导读:本文包含了机会频谱接入论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:认知无线电,机会频谱接入,Q学习冲突,概率
机会频谱接入论文文献综述
范文翰,赵旦峰[1]（2018）在《基于Q-Learning的机会频谱接入算法》一文中研究指出针对认知无线电在动态信道业务特征场景下的机会频谱接入问题进行研究。将Q-Learning理论应用于频谱接入问题,提出一种基于Q-Learning的适用于动态信道业务特征的机会频谱接入算法。该算法中认知用户通过与外部环境进行交互和迭代来获取信息,从而选择适当的接入策略来降低频谱冲突率。通过将Q-Learning中学习速率设置为动态变化值,使得算法可以在外部环境特征发生改变后快速地再次收敛。仿真结果表明,该算法可以使认知用户在频谱环境未知的情况下选择更加空闲的频段,有效降低频谱冲突率,同时明显提高了动态信道业务特征场景下的收敛速度。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年12期）
李彤,高瞻,陈俊宏[2]（2016）在《不完美感知情况下的分布式机会频谱接入》一文中研究指出分布式信道选择是实现机会频谱接入系统的关键技术之一。在机会频谱接入系统分布式信道选择问题的研究中,大多假设次用户对授权频段的感知结果是完全正确的,但由于设备的不稳定性和噪声的不确定性,这种假设是不符合实际情况的。文章认为次用户对授权频段的感知结果是不完美的,即可能出现感知错误。漏检的情况出现时,主用户与次用户将会碰撞,甚至连续碰撞。文中将不完美感知情况下的信道选择问题建模成非合作博弈,并证明该非合作博弈为势能博弈且至少存在一个纳什均衡解,并据此提出基于Q学习的多用户信道选择算法,依照该算法次用户只需要当前回报值就可以调整信道选择策略。仿真结果表明,信道选择概率和每个信道上的用户数都能收敛,相比于随机算法,该算法的吞吐量性能有明显提升并且收敛速度快于传统Q学习算法。(本文来源于《军事通信技术》期刊2016年03期）
熊凯[3]（2016）在《CR中机会频谱接入与路由安全机制研究》一文中研究指出认知无线电(Cognitive Radio,CR)相比传统的无线网络具有更大的挑战。本论文以CRAHNs网络中的MAC层机会频谱接入以及路由安全为研究对象,研究CRAHNs网络设计实现中的关键技术问题。在CRAHNs中,次用户完成机会频谱接入的问题可以建模为部分可观测的马尔科夫过程(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP),由于POMDP属于NP完全(NP Complete,NPC)问题,存在―维度灾难‖效应。而Monte Carlo估计的精度仅与求解问题的方差平方成反比,与维度无关。本文据CRAHNs网络特性,给出simplified-MCTS方法求解机会频谱接入问题。Simplified-MCTS建立额外存储矩阵用于替代回溯步骤的节点统计信息更新。同时,采用浅仿真树来完成MCTS中Monte Carlo仿真部分。安全路由方面,本文主要研究攻击类型为路由黑洞的恶意节点入侵。本文采用基于特征序列的检测方式。网络的特征序列由FP-Growth方法对报文转发规律提取得到。实验表明,当捕获到的路由表信息足够多时,特征序列趋于稳定。当网络遭受恶意节点入侵时,统计序列秩的变化情况,生成可疑节点集。再对可疑节点集内节点进行DE-Cusum检测,定位恶意节点。机会频谱接入仿真实验结果表明,simplified-MCTS性能表现优于随机贪婪方法,和Q-learning、MCTS方法性能表现基本一致,但其时间复杂度相对MCTS大大降低。在路由安全仿真实验中,本文使用NS2搭建11个节点的黑洞攻击脚本,结果表明基于序列的检测方式能够有效地以较低采样次数检测出恶意节点。(本文来源于《西南科技大学》期刊2016-04-15）
张少杰[4]（2016）在《认知无线网络机会频谱接入的跨层分析和优化》一文中研究指出近年来,无线通信对频谱资源需求爆炸性增长与频谱资源低效利用现实状况之间的矛盾日益突出。认知无线网络允许认知用户通过频谱感知和机会接入使用未被主用户使用的频谱资源,在对主用户不造成严重干扰的条件下使用授权频段,可以显着提高频谱效率,最终实现智能动态频谱接入,被认为是解决上述矛盾的关键技术之一。因为认知用户物理层非理想的频谱感知和媒体接入控制层的竞争接入都会对主用户干扰概率和认知用户吞吐量产生影响,所以需要从分析非理想频谱感知和竞争接入的综合影响入手,对认知无线网络的性能进行跨层分析。因为认知用户与主用户共享频谱资源,主用户干扰概率和认知用户吞吐量是互相制约的两个性能指标,所以需要从主用户干扰概率和认知用户吞吐量的折中出发,对认知无线网络的性能进行跨层优化。认知无线网络的跨层性能分析和优化,是认知无线网络理论研究和实际部署中亟待解决的问题。本文围绕认知无线网络机会频谱接入的跨层性能分析与优化展开研究,考虑实际的无线环境(包括主用户业务分布随机性和信道异构性)以及典型接入协议(包括协作感知接入和多信道认知无线网络)等具体的网络场景。主要工作和意义包括:针对认知无线网络中主用户干扰概率和认知用户吞吐量的折中问题,综合考虑了物理层非理想频谱感知和MAC层多认知用户竞争接入的影响,提出了一种跨层的分析模型和优化方法。本文理论推导了认知用户在非理想频谱感知和多认知用户竞争接入共同影响下的条件发送概率。认知用户条件发送概率的准确建模是认知无线网络跨层性能分析和优化的基础。首先,将认知用户数据帧的碰撞分为由于漏警导致的与主用户的碰撞以及由于竞争导致的与其他认知用户的碰撞,计算得到了总的碰撞概率,在此基础上将认知用户的退避过程建模为二维马尔科夫链,计算了认知用户在检测到信道空闲时的条件发送概率。其次,分析了有代表性的时隙Aloha协议和DCF协议,计算得到了认知用户吞吐量和主用户干扰概率的闭合表达式。然后,与将检测概率作为约束的相关研究不同,本文使用主用户干扰概率作为约束,以认知用户吞吐量为优化目标。最后,证明了当主用户干扰概率约束转化为等式约束时认知用户吞吐量最大,并提出了一种关于感知时间的折半查找算法来计算优化问题的最优解。仿真结果证明,当使用本文提出的跨层解法对频谱感知参数进行优化时,认知用户吞吐量明显优于传统方法获得的吞吐量。针对主用户业务复杂分布下的频谱感知参数和帧长度联合优化问题,采用随机过程理论将信道状态变化建模为交替更新过程,提出了一种二维折半查找算法计算最优解。该算法根据信道状态的统计信息自适应调整认知用户频谱感知参数和帧长度,适用于主用户随机到达和离开信道的实际主用户业务分布。首先,考虑主用户在感知阶段和数据发送阶段随机到达和离开信道,将能量检测建模为四元假设的检测问题。将信道空闲和忙两种状态的转化建模为交替更新过程,通过计算状态转移概率,分析主用户的业务分布对频谱检测和对认知用户竞争接入的影响;在此基础上,分析非理想频谱感知和认知用户竞争接入对认知用户的发送概率的影响,进而计算主用户干扰概率和认知用户吞吐量的闭合表达式,将折中问题建模为主用户干扰概率约束下的认知用户吞吐量最大化问题。最后,将优化问题分解为对频谱感知参数的优化和对帧长度的优化两个子优化问题,提出了通过对帧长度和感知时间的二维折半查找算法获得最优解,即最优的帧长度、感知时间和检测门限的组合。仿真结果验证了所提二维搜索算法的有效性,同时也表明当主用户频繁离开和到达信道时,认知用户需要使用更多的额外开销以保证主用户干扰概率约束,认知用户的吞吐量性能会显着下降。针对功率受限认知无线网络中信道异构环境下的频谱感知和功率分配联合优化问题,分析了信道衰落特性和认知用户功率约束对跨层模型的影响,设计了一种基于簇的粒子群算法计算最优解。该算法适用于主用户到认知用户的信道衰落具有异构性或者认知用户的平均功率受限的认知无线网络,可同时提高认知用户的频谱效率和能量效率。首先,本文使用自由空间损耗建模主用户到认知用户的信道衰落,主用户到各认知用户距离的不同使得信道衰落具有异构性;同时考虑每个认知用户用于频谱感知和数据发送的平均功率受限,认知用户根据信噪比和剩余的发送功率自适应调整发送速率。然后分析了信道异构性和功率受限认知用户的影响,推导了主用户干扰概率、认知用户吞吐量和认知用户平均功率的闭合表达式,将折中问题建模为主用户干扰概率和认知用户平均功率两个约束下的认知用户吞吐量最大化问题。最后,为了求解该混合整数非线性优化问题,本文提出了一种基于簇的粒子群算法,通过簇中粒子、速度、适应度和当前最优粒子的迭代更新,可收敛至全局最优解。仿真结果验证了基于簇的粒子群算法可以高效的解决优化问题,同时,对频谱感知参数和进行优化时,考虑信道异构性影响可以在满足主用户干扰概率的前提下最大化认知用户吞吐量。针对多信道认知无线网络的性能分析和优化问题,计算了认知用户选择子信道随机性导致的竞争同一子信道的认知用户数的概率分布,提出了一种结合子信道数条件的感知参数优化算法。本文考虑了认知无线网络可用的"频谱空洞"多为离散且独立的多个子信道的现实情况,研究成果能够为多信道认知无线网络的设计和优化提供理论基础。首先,考虑多信道认知无线网络中,认知用户随机选择子信道感知和接入的情况,计算选择同一子信道的认知用户数的概率分布,在此基础上建模计算认知用户的条件发送概率。然后,考虑有代表性的时隙Aloha和DCF两个接入控制协议,推导出主用户干扰概率和认知用户吞吐量的表达式,将折中问题建模为干扰概率约束下的认知用户吞吐量最大化问题,同时通过对采样数的搜索计算优化问题的最优解。仿真结果证明,与忽略多信道竞争接入的传统方法相比,采用本文设计的跨层方法可以显着提高认知用户的吞吐量性能;同时,子信道数也会对优化问题的解和认知用户吞吐量性能产生影响。针对基于协作感知接入的认知无线网路的性能分析和优化问题,定量分析了协作感知带来的感知可靠性的改善以及协作过程引入的额外开销,提出了一种协作感知策略和频谱感知参数的联合优化算法。本文从跨层角度对协作频谱感知和竞争接入进行综合分析,适用于协作认知无线网络的跨层优化。首先,本文对频谱感知结果的分布、认知用户协作的时间开销以及协作感知策略进行建模。然后,量化协作感知导致的可靠性的提升和额外开销的增加,计算协作感知下主用户干扰概率和认知用户吞吐量,将折中问题建模为干扰概率约束下的认知用户吞吐量最大化问题。最后,将优化问题分解为给定融合准则下对感知参数的优化和对融合准则的优化两个子优化问题,通过对融合准则和采样数的二维搜索计算最优的融合准则、感知时间和检测门限的组合。仿真结果表明使用本文的跨层方法对协作策略和感知参数进行联合优化可以显着提升认知用户吞吐量性能。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-04-01）
徐承龙,程云鹏,董文斌,孙浩[5]（2016）在《基于频谱聚合技术的多用户短波机会频谱接入》一文中研究指出研究了分布式短波机会频谱接入系统中的信道探测问题。由于频谱资源的稀缺性,将认知无线电技术应用到短波通信得到了广泛关注。多个次级用户按序感知授权信道,根据感知结果决策出授权信道是否可用,利用频谱聚合技术实现数据传输。然而频谱聚合的能力受到无线通信设备的约束。本文提出一种在硬件受限条件下,考虑次级用户间相互影响的动态的停止方法。在该方法中,信道空闲概率能够随着信道探测过程而改变,并且次级用户能够定期地释放先前时隙感知的信道。仿真结果表明,所提的动态停止方法能够有效提高短波通信系统的网络性能。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2016年02期）
张云[6]（2015）在《具有认知无线电功能的网络中机会式频谱接入技术的研究》一文中研究指出认知无线电技术是未来无线通信最具有应用前景的技术之一,认知无线电支持机会式频谱接入,机会式频谱接入可以有效地解决频谱资源短缺问题。在具有认知无线电功能的通信网络中,机会式频谱接入可以使认知用户使用授权用户暂时未使用的空闲频谱,提高系统频谱利用效率。论文主要研究认知无线电网络和认知毫微微蜂窝网络中的机会式频谱接入技术。在认知无线电网络中,论文应用具有强制优先权的M/M/1排队模型对用户的接入过程进行建模,在不同频谱切换模式条件下,分析了具有优先权认知用户的传输时延。通过将认知用户划分不同等级的优先权,使得高优先权的认知用户可以优先使用授权用户暂时未使用的空闲频谱,降低了高优先权认知用户的传输时延,确保了高优先权认知用户的服务质量,同时降低了系统中被中断的认知用户总的传输时延。在认知毫微微蜂窝网络中,论文应用连续时间四维马尔科夫链模型对用户的接入过程进行建模,在具有付费协议的混合接入式中,分析了宏蜂窝用户、毫微微蜂窝用户和授权用户的服务等级性能及系统的频谱利用效率,并且比较了不同频谱切换模式条件下每一类用户的服务等级性能和系统频谱利用效率的变化。本论文在认知无线电网络和认知毫微微蜂窝网络中分别研究了用户的机会式频谱接入技术,应用具有强制优先权的M/M/1排队模型和连续时间四维马尔科夫链模型分别对用户的接入过程进行了建模和分析。论文通过MATLAB仿真工具分别对两个模型进行了仿真,并对仿真结果进行了详细地分析。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-05-01）
赵彪[7]（2015）在《基于业务请求数据包长度的机会频谱接入算法》一文中研究指出针对非时隙主用户网络,研究了单个次用户在周期性感知框架下的机会频谱接入问题。通过建立次用户信道感知和接入模型,提出了一种基于次用户请求业务数据包长度的机会频谱接入算法。该算法根据每个时隙分配给次用户业务数据包长度,自适应调整机会频谱接入策略。仿真结果表明,所提算法能够在干扰水平要求较高情况下,提高次用户平均有效传输吞吐量的同时,实现有效吞吐量与碰撞概率的折中;同时当外部环境发生变化时算法具有较强的鲁棒性。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2015年01期）
赵彪,李鸥[8]（2014）在《机会频谱接入中能量有效感知-接入策略联合设计》一文中研究指出在非时隙主用户网络中,为了提高认知无线网络中认知用户的能量有效性,基于序贯决策理论提出了一种新的自适应机会频谱接入算法。该算法以最大化能量有效性为目标,通过建立感知接入联合优化模型,使得认知用户能够以最优的信道感知时间和传输功率接入信道。同时,在功率控制过程中引入认知用户请求数据包长度,使得传输功率可以基于数据包长度自适应控制。上述目标优化求解过程中,借助于非线性分式规划理论将其转化为线形规划问题,并运用二分搜索算法寻求最优解。仿真结果表明,所提算法能够实现感知性能和感知能耗的有效折中,有效提高认知用户的能量有效性。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2014年05期）
彭晓东,肖立民,钟晓峰,周世东[9]（2014）在《一种非理想感知条件下的双门限机会频谱接入策略》一文中研究指出为了有效提高认知网络中次用户的吞吐率性能,提出了一种应用于非理想感知条件下的双门限机会频谱接入策略。该策略能在次用户对信道占用情况感知非理想的条件下,综合考虑次用户的信道质量和非准确的信道占用信息,使次用户在信道感知为空闲和占用时分别以不同的信道质量门限选择接入信道,从而最大程度地利用信道质量较好的传输机会,提高次用户的吞吐率性能。结合本策略,建立了以次用户的有效吞吐率最大化为目标、以对主用户的干扰程度为约束条件的优化问题,并在次用户对信道感知存在误差的条件下给出了最优门限的设计方法。仿真结果表明,所提出的双门限机会频谱接入策略能够在非理想感知条件下显着提高次用户的有效吞吐率。(本文来源于《电信科学》期刊2014年08期）
彭晓东,张焱,肖立民,钟晓峰,周世东[10]（2015）在《一种基于信道质量的鲁棒机会频谱接入策略》一文中研究指出为了提高分等级网络中次用户通过机会频谱接入获得的有效吞吐率,提出了一种基于信道质量的鲁棒机会频谱接入策略.该策略利用信道质量信息和信道占用信息做出传输决策,使得次用户在信道感知结果为空闲和占用时分别以不同的信道质量门限选择传输机会发起传输,充分利用了信道质量好的传输机会.结合该策略,建立了以对主用户的干扰为约束条件,最大化次用户有效吞吐率的优化问题,并考虑到了信道传播特性统计参数存在不准确估计的情况,对该接入策略的门限进行了鲁棒性设计.仿真结果表明:所提出的鲁棒机会频谱接入策略能够显着提高次用户的有效吞吐率.(本文来源于《电波科学学报》期刊2015年01期）
机会频谱接入论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
分布式信道选择是实现机会频谱接入系统的关键技术之一。在机会频谱接入系统分布式信道选择问题的研究中,大多假设次用户对授权频段的感知结果是完全正确的,但由于设备的不稳定性和噪声的不确定性,这种假设是不符合实际情况的。文章认为次用户对授权频段的感知结果是不完美的,即可能出现感知错误。漏检的情况出现时,主用户与次用户将会碰撞,甚至连续碰撞。文中将不完美感知情况下的信道选择问题建模成非合作博弈,并证明该非合作博弈为势能博弈且至少存在一个纳什均衡解,并据此提出基于Q学习的多用户信道选择算法,依照该算法次用户只需要当前回报值就可以调整信道选择策略。仿真结果表明,信道选择概率和每个信道上的用户数都能收敛,相比于随机算法,该算法的吞吐量性能有明显提升并且收敛速度快于传统Q学习算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机会频谱接入论文参考文献
[1].范文翰,赵旦峰.基于Q-Learning的机会频谱接入算法[J].电子技术与软件工程.2018
[2].李彤,高瞻,陈俊宏.不完美感知情况下的分布式机会频谱接入[J].军事通信技术.2016
[3].熊凯.CR中机会频谱接入与路由安全机制研究[D].西南科技大学.2016
[4].张少杰.认知无线网络机会频谱接入的跨层分析和优化[D].国防科学技术大学.2016
[5].徐承龙,程云鹏,董文斌,孙浩.基于频谱聚合技术的多用户短波机会频谱接入[J].数据采集与处理.2016
[6].张云.具有认知无线电功能的网络中机会式频谱接入技术的研究[D].华中科技大学.2015
[7].赵彪.基于业务请求数据包长度的机会频谱接入算法[J].太赫兹科学与电子信息学报.2015
[8].赵彪,李鸥.机会频谱接入中能量有效感知-接入策略联合设计[J].信息工程大学学报.2014
[9].彭晓东,肖立民,钟晓峰,周世东.一种非理想感知条件下的双门限机会频谱接入策略[J].电信科学.2014
[10].彭晓东,张焱,肖立民,钟晓峰,周世东.一种基于信道质量的鲁棒机会频谱接入策略[J].电波科学学报.2015