删除已经分配的频谱。

3.4 频谱拍卖的分配算法

频谱交易的模式之一就是频谱拍卖分配模型,它的交易方式是“拍卖”,主要是待拍卖的商品被卖家告知拍卖商。经由拍卖商组织拍卖活动,而买家则是向拍卖商进行投标,拍卖商进而根据利益最大化的基本原则确定获得商品的赢家,并且有权向获取商品的赢家索要支付。所以频谱拍卖是把频谱的拥有者当作卖家,用户被看做是买家,而接入点或者基站则主要充当着拍卖商 .

频谱拍卖的分配算法与传统拍卖很不相同,频谱拍卖必须考虑它的干扰限制能不能使得频谱具有空间可以利用 ;在另一个方面要提供经济快速的收敛速度和鲁棒性以满足有效性。这些要求使得目前的频谱拍卖在设计方面非常的困难,这也和传统的拍卖设计无法保证诚信、严重退化的频谱利用率、指数级计算复杂度有着千丝万缕的联系。

4 结束语

本文首先介绍了认知无线电网络了解什么是认知无线电,有什么作用以及实际生活中的存在意义。然后详细阐述了认知无线电网络频谱分配,它的工作环境与内容。最后主要介绍了几种有代表性的认知无线电网络频谱分配的算法,以基于博弈论的频谱分配算法和频谱拍卖的分配算法为例,简要的介绍了博弈论的频谱分配的思想意义,算法内容。深切的表达了一个好的无线电网络频谱算法应当使用了尽量少的网页面积从而给广大的用户提供尽可能的满意结果,即无线电网络频谱算法效益的最大化。

摘要：随着科学技术的发展,无线通信技术逐渐趋于成熟,虽然频谱资源日益增多,但是认知无线电的频谱仍是处于紧缺状态,在一定程度上对无线通信的发展有着阻碍和抑制的作用。比如一些用户的需求在认知无线电网络中并没有得到满足,这一问题具体表现在频谱分配算法的不够严谨,存在很大的欠缺。

无线电网络 篇5

1、右键点击“我的电脑”，选择“管理 ”。

2、选择“ 服务与应用程序”―“服务”，选择右边窗口中的 “Wireless Zero Configuration”按右键选“启动”。

3、出现启动服务的画面。

二、查看系统自带的无线网络配置选项

1、右键点击“网上邻居”，选择“属性”。

2、右键点击“无线网络连接”，选择“属性”。

如下图：

3、打开“无线网络配置” ，在首选网络中选择信号点击“属性”。

4、核对网络验证、数据加密、网络密钥设置是否和无线路由器中相同，如果是WEP加密，请确保密钥索引选择和路由器中选择相同。

“拯救”无线网络 篇6

国家“万人计划”青年拔尖人才、优秀青年科学基金项目的获得者、公安部第三研究所物联网技术研发中心副主任刘云淮博士认为，这些故障的“罪魁祸首”正是无线自组织网络中的“弱连接”。

多项原创成果

入选“万人计划”

早在香港科技大学读博期间，刘云淮就开始了弱连接条件下无线自组织网络架构和节点协同技术研究，迄今已逾十年。

众所周知，若无线通信弱，网络节点间连接特性则会发生改变，针对这一现状，刘云淮从概率式网络模型出发，通过探寻无线网络中的基本机理，设计出一系列拓扑控制方法，包括针对Sink节点到其他节点通讯模式的Conreap算法，以及针对节点间通讯模式的Brasp算法，得到欧美同行很高评价。美国佐治亚理工大学计算机工程系教授、可靠通信实验室主任Raheem Beyah认为“概率型网络模型更真实的反映无线通讯中的链路行为”，加拿大Alberta大学计算机科学系教授Mike MacGregor表示“概率型网络模型能更好的反映网络行为，为节点最优分布奠定了理论基础”。

基于概率型网络模型，刘云淮针对传统网络信息感知模型进行了大胆改革。在无线传感器网络中，传统感知模型为圆盘结构，存在确定半径，圆盘内的信息可以通过感知节点获取，但圆盘外的信息则无法感知，因此无法反映真实的传感器行为。反复实验下，刘云淮带领团队提出了基于链路的概率型感知模型，可以把链路性、概率性和多感知融合性这三个现实传感器的独特特性反映出来，并把误差缩小在百分之十以内。

网络是信息交换的载体。它的“四通八达”与否，直接影响着信息传输程度。

那么，清除一切网络传输中的障碍，是否就一定能够确保信息通畅呢？

针对这一问题，刘云淮认为恰恰相反，“少量干扰行为是激发网络传输性能的关键”。

利用干扰回避、干扰消除和干扰对齐等管理技术，他原创提出基于干扰的副信道通信模式，增加一些携带一定控制信息的干扰信号，制造可以最终被消除掉的主动干扰，在传输过程中反倒可以提高网络“活力”，增加网络传输量，提高传输效率，从而提高网络整体性能。

刘云淮并未满足于此，基于此模式，他充分扩展了数学中Quorom理论的成果，设计实现了高效低功耗的分布式节点协同机制，减少了传统中传输失败和网络丢包现象。从网络节点间的感知精度出发，在实验过程中，提出了频谱感知节点传感器网络，设计并实现了协同边界定界算法，大幅度提高了网络传输中精确信息的获取量。

真实的无线网络系统，要在一系列核心技术的支持下才能正常运转。在多径反射效应下的节点测距方法上，刘云淮开创了无线网络领域研究的先河。他以频率为突破口，通过相同节点在不同频率下的信号强度测量，经过数学模拟，采用傅里叶变换的方式求解，可以获得更精确的距离。同时，在网络热点的判断问题上，刘云淮首次提出了非密度的、基于移动性的网络热点分布模型，设计实现了移动节点的热点感知方法，为今后的数据挖掘和信息获取提供了有力支撑。并针对网络传输丢包的问题，设计了新的多信道分配算法，以均匀分布节点缓冲区，加大了网络传输速度。

凭借在弱连接条件下无线网络关键问题上的诸多创新性成果，刘云淮迄今为止已经在本领域最权威的国际期刊《IEEE Journal on Selected Areas in Communications》《IEEE Transactions on Mobile Computing》《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》以及著名国际学术会议如ACM Mobicom，ACM Sensys，ACM SIGKDD，IEEE INFOCOM，IEEE ICDCS等发表论文。并且在2008年获得IEEE ICDCS最佳论文奖，是638篇论文中唯一获奖论文。

在国际计算机网络研究领域，较高的科研天分与勤勉的科研态度让刘云淮很快声名鹊起，并在2015年成为国家“万人计划”青年拔尖人才中的一员。

关系国计民生

荣获“优秀青年科学基金”

科研，是为人类发展服务。刘云淮深谙此理。

近年来，以智能手机为代表的移动通讯设备加快了网络感知趋势的发展。以个人为中心，从海量数据中获取高精准信息的群智感知和群智计算开始成为目前移动网络的研究热点。

历经五年学习，2000年刘云淮于清华大学毕业后，即前往惠普做了一名工程师。两年一线工程师的经历，让他养成了一种与市场同步的科研理念，也敏锐地意识到无线网络的研发命脉。随后，他来到香港科技大学再次深造，开始在实验室里反复印证自己脑海中的系列想法，迅速打开了无线网络架构及节点协同技术领域的“大门”。

近十年弱连接条件下无线自组织网络架构和节点协同关键技术研究工作，让刘云淮积累了大量实战经验。来到公安部第三研究所物联网中心之后，顺应社会发展，为深入拓展这一研究，他开始把眼光瞄向移动群智感知网络层面。由他申请的项目课题，已经获得国家自然科学基金“优秀青年科学基金”支持。

传统由基站提供服务的有组织无线网络，单一节点间的链接能力较弱，在弱连接广泛存在的情况下，通信传输日渐艰难。因此，基于特定传感器的无线传感器网络越来越不适应信息大爆炸的现代社会，变革已经成必然。

正所谓一花独放不是春，百花齐放春满园。社会的快速发展，正要求群策群力。

群智感知的概念即发源于此，其关键是利用大量无意识协作，低干扰和低负担的非专业感知源来获取信息，具有广泛的应用性，国际社会纷纷迈开了群智感知网络研究的脚步。但很快发现，群智感知网络研究过程中，面临着网络差异性大、数据量大、数据质量低劣、数据异常等诸多难题。

基于此，刘云淮从移动群智感知网络的新特性出发，加入人类行为元素，探索弱连接下群智感知网络架构和拓扑控制方法，建立无意识协作的通信增强机制，创新恰当的节点协同技术，以实现可靠通信，以促进群智感知网络的大规模应用发展。此项课题的研究，将从宏观上满足大数据时代的发展需求，促进数据挖掘技术的快速进步，有利于信息安全及共享网络社会的长远发展。同时，在微观上也利于个人隐私信息的保护。

在忙于科研的同时，刘云淮同样耗费巨大精力加强团队建设，他始终认为依靠团队的力量，科研之路才能越发顺畅。如今，他早已建设了一支由博士副研究员、助理研究员、硕士研究助理及实习研究生在内的高中低相结合的优秀研究团队，各自发挥所长，在无线通信技术、低能耗节点调度以及拓扑控制等多方面都取得了引人瞩目的成绩。

无线电传感器网络的定位算法探讨 篇7

关键词：无线电,传感器,网络,定位算法

1 概述

无线电传感器网络是在片上系统和微机电系统上发展起来的, 是现在对于数据信息的收集、传输、处理的一门新技术。将传感器布置在目标区域, 利用传感器节点的组织功能在目标区域建立起一个无线网络。利用各网络节点的收集、传输、处理能力, 感知目标区域的热能、音频、可见光和电磁波等信号, 进而得到目标区域的温度、湿度、压力、光感强度、噪声等信息。传感器节点在整个网络中不仅只有收集和反射数据的功能, 同时还承担数据路由的角色, 将收集到的数据上传到网关。无线电传感器网络的多数节点是随机部署, 一般传感器都部署在环境恶劣环境下。

无线电传感器网络的核心是获取数据, 与传统网络的传输数据截然不同, 两种网络应用不同的要求和标准, 现有的网络算法和协议不能直接用于无线传感器网络。无线电传感器网络中通常不只是关注单一节点, 更多的是相关节点的数据收集、传输、处理。无线电传感器网络在医疗卫生、环境监测与治理、军事情报侦察、抗震救灾、空间探索等诸多领域都有着传统网络无法比拟的优势。

在社会生活、国防建设和生产建设的信息化现代化都离不开目标信息的收集, 而无线电传感器网络信息的感知、网络传输能力和及时的感知和更新目标的信息在这一领域获得广泛应用。无线电传感器网络技术具有展开速度快、覆盖区域广、监测精度高、抗摧毁性强等特点已成为当下信息领域的研究热点。节点和检测目标的定位是无线电传感器网络的关键技术之一, 是众多应用的基础, 因为在无线网传感器网络中的监测任务的分配、路由机制、拓扑控制和负载均衡、覆盖信息等都离不开传感器节点的位置信息。因此, 定位技术在无线电传感器网络技术研究的重点, 定位技术算法很大程度上决定定位技术的效率和效益。

2 无线电传感器网络定位算法

无线电传感器网络技术作为一种新型的信息收集处理技术是现在信息领域的研究热点, 定位算法更是其中研究的重点。定位算法主要思想是通过节点自身定位然后定位出节点之外的目标坐标。在实际的情形中, 传感器的地理位置不明确时所采集的情报信息是没有实际用处和效益保证的。因此定位算法的好坏很大程度上影响到无线电传感器网络的工作效果, 以下是常用的几种定位算法:

2.1 SPA相对定位算法

很多情况下无线电传感器网络都是在没有基础设施的移动的无线网络, 针对这种情况应该采用SPA相对定位算法。该算法的核心思想是找出网络中量度最大处的一组节点作为全局坐标系统的参考点, 同时在该组节点中连通度最大的节点作为原点。利用节点间的处理数据, 首先在每个节点构成一个部分的三维坐标系, 然后利用节点之间的数据协调和交换, 通过坐标的变换, 参考点数据为根据构成目标全局坐标系。由于该算法在确定位置坐标是需要全部节点参与, 然而, 该算法的节点个数与通信话费构成指数关系, 运算量大通信话费较大。为解决这一问题, 研究人员提出了一种基于聚类的定位算法, 思路就是在网络中各个节点部署完成之后都启动一个随机定时装置, 当某节点定时装置最先到期时, 它将同时向附近节点在感应到信号时终止自己的定时器, 并转换为从节点。一个定位域就是由这些节点构成。将主节点作为原点, 采用类似SPA的方法, 建立起各个域上的局部三维坐标系。然后, 参考主节点ID标识不大的部分坐标系, 进行相邻域间的坐标变换, 然后逐渐构成全域的坐标体系。该算法的通信量是随着域的个数而增加的呈线性变化, 有利于大规模部署网络, 但该算法关键点坐标失效后需要从新定位整个网络三维坐标信息。

2.2 质心定位算法

质心算法是一个室外定位系统, 该算法只依靠网络的联通性, 算法核心思想就是每隔一段时间由锚节点向附近的节点发送一个含有自身位置信息和ID的信号, 通过设定接收一定时间或者某一个预定的门限作为限定值, 未知节点通过感应不同的关键节点发出的信号, 当接收到的信号的个数大于限定值时, 该节点的位置就确定下来了。通过实验研究, 该算法的定位精度一般在91%左右不大于关键节点间距的0.3400。数据表明该算法的锚节点密度较高, 只适合粗粒度定位场合, 不过该算法只通过网络连通性算法简单, 不需要附近节点之间的协调工作, 因而该算法常作基本的定位算法。

2.3 DV-coorinate定位算法

该算法的思路是, 先利用Euclidea中的方法能够将未知节点邻近两个节点间距离, 然后构成一个以关键节点位置信息为原点的部分坐标系, 并将邻居节点相互登记。未知节点从友邻节点处感应到一些关于关键节点的坐标值, 则通过坐标变换矩阵方式首先将其变换成在本身坐标系里的坐标数量值, 然后通过两种方法实现自身定位。第一种方法就是利用自身的坐标系统测量出距离, 然后利用三边测量计算。第二种就是利用在库中计算出的自身的坐标系变换到全域坐标系时得到的变换矩阵, 将所有坐标变换到全域进行计算。通过实验计算, 上述两种计算方法定位效果差不多, 但与SPA相对定位算法和质心定位算法相比尽管该算法不受网络各向异性的干扰, 但是该算法受关键点密度、节点密度、测量精度等因素的干扰, 全局坐标系和局部坐标系的构成还要要求计算和通信量较大, 算法效率不高。

3 结论

无线电传感器是随着传感器技术、无线通信、微机电技术、嵌入式计算机技术、分布式信息处理技术等基础上发展起来的一种新型的信息收集处理技术。无线电传感器网络能够有效地收集客观世界的信息, 特别是环境恶劣、无人区域的环境当中有很好的应用前景。无线电传感器网络技术具有展开速度快、覆盖区域广、监测精度高、抗摧毁性强等特点已成为当下信息领域的研究热点。节点和检测目标的定位是无线电传感器网络的关键技术之一, 是众多应用的基础, 因为在无线网传感器网络中的监测任务的分配、路由机制、拓扑控制和负载均衡、覆盖信息等都离不开传感器节点的位置信息。因此, 定位技术在无线电传感器网络技术研究的重点, 定位技术算法很大程度上决定定位技术的效率和效益。

参考文献

[1]戴欢.无线传感器网络定位算法及其应用研究[D].无锡:江南大学, 2012 (11) .

[2]于慧霞.无线传感器网络定位算法的研究[D].南京:南京邮电大学.2012, (3) .

[3]孙庭波.无线传感器网络定位算法研究[D].合肥:中国科学技术大学.2008 (4) .

无线电网络 篇8

关键词：频谱资源,频谱共享,网络架构,无线环境地图,用户分级

近年来,随着无线通信技术与移动互联网的迅猛发展,无线电频谱资源的需求与日俱增,可用的、好用的频谱资源越来越少,并已基本分配殆尽,寻求新的频谱资源举步维艰[1]。美国联邦通讯委员会(FCC)前主席William Kennard也曾提出“频谱资源已枯竭”的观点[2]。从中国、美国等国的频率划分图可得出:从3 k Hz到300 GHz的频谱都已授权给各种不同的无线电业务,有些频段如1 164~3 000 MHz异常拥挤[3,4]。因此,在当前频谱资源需求不断膨胀,供求缺口不断扩大的形势下,提高频谱资源使用效率显得尤为重要。

目前,提高频谱资源使用效率主要有两种途径。一种是从设计无线通信新技术的角度,使每个无线信道占用的频谱带宽尽可能地少,或在给定的服务质量等级、给定的信道间隔条件下,使每一个无线信道能容纳的用户数尽可能地多,或能承载和完成的话务量尽可能地高。典型的技术有MIMO技术、高阶调制技术、全双工技术OFDMA技术等。另外一种是从创新频谱资源管理新模式的角度,它主要是无线电管理机构根据不同无线电业务的技术特点、带宽需求、业务能力等,以某种频谱划分方式,将频谱资源划分给不同的无线电业务。目前,世界各国主要采用静态的、固定的、一维的频谱资源管理模式[5,6],即将可用的频段分为授权频段和非授权频段,在给定的区域内,授权用户对授权频段具有长期的绝对排他使用权。非授权频段,即开放频段,供非授权用户竞争使用。这种频谱资源管理模式便于操作,易于管理,且能行之有效地解决不同无线电通信系统之间的干扰,有利于保证系统的服务质量。

然而,在无线新技术高速发展和业务流量急剧增加的今天,静态的频谱管理模式逐渐凸现出其不可避免的弊端。从2002年开始,许多国家的无线电管理机构、学术界和企业界陆续开展了频谱资源实际使用情况的测量工作[7,8,9]。从测量结果可知:只有少部分频段承载的业务量很大,非常拥挤;而相当数量的频段只有很少的业务量,甚至还有一些频段基本上处于空闲状态。由此可见,面临的“频谱匮乏”实际上并不是可用频谱物理上的稀缺,而是频谱资源管理模式上的桎梏。寻求频谱划分更灵活、频谱效率更高效、频谱分配更公平的管理模式具有非常积极的意义。

目前,频谱共享被认为是解决频谱供需矛盾、提高频谱使用效率的方案之一[10]。推行频谱共享已经成为国际主流趋势,美国、欧盟等国在频谱共享上做出了大量实质性的研究。2012年7月,美国总统科技顾问委员会提出了“频谱高速公路”计划。该计划确定1 000 MHz的联邦频谱,通过改善频谱管理手段,实施新的频谱结构和无线电系统架构,使不同无线电业务动态地共享相同频段[11]。为实施这一计划,美国进行了3.5 GHz共享试验,并分别发布了3.5 GHz低功率无线接入节点部署、3.5 GHz牌照模型和技术需求、3.5 GHz民用宽带无线服务3个规则提案公告。此外,美国在2014年召开了专题研讨会,专门探讨了3.5 GHz共享频段的频谱接入系统设计问题[12]。欧盟提出了一系列频谱共享方案,2007年,欧盟发布了第七框架计划(2007—2013年),投资大约5 000万欧元资助认知无线电、动态频谱共享和频谱整合等新技术的科研项目,力求通过这些项目促成频谱共享技术的不断进步。2011年,欧盟频率管理工作组提出了授权频谱共享方案。该方案的核心在于使用共享频段的用户必须获得授权,同时共享用户不能影响此频段原拥有者的通信服务质量[13]。

基于以上分析,为了突破我国频谱资源短缺瓶颈、提高频谱利用效率和满足信息通信宽带高速的迫切需求,本文提出了一种智能频谱共享的网络架构。该架构主要包含三部分功能:一是实时无线环境数据的及时获取;二是准确、完整的频谱信息储存;三是频谱资源的动态分配。在实时数据获取上,基于无线电环境地图的理念[14],该架构通过探测器网络单元(Sensors Network unit,SN)实时准确地掌握无线环境数据,并经无线电环境地图数据采集和处理单元(Radio Environment Map data Collection and Processing unit,REMCP)进行分析后,形成无线电环境地图数据传送至中心数据库(Central Data Base,CDB)。在频谱信息储存上,除了储存无线环境数据信息,中心数据库还包括无线电管理的基础数据库、无线传播模型数据库和地理位置信息数据库等,确保频谱信息的准确性、完整性、实时性。在频谱动态分配上,频谱接入管理单元(Spectrum Access Management unit,SAM)利用中心数据库和分级用户网络单元(Classified Users Network unit,CUN)提供的信息为用户动态、合理、公平、高效地分配频谱资源,其中,分级用户网络单元由3个等级的用户构成,高级别用户享有优先接入和随时用频的权利。

1 智能频谱共享网络总体功能架构

智能频谱共享网络总体架构如图1所示。它主要由中心数据库、无线电环境地图数据采集和处理单元、频谱接入管理单元、探测器网络单元和分级用户网络单元构成。中心数据库与无线电环境地图数据采集和处理单元连接,无线电环境地图数据采集和处理单元与探测器网络单元连接,中心数据库与频谱接入管理单元连接,频谱接入管理单元与分级用户网络单元连接,中心数据库与现有系统网络如无线电管理信息网、无线电监测数据网、国家相关政策信息网连接。

1.1 中心数据库(CDB)

中心数据库主要包含无线电管理数据库和运用支撑平台数据库。其中,无线电管理数据库由频谱数据库、台站数据库、监测数据库和卫星数据库组成,运用支撑平台数据库由无线环境地图数据库、无线传播模型数据库和地理位置信息数据库组成。运用支撑平台数据库使得智能网络能够实时掌握频谱的使用情况,了解频谱的利用现状,以及动态评估当前频谱使用的合理性。同时,中心数据库建有与外部现有网络系统连接的接口,比如无线电管理信息网、无线电监测数据网、国家相关政策信息网等,用于从外部网络中获取无线电频谱使用和无线电政策相关的数据。

在运用支撑平台数据库中,最关键的是无线环境地图数据库(REMDB),保存着探测器网络单元感知后并经处理过无线环境地图数据,这些数据主要由无线设备数据、无线场景数据和无线环境数据组成。无线设备数据包括发射机信息、接收机信息、探测器信息。其中,发射机信息主要有IP/MAC(Internet Protocol/Media Access Control)地址、位置、执照信息、优先级、性能参数(如发射功率、频点、带宽、发射机类型、发射时间)、当前状态、干扰保护要求等;接收机信息主要有IP/MAC地址、位置、执照信息、优先级、性能参数(如接收频点、带宽、接收机类型)、当前状态、干扰保护要求等;探测器信息主要有IP/MAC地址、位置、当前配置、当前状态、性能参数(频率扫描范围、分辨率带宽、扫描时间、测量能力、测量时间)等。无线场景数据包括当前的政策信息、特定约束(特定地点约束、接入价格、干扰保护列表)等。无线环境数据包括传播模型、地理信息、无线干扰信息、可用频谱信息等。

1.2 无线环境地图数据采集和处理单元(REM CP)

无线环境地图数据采集和处理单元主要由探测器管理模块、无线环境地图数据采集模块、无线环境地图数据处理模块构成。无线环境地图数据采集和处理单元用于与探测器网络单元进行数据传递和信令交互,负责收集与处理探测器网络单元传来的数据,形成准确可靠的实时无线环境地图数据,并及时上传到中心数据库,用于无线环境地图数据库的更新。

探测器管理模块负责管理探测器网络单元中的探测器。当系统需要刷新无线环境地图数据时,探测器管理模块向探测器网络单元发出测量请求,启动新的感知过程。无线环境地图数据采集模块负责汇集探测器信息,交给无线环境地图数据处理模块后续处理使用。无线环境地图数据处理模块结合新采集的无线环境地图数据和中心数据库中原有的无线环境地图数据,通过一定算法,生成新的无线环境地图数据,并传给中心数据库存储。该模块通过计算,主要生成三类重要数据信息:无线传播模型、无线干扰分布、地理位置信息。这些信息供频谱决策系统使用。

1.3 频谱接入管理单元(SAM)

频谱接入管理单元接收分级用户的接入请求和频谱需求,向中心数据库发送分级用户信息,从中心数据库获取分级用户所处地理位置的无线环境地图数据、无线电台站以及频谱实时使用信息,控制分级用户接入以及对分级用户进行动态频谱分配,在保证高等级用户正常用频的同时,接受其他授权用户的接入和用频。从而有效地避免用户之间的相互干扰,高效地实现多用户之间频谱共享。

频谱接入管理单元主要由频谱决策模块和用户接入控制模块组成。用户接入控制模块负责分级用户网络单元中用户的注册、鉴权和执照发放。当发现有高优先级用户需要占用次优先级频段时,该模块向次优先级用户发出命令,令其关闭发射或者更改相关参数,利用其他合理频段通信。频谱决策模块负责根据中心数据库中的可用频谱资源、无线传播模型、干扰场强分布、相关政策要求、特定约束条件等做出合理的决策,给待接入用户提供最佳的信道资源,满足其通信需求,同时避免对已有用户的干扰,提高系统频谱资源利用率。

1.4 分级用户网络单元(CUN)和探测器网络单元(SN)

分级用户网络单元由分级用户构成,不同级别用户拥有不同权限和性能参数,保证用户间互不干扰,高级别用户享有优先接入和随时用频的权利。分级用户发送接入请求和频谱需求给频谱接入管理单元。

探测器网络单元包括不同性能的探测器,是智能频谱管理网络功能架构的核心组成部分。它负责无线环境参数的采集和无线发射/接收机的定位。探测器主要采集的数据有:发射/接收机的特性参数,位置信息和活动情况,无线干扰情况,信号覆盖范围等。

1.5 系统间接口

智能频谱网络架构中各单元之间4种重要的接口:

1)无线环境地图数据采集和处理单元———探测器网络单元接口A1

每个无线电环境地图数据采集和处理单元与探测器网络单元都存在接口A1。在控制流层面,A1接口用于无线环境地图数据采集和处理单元对探测器网络单元发送注册/注销、鉴权、监控、配置/重配置和探测请求等控制信息。在数据流层面,该接口用于探测器网络单元向无线环境地图数据采集和处理单元传送测量数据、探测器位置和测量时间等信息。

2)无线环境地图数据采集和处理单元———中心数据库A2

每个无线环境地图数据采集和处理单元与中心数据库都存在接口A2,接口A2用于无线环境地图数据采集和处理单元完善和更新中心数据库中的无线环境地图数据库信息。

3)频谱接入管理单元———分级用户网络单元

每个频谱接入管理单元和分级用户网络单元都存在接口A4。频谱接入管理单元通过该接口接收分级用户的接入请求、频谱需求等信息,以及向分级用户发送注册/注销、配置和发放执照、频谱分配等管理信息。

4)频谱接入管理单元———中心数据库

每个频谱接入管理单元与中心数据库都存在接口A3。中心数据库通过该接口获取频谱接入管理单元发送的分级用户信息,以及向频谱接入管理单元发送分级用户所处地理位置的无线环境地图、无线电台站和频谱等数据信息。分级用户信息包括分级用户所处地理位置、所在等级以及用户ID等。

2 智能频谱共享网络组织架构

智能频谱共享网络架构是一种具有中心控制节点、集中式架构的网状网络,结构如图2所示。智能频谱共享网络采用分层结构:全局无线环境地图系统和本地无线环境地图系统,本地系统也由中心数据库、无线环境地图数据采集和处理单元、频谱接入管理单元、探测器网络单元和分级用户网络单元构成。智能网络采取小区化的覆盖模式,用户通过公共协调信道接入所在小区的本地无线环境地图系统。

如图2所示,智能频谱共享网络的用户划分为三个等级,即一级用户、二级用户和三级用户,他们均需在分级用户网络单元中进行注册登记。一级用户在系统中拥有最高权限,优先使用频谱资源。当一级用户正在使用某段频率时,其他等级用户不能从中抢夺频谱使用权,从而保证其在通信过程中不受其他用户的有害干扰。二级用户在系统中拥有次高级的权限,当某段频率未被一级用户使用时,二级用户可以正常使用,且其他二级用户或三级用户不能从中抢夺频谱使用权,从而保证其不受同级或者三级用户的有害干扰。一旦收到该频段内的一级用户要求占用频谱的通知,二级用户需退让该频段,等待或转移到其他可用频段工作。三级用户拥有最低的优先级,当某个频段没有一级用户和二级用户登记使用时,三级用户才能有机会申请接入。当其与一级用户、二级用户用频发生冲突时,三级用户须腾出占用的频谱,同样是等待或转移到其他可用频段。三个级别用户分类维度、接入权限等信息如表1所示。

如图3所示,本地频谱接入管理单元作为本地的信息和控制交换中心节点,记录各频段的注册使用情况,裁决不同等级用户在共享频段的接入和使用。本地频谱接入管理单元在保证高等级用户用频的同时,按规则接受其他等级用户的注册和用频,达到频谱的共享和高效利用。本地频谱接入管理单元的核心是与之关联的基于地理位置的本地中心数据库,本地中心数据库保存着探测器网络单元采集的,并经后续处理过的数据,这些数据包括本地台站数据信息、可用频谱信息、接入价格、干扰保护的列表、频段操作规则、本小区的传播模型、干扰场强分布、政策法规和已经接入系统的本地用户信息等,本地频谱接入管理单元读取本地中心数据库的这些信息做出最佳频谱决策。同时,本地无线环境地图系统和上一级或者全局无线环境地图系统连接,及时交换数据,保持更新。

3 智能频谱共享网络的信息交互过程

在智能频谱共享网络中,有3个比较重要的信息交互过程,即无线环境地图信息数据获取过程、分级用户接入过程和低优先级用户频谱切换过程。

3.1 无线环境地图数据获取过程

无线环境地图信息数据获取过程其实就是频谱感知过程,频谱感知是智能频谱管理网络架构中重要的一个环节,是频谱决策、实现多用户动态共享的基础。其基本原理则是依靠分布在小区中不同类型探测器感知,经过处理生成新的无线电环境地图数据。其获取过程如图4所示,包括如下步骤:

1)无线环境地图数据采集和处理单元向探测器网络单元发出测量请求,配置测量相关测量参数。

2)探测器网络单元将测量的数据上传给无线环境地图数据采集和处理单元。

3)无线环境地图数据采集和处理单元读取中心数据库中原有无线环境地图数据,结合新采集的数据,经过计算,产生新的无线环境地图数据。

4)将新产生的无线环境地图数据上传给中心数据库保存。

3.2 用户接入过程

分级用户接入过程也即频谱决策过程,分级用户接入过程则是通过频谱接入管理单元的决策,分配最合适的频谱资源给用户使用,尽最大可能满足其通信需求。分级用户接入过程如图5所示,包括如下步骤:

1)分级用户网络单元中的待接入用户向频谱接入管理单元提出接入申请,上报自身各类信息等参数。

2)频谱接入管理单元从中心数据库中读取有关可用频谱信息、干扰保护列表、频段操作规则、无线传播模型、干扰场强分布、其他用户信息等数据,经过计算处理,选出合适的频段和信道资源。

3)频谱接入管理单元将频段执照和相关配置参数等发送给等待接入的用户。

4)频谱接入管理单元将分配给等待接入用户的频段和信道资源以及该用户的性能参数等上报给中心数据库保存。

3.3 低优先级用户频谱切换过程

智能频谱管理网络对频段资源的高效使用,一是得益于动态频谱分配算法,使各用户能高效地使用频谱资源,形成有序有效共享;二是得益于低优先级用户的频谱移动性,即当高优先级用户需要占用自身频段资源时,低优先级用户可以关闭发射或者转移到其他频段正常通信,保障高优先级用户通信需求。具体频谱切换(频谱移动)如图6所示,包括如下步骤:

1)频谱接入管理单元验证高优先级用户的合法性后,向中心数据库发送高优先级用户的频谱接入请求。

2)中心数据库将与高优先级用户的可用频谱信息、干扰保护列表、频段操作规则、传播模型、干扰场强分布、其他用户信息等参数发送到频谱接入管理单元。

3)频谱接入管理单元决策分析高优先级用户的可用频谱候选集,如果发现高优先级用户的频段资源正在被低优先级用户使用,频谱接入管理单元计算其他适合低优先级用户的频谱资源,并告知低优先级用户进行频谱切换以及可用的频谱资源。

4)低优先级用户将占用高优先级用户的频谱退出后,发送频谱移动完毕信令给频谱接入管理单元。

5)频谱接入管理单元向高优先级用户发送频谱执照、信道资源等各项参数,满足其通信需求。

6)频谱接入管理单元将分配给高优先级和低优先级用户的频段和信道资源以及用户的性能参数等上报给中心数据库,更新数据库信息。

7)频谱接入管理单元利用中心数据库的数据可以全面掌握各授权用户频谱的实时使用情况(如时间占用、空间占用等),从而为存在频谱缺口的用户做出最佳频谱分配。

4 待解决的关键技术问题

从技术的可行性、通信有效性和可靠性出发,随着认知无线电、软件无线电、频谱动态共享技术、无数据库开发等技术应用的发展成熟[15],实现智能频谱共享网络已经有相当的技术基础。但是,频谱感知、频谱决策、频谱共享过程中的一些技术难点还有待进一步探讨。

1)频谱感知过程的关键技术问题

探测器受限于硬件和滤波器特性,如何做到大带宽范围的感知能力,且经济可行性好;探测器和用户接收机没有信息交互过程,如何精确估计所在小区接收机的地理位置信息。

2)频谱决策过程的关键技术问题

探测器受限于分辨率带宽、扫描时间等特性,如何保证感知的数据是正确的,无线环境复杂多变;如何判断决策时采用的数据有效;不同应用的用户对服务质量要求不同,如何利用现有数据保证不同用户的需求,且避免干扰产生;如何定量计算目标频带里可接受的干扰噪声的水平,并预测自己的接入会对原有授权用户接收机产生的干扰。

3)频谱共享过程的关键技术问题

低优先级用户必须具备频谱移动性的能力,如何适合大范围的频段调节,并无缝切换,保证通信不受影响;当系统需要关闭低优先级发射机的正常工作状态时,如何避免这些用户有自私行为,继续擅自使用未经批准的频段。

5 结束语

无线电网络 篇9

许多学校建设的都是传统的校园网, 传统校园网的铺设主要都是有线网络, 网络运行比较稳定, 为学生们提供了学习和娱乐的保障, 但是在校园的体育场、草地等地方, 没有铺设有线网络, 这样学生们就不能接入互联网。学校的校园网存在一定的盲点, 不能满足学生们在任何地点都可以上网的需求。为了满足学生们在校园内上网的需求, 把无线网络引入到校园的建设中来, 把有线网络的固定上网方式转换成无线网络的移动上网方式, 我们提出了无线Mesh网络技术, 无线Mesh网络技术是无线网络的新的技术, 无线Mesh网络地理区域覆盖范围大, 效率高, 是一种全新的无线网络技术。无线Mesh网络技术在数据传输上支持点对多点和多点对多点传输方式, 无线Mesh网络技术改变了传统网络接入方式, 克服了传统校园网建设中的弊端, 解决了无线网络全覆盖局限性的问题, 支持无线网络多点的信息接收方式。

1 无线Mesh网络技术

1.1 无线Mesh网络技术综述

在无线网络局域网中, 我们把无线Mesh网络也叫做无线网状网, 无线Mesh网络技术和其他的移动网络技术可以很好的结合, 无线Mesh网络技术可以提高地理区域覆盖范围和提升网络宽带容量, 信息在无线Mesh网络传输过程中的稳定性高, 在无线网络技术的应用中具有很大的发展前景。传统的无线网络的拓扑结构大多是点对多点的星型网络拓扑结构, 拓扑结构图如图1所示, 在传统的无线网络星型拓扑图中可以看出, 所有的终端的节点要进行数据通信, 必须经过中心节点才能够进行数据交换。

无线Mesh网络的网络拓扑结构是点对点的, 如图2所示, 在点对点网络拓扑图中可以看出全功能点彼此构成了一个网状结构, 全功能点之间的通信互相之间就可以完成, 不必通过共同的中心节点。

综合以上分析, 无线Mesh网络的网络拓扑结构可以弥补传统星型网络拓扑结构中扩展性差和安装维护难度大等问题。无线Mesh网络的网络拓扑结构把星型拓扑结构和网状拓扑结构结合在一起, 在网络的性能上提高了很多。在无线Mesh网络的点对点网络拓扑结构中, 在节点上加入路由表实现路由功能, 无线Mesh网络技术采用对等网络结构, 节点在对数据转发的时候可以与其相邻的节点之间进行转发, 可以说无线Mesh网络是自己可以管理自己的网络。

1.2 无线Mesh网络基本结构

无线Mesh网络主要有3种基本结构分别是:骨干网型Mesh结构、客户端型Mesh结构和混合型Mesh结构。

1.2.1 骨干网型Mesh结构

骨干网型Mesh结构的主干网由多个路由器组成, 遵守IEEE802.11国际标准化协议, 可以实现自动配置和自动修复的功能。Mesh结构由多个Mesh路由器构成, 彼此的连接时点对点跳转连接。Mesh路由器和有线网络连接实现对internet网的访问, 客户端与Mesh路由器相连, 接入骨干网, 与Internet连接, 使内网和外网可以互相访问。骨干网型Mesh结构支持客户端和路由器之间的无缝切换, 采用不同无线网络技术的客户端与骨干网相连, 可以通过连接以太网接口的基站来实现接入。

1.2.2 客户端型Mesh结构

在客户端型Mesh结构中, 具有相同无线网络技术的客户端不采用传统的access point方式连接而是彼此之间相互连接构成, 采用点对点的连接方式。在客户端型Mesh结构中没有中心节点, 客户端相邻节点直接通信, 不相邻节点之间通过跳转实现通信, 客户端型具有路由功能, 可以自动进行配置, 缺点是移动性小。

1.2.3 混合型Mesh结构

混合型Mesh结构是把骨干网型Mesh结构和客户端型Mesh结构结合到一起形成的结构。在混合型Mesh结构中具有Mesh结构的骨干网, 客户端和路由器之间以及客户端之间形成Mesh结构。混合型Mesh结构功能多, 对客户端要求较高。混合型Mesh结构如图3所示。

1.3 无线Mesh网络关键技术特点

无线Mesh网络采用的技术有MAC协议、路由协议、信道分配等。MAC协议是为了保证网络和资源共享的公平性, 对网络中的站点占有信道的问题进行管理。路由协议是无线Mesh网络组成的重要技术, 在路由上对传输的信息进行共享, 路由协议包括内部网关协议和外部网关协议。信道分配在移动通信网络中时重要的无线资源管理方式, 信道分配分为动态和随机两种信道分配方式, 动态信道分配对信道资源进行分配和配置是根据信道通过量的参数, 随机信道分配为通信传输设备选择最佳的信道的方式是采用多普勒计算, 在随机的条件下采用通信系统的码分复用技术。

2 无线Mesh网络技术在校园无线网络建设中的应用

2.1 应用需求

学生在校园的学习和生活都离不开网络, 在校园的传统网络建设中, 有线网络的覆盖范围有局限性, 有一些地方不能进行网络覆盖, 满足不了学生上网的需求, 在学校的体育场和公用绿地等区域不允许铺设有线网络设施, 影响学生上网的质量。有线网络的建设需要铺设线缆, 施工费用大, 无线网络避免了铺设大范围线缆工程, 网络安全性也得到了保证, 在施工中节省人力、物力, 所以要对学校内进行无线Mesh网络覆盖, 保证无线Mesh网络满足学生上网的要求。无线Mesh网络技术具有网络拓展性强、覆盖范围广、抗干扰性强和建设成本低等优点, 满足校园网络的高效率、低成本的网络建设需要。在校园网中建设无线Vo IP网络, 通过移动设备在内部零话费进行通信。在校园内通过无线网络安装监控, 保证校园内全天候安全监控。无线Mesh网络技术保证校园无线网络全覆盖。

2.2 建设难点

在学生活动比较集中的地方需要优质的高效率的无线网络服务, 比如公寓、食堂等学生活动密度大的区域。对无线网络的安全性也是一个重要的问题, 在校园内进行上网认证实名制, 一个学生一个账号, 建立上网计费系统, 保证上网安全。

2.3 解决方案

根据区域的特点, 在室内可以使用无线Mesh路由器, 对接入点的安装实现大面积覆盖。在体育馆和食堂等地方可以采用安装AP或者WIFE热点的方式实现无线网络覆盖, 对学生活动比较少的区域使用AP的宏方式, 对使用量大的区域使用AP的室外方式。校园无线Mesh网络拓扑图如图4所示。

3 结语

无线Mesh网络吞吐量大、覆盖范围广、网络稳定性和安全性高、建设施工费用低。无线Mesh网络技术符合校园无线网建设的需要, 满足学生和老师的上网需求, 是校园网络现代化建设的新的技术。无线Mesh网络技术的发展必将促进校园网络建设更好的发展。

参考文献

[1]纪威.基于WLAN技术在校园网络建设中的应用[C]//第二十六届中国 (天津) 2012IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集, 2012.

[2]罗奇.无线Mesh网络技术在高校校园中的应用[J].硅谷, 2012 (6) :146-147.

无线电网络 篇10

针对认知无线电网络中主用户和认知用户的行为均会给频谱的分配带来重大影响, 笔者提出一种新型的最稳定频谱分配算法 (MSSA) 。首先建立系统模型, 在该模型上详细地分析了主用户对认知用户的影响和认知用户间的相互干扰, 并提出认知用户的任一可用信道的潜在竞争节点数这一概念来衡量认知用户之间的相互干扰。在进行信道分配时, 提出了认知用户关于信道的信道稳定度的概念, 并将其作为衡量可用频谱质量的参数, 最后详细描述了最稳定频谱分配算法, 并对算法性能进行仿真验证。

1 系统模型

本文考虑分布式多跳认知无线电网络。认知用户可以自我感知频谱且检测可用频谱机会 (Spectrum Opportunities, SOP) 。SOPs是当前主用户没有使用而认知用户可以使用的频谱集合。网络中的主用户在信道的使用上比认知用户具有更高的优先级, 认知用户可以机会式的接入没有被主用户使用的频谱, 而一旦通过频谱检测发现主用户接入该频谱则必须立即让出该频谱或跳到其他可用频谱上, 将该频谱释放给主用户。信道是频谱分配的基本单位, 本文频带和信道是一个概念。

网络中认知用户表示为Ν={1, 2⋅⋅⋅n}, 正交频带 (信道) 表示为Μ={ch1, ch2⋅⋅⋅chm}, 每个信道的带宽分别是W1, W2⋅⋅⋅WM (MHz) , 且每个信道在特定时刻均是某个主用户的授权信道。假设认知用户i的可用信道集合为Αi, 认知用户j的可用信道集合为Αj。节点i和j的公共可用信道集合为Αi, j=Αi (40) Αj, Ni, j为集合Αi, j中的信道数目, 即Ni, j=|Αi, j|。认知用户i和j可以通信的条件是Αi, j∉∅ (至少有一条公共可用信道) 且认知用户i和j在彼此的通信范围内。

1.1 PU-to-CU

认知无线电网络中, 主用户的行为会对其干扰范围内的认知用户间的通信产生影响, 主要是通过给认知用户间链路的信道分配带来很大的影响。事实上, 由于主用户接入的随机性, 经常会出现频繁的信道重分配。认知用户在某一频带上通信的过程中, 若检测到主用户正在接入该频带, 则必须立刻让出该频带并切换到其它的可用频带, 将该频谱释放给主用户。这样就会引起认知用户的传输中断, 且必须重新为认知用户分配信道, 从而带来频繁的信道切换。

假设主用户PU使用授权信道chm的概率 (活动因子) 为αPUchm[3]。本文用独立统一的分布式双阶段ON/OFF模型来描述这个活动因子[4], 那么, αPUchm可由下式求得:

其中, Tonchm表示主用户PU在授权频带chm上处于活动状态的统计平均时间, Tchoffm表示主用户PU在授权频带chm上处于非活动状态的统计平均时间。为降低主用户对认知用户的影响, 使认知用户之间的通信更加稳定, 认知用户间通信时尽可能从他们的公共可用信道集合中选择活动因子αPUchm最小的信道chm。

1.2 CU-to-CU

对于暂时空闲的授权频段或未授权的公共频段, 认知用户的使用权是平等的。如果认知用户不能检测其它认知用户的存在而盲目接入该频段, 就会产生多用户之间的竞争, 导致系统性能恶化。

认知用户之间的相互干扰可以用信道竞争水平来衡量。文献[5]给出了信道竞争水平的概念:潜在使用某一信道的邻居节点数目。本文在此基础上提出认知节点的任一可用信道的潜在竞争节点这一概念, 这些潜在竞争节点必须满足以下三个条件: (1) 他们和该认知节点在相互干扰范围内; (2) 他们与该认知节点至少有一条公共可用信道; (3) 他们在一定时间内有数据业务流请求。本文用PCNNi, chm (chm∈Αi) 来表示认知节点i对于其任一可用信道chm的潜在竞争节点数。

下面, 本文给出PCNNi, chm的计算公式。用集合Νi表示和认知节点i在相互干扰范围内且在一定时间内有业务流请求的节点集合, Αi表示节点i的可用信道集合。对∀chm∈Αi, j∈Νi, 定义一个指示函数:

这样, 节点i的任一可用信道chm的潜在竞争节点数可由下式得到:

2 最稳定信道分配算法

2.1 信道稳定度

根据以上讨论, 影响认知用户信道分配的因素不仅有主用户对认知用户的影响, 还包括认知用户之间的相互干扰。综合考虑这两种因素, 本文提出了认知用户的信道稳定度概念。信道稳定度可由下式得到:

其中, α, β为加权系数, 且满足0≤α, β≤1, α+β=1, chm∈Αi。α, β的具体取值取决于实际通信的网络环境。假如网络中有很多主用户在收发数据, 而认知用户的通信需求比较少时, 可着重考虑主用户的信道使用率 (活动因子) 。相反, 如果网络环境中的主用户很少使用授权信道, 而认知用户间收发数据比较频繁时, 认知用户的可用信道的潜在竞争节点数就应该成为主要的考虑因素。

2.2 最稳定信道分配方法

给认知节点i, j间的链路li, j分配信道, 首先计算出他们的公共可用信道集合Αi, j中每个信道的Si, chm, 然后选取Si, chm值最大的信道chm, 并将其分配给链路li, j。

假设网络中有一业务流, 该业务流经过的认知节点依次为1, 2…k。现在给该业务流上的各认知节点链路间依次分配频谱。首先计算源节点1及邻居节点2的公共可用信道集合Α1 2, 中每个信道的信道稳定度, 并将稳定度值最大的信道chm分配给链路l1, 2。当链路l1, 2的信道分配完成后, 源节点1及其邻居节点2将会各自更新自己的可用信道集合:将信道chm从他们各自的可用信道集合中删除。与此同时, 节点集合Ν1以及节点集合Ν2中的每个节点也将信道chm从他们各自的可用信道集合中删除。然后, 进行相邻链路l2, 3的信道分配:计算节点2和它的后向邻居节点3的公共可用信道集合Α2, 3中各个信道的信道稳定度, 并将最大值的信道chn分配给链路l2, 3。链路l2, 3信道分配完成后, 节点2及后向邻居节点3都会将已分配的信道chn从各自的可用信道集合中删除。节点集合N2以及节点集合N3中的各个节点均将信道chn从各自的可用信道集合中删除。以同样的方法为该数据业务流上的其它链路分配信道, 直到目的节点k及其上游邻居节点k-1的链路lk-1, k分配到信道为止。

3 性能评估

本文采用的仿真环境是:在一个1800m×1800m的区域内随机投放100个节点, 然后随机选取35个节点作为认知用户, 且该区域内有20个主用户。网络中的每个业务流请求将在这35个认知用户中传输, 为了模拟网络中有业务流请求的认知用户的随机性, 每个业务流请求经过的认知节点及认知节点数是随机产生的。在20MHz～2.4GHz的频谱范围内为每个认知节点随机选取2～10个频段构成SOP集合来模拟频谱分布的非均匀性。且每个信道均是某个主用户的授权信道。网络中数据业务流请求的包长为5KB, 认知用户的信噪比为9dB。

为了验证本文给出的MSSA信道分配算法的性能, 我们与传统的不考虑认知用户之间相互干扰的信道分配算法, 如[6]随机选择算法 (记为random SSA) 进行比较, 比较参数为端到端平均时延和端到端吞吐量等。

3.1 端到端时延

端到端时延是指业务流从源节点到目的节点所需要的时间。源节点到目的节点的端到端数据传输时延由节点间的数据传输时延和转发节点收、发数据的信道切换时延组成。

业务流请求中的认知节点数逐渐增多时, 端到端的时延变化如图1。在CU增多时, random SSA信道分配算法下的端到端时延增长率几乎相同。而利用MSSA信道分配算法进行信道分配, 在CU达到一定数量时, 端到端时延的增长率明显降低许多, 且明显比random SSA下的端到端时延小很多。在认知节点数增多时, 认知节点间对同一个信道的竞争就会很激烈, 而random SSA没有考虑认知用户间的相互干扰。MSSA定义了潜在竞争节点数来量化认知节点间的相互干扰, 在认知节点数达到一定时, 这种干扰尤为明显, 此时MSSA的优越性更加明显。

3.2 端到端吞吐量

端到端吞吐量是指在单位时间内成功发送的数据包的数据量。在多跳认知无线电网络中, 跳数对网络的性能有着重要的影响。MSSA信道分配算法和random SSA信道分配算法对复杂网络的适应性如图2。MSSA下的端到端吞吐量要高于random SSA下的端到端吞吐量, 因为MSSA算法分配信道时, 将CU-to-CU考虑了进去。且在跳数达到一定数量时, 与random SSA信道分配算法相比, MSSA信道分配算法下的端到端吞吐量减小得很缓慢, 说明MSSA信道分配算法比random SSA信道分配算法更能适应复杂的网络。

4 结束

在给多跳认知无线电网络中的认知节点间链路进行信道分配时, 本文同时考虑了主用户对认知用户的影响以及认知用户之间的相互干扰。首先提出了认知用户的任一可用信道的潜在竞争节点数这一概念用来量化认知用户间的干扰, 继而提出了认知用户的信道稳定度, 并将其作为频谱质量的衡量标准。最后, 提出了最稳定MSSA信道分配算法。性能分析表明MSSA信道分配算法相对于传统的没有考虑认知节点间的相互干扰的信道分配算法, 如random SSA信道分配算法有更小的端到端时延和更大的端到端吞吐量, 同时能够适应更加复杂的网络。

摘要：认知无线电网络中, 主用户和认知用户的行为均会给认知节点间的频谱分配带来重大影响。在考虑认知用户间相互干扰时, 提出了认知用户可用信道的潜在竞争节点数这一概念。在此基础上, 将主用户对认知用户的影响考虑进去, 定义了信道稳定度并将其作为衡量频谱质量的一个新的度量衡, 以及给出了最稳定信道分配算法。性能评估的结果表明, 最稳定信道分配算法可以有效的降低端到端平均时延以及显著的提高端到端吞吐量。

关键词：认知无线电网络,竞争节点数目,信道稳定度,频谱分配

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