导读:本文包含了认知用户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,动态频谱接入,POMDP,碰撞概率
认知用户论文文献综述
李颜良[1]（2019）在《认知用户的动态频谱接入方法性能研究》一文中研究指出随着通信领域技术的发展以及无线通信业务的飞速前进,人们对频谱资源的需求也逐渐增高。为解决日益紧张的频谱资源稀缺问题,认知无线电技术应运而生。该技术可以利用在业务过程中出现的“频谱空穴”,为频谱的“二次利用”提供了可能性,有效提高频谱利用率。针对各种复杂的认知无线电网络环境,动态频谱接入技术能够为认知网络系统有效分配资源,提高系统容载率和接入效益,从而均衡网络负载。因此,针对动态频谱接入方法的深入研究对于无线通信业务的发展来说有着长远的意义和前景。首先,本文对认知无线电的研究现状与关键技术分别进行介绍与分析,针对现有接入技术的优缺点总结,为下文模型建立与研究做好理论基础。其次,针对多认知用户多信道的频谱接入模型,提出基于双信道感知的动态频谱接入策略。该策略通过对频谱信道的动态分配感知,减少认知用户对信道的争用,考虑实际环境中用户的接入具有突发性,采用POMDP模型对用户接入机制建模,根据接入用户数自适应分配感知接入信道数量,减少用户之间的争用同时降低对授权信道的碰撞干扰。然后,综合分析考虑网络模型的复杂性以及动态频谱接入技术的灵活性,采取Overlay/Underlay混合接入模式代替原有单一Overlay接入模式,基于上文模型提出一种混合动态频谱接入策略,通过设定概率门限阈值减少对可信度较低信道的感知,认知用户以较低的传输速率采取Underlay接入模式共享传输。该策略基于吞吐量与系统性能的折中考虑,有效提升认知用户的接入效益。最后,通过仿真分析表明,所提出的两种动态频谱接入策略同比原有贪婪接入策略都能够有效降低碰撞概率,提升网络服务质量。综上所述,本文所研究动态频谱接入方法能够改善认知无线电网络性能,对今后复杂无线通信环境的研究有着重要意义。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03）
胡光耀[2]（2019）在《多认知用户区域频谱空间资源分配优化的研究》一文中研究指出无线频谱作为目前世界上最稀有珍贵的自然资源之一,由各国的无线电管理部门进行划分。伴随着服务质量需求提高与各种无线业务增加,这种静态的划分方式导致频谱资源显得十分匮乏,且大部分频段利用率低下。在这种情况下,如何提高频谱资源利用率成为迫在眉睫的问题。在现有的基础设施和技术条件下,认知无线电(Cognitive Radio,CR)的出现为提高频谱资源利用率带来了曙光,相关研究表明,结合认知无线电与动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access,DSA)技术可大幅提升频谱利用效率。认知无线电提升资源利用率的本质就是如何更好地利用暂时未被授权用户占用的频谱资源。在已有的理论和文献成果中,一般先对系统进行数学建模,进而通过一系列策略或算法对目标优化函数求解,从而提升系统资源利用率。较新的研究成果表明,从联合维度(联合时域与频域、联合空域与频域、联合用户与信道等)对频谱进行分配,可更有效地利用频谱资源具有的多维性,提升系统效率。基于此,本文从联合多维角度对频谱资源进行了分析研究,提出了改进的带宽功率积(Bandwidth-Power Product,BPP)的度量标准对系统资源分配效率进行衡量,考虑了频谱资源在空域维度的复用。本文工作如下:(1)阐述了认知无线电与频谱资源分配优化的研究背景与意义,总结了联合频谱资源优化的研究现状。(2)针对动态频谱接入技术,详细阐述介绍了其趋势发展、技术特性、接入模型和面临的挑战。(3)改进了带宽功率积的资源度量标准,衡量了频谱资源在空域维度的复用对系统的增益,建立了系统资源分配模型,利用分解理论对优化目标分阶段求解,利用凸优化理论解决了单用户的最优分配,在多用户情况下,利用梯度下降法得到了最终的分配方案。仿真结果表明本文所提出的度量标准与算法在保证授权用户的通信质量前提下,提升了频谱效率。(4)在MIMO(Multiple-Input and Multiple-Output)与CR结合场景下,研究了空间复用对系统效率的提升。建立了系统最优化求解模型,提出了波束选择与用户选择的阶段分配策略,首先选择最优的波束矩阵,接着确定要进行数据传输的特定的认知用户。仿真结果表明,本论文提出的分配策略在最大限度减小对授权用户的干扰的同时,最大限度地提高了系统吞吐量。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-31）
原晓云,蒋里强,牛旭蕾,郭强[3]（2018）在《单认知用户的波束形成算法》一文中研究指出论文研究了适用于单认知用户网络的波束形成算法。在确保授权用户能够正常通信的前提下,最大化认知用户的信干噪比,使二者能够在同一频率正常通信而不互相干扰。通过建立模型及公式推导将优化问题转换为无约束非线性优化问题。定量分析了不同发射功率下授权用户和认知用户的信干噪比分布情况,并与传统的波束形成算法进行了比较。仿真结果表明,在单认知用户的网络模型中,所提算法能够有效地保证授权用户和认知用户的通信质量。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2018年01期）
夏本琦,曹一侃[4]（2017）在《认知网络中认知用户速率最大化的功率分配干扰对齐算法》一文中研究指出传统认知网络中,由于缺乏有效的资源管理,多用户之间的干扰会影响系统的信道容量。以此为背景,针对单个授权用户和多个认知用户的多输入多输出认知网络,提出了认知网络的干扰对齐方案,并在干扰对齐的基础上进行了认知用户总速率最大化的功率分配。该算法计算了不同认知用户功率占比下认知网络干扰对齐后的结果,并从中选择性能最优的功率分配方案。仿真结果表明,相对于传统的等功率分配方案,该算法能够进一步提升认知用户系统的性能。(本文来源于《通信技术》期刊2017年12期）
康俊丽[5]（2017）在《基于认知用户信任度的协作频谱检测方法的研究》一文中研究指出随着通信技术的飞速发展,无线通信相关业务占用了大量的频谱资源,然而传统的无线网络所使用的频谱分配原则是固定、不改变的,所导致的直接结果就是无线通信的相关业务量已经不能够满足人们与日增长的需求。认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术可以通过对周围环境进行主动学习,来判断出频谱的使用情况,并利用机会接入的方式来对空闲的授权频段进行使用,从而使频谱的利用率得到提高。频谱检测是实现CR技术中的一个核心环节,本文重点对多个用户协作式频谱检测进行详细研究。首先,研究了CR技术的发展背景及其意义、国内外研究现状;对一些具有代表意义的单个用户的频谱检测法对比分析,其详细的研究内容包括:主用户发射机端检测与接收机端检测;为了避免本地频谱检测法的局限性,进一步系统地研究了协作式频谱检测法与其有关的数据融合准则。其次,针对CR系统中传统双门限检测算法不足与信道不理想所导致的检测效果不理想的情况。第叁章提出了一种基于认知用户信任度的协作式频谱检测法,进一步改善了系统地检测性能。此方法基于传统双门限检测算法和认知用户信任度不同,在传输过程中对信任用户采用纠错编码技术,来提高系统的检测性能,传送2比特和3比特编码到融合中心(Fusion Center,FC),之后再分别应用不同融合准则融合,最后在FC进行“或”准则融合。经仿真结果得出,本章提出的方法可以有效的提升频谱检测性能及可靠性。最后,针对CR系统中控制信道上过多的通讯需求不仅耗损大量的带宽成本而且判断结果不可靠的问题,第四章提出一种基于改进的信任度分簇式协作频谱检测方案。此方法将自适应双门限检测方法与分簇式协作检测方法联合起来,对次信任区域进行均分划分,对信任区域与次信任区域用户分别编码发送至簇头,簇头将次信任区域编码转化为判决结果,与信任用户判决结果使用“或”准则融合得到簇内判决结果,并发送至FC,从而得到最终判决。经仿真结果得出,本章所提出的方案,不仅可以有效地提升检测概率,并且可以降低控制信道上的通信请求,进而减少系统资源的消耗。(本文来源于《江苏大学》期刊2017-04-01）
许蒙迪,金明,童景文[6]（2016）在《一种基于切换失败概率和认知用户信道容量联合优化的访问策略》一文中研究指出现有频谱切换信道访问策略主要考虑切换失败概率,而较少考虑认知用户的信道容量。针对这一问题,提出了一种基于切换失败概率和认知用户信道容量联合优化的频谱切换信道访问策略。首先证明了按信噪比降序访问可以得到最大的认知用户信道容量,而按信道平均空闲时间降序访问可以得到最低切换失败概率。接着提出对信道平均空闲时间和信噪比进行排序并加权合并的非参数化处理。最后,按非参数化处理结果降序进行信道访问。结果表明,所提方法能够在切换失败概率接近最低的情况下,使认知用户信道容量提升50%左右。(本文来源于《电信科学》期刊2016年09期）
段梅梅[7]（2016）在《基于认知用户移动性的频谱感知研究》一文中研究指出认知无线电通过对频谱的“二次利用”,提高频谱利用率。频谱感知是认知用户感知可用频谱资源和发现频谱机会的关键技术。频谱感知的准确性为认知无线电实现动态频谱接入提供有力保障。针对静止或准静止认知用户的频谱感知技术已经被广泛研究。然而,随着无线通信技术的发展,用户移动已成为认知无线电系统的基本形态。在频谱感知中,认知用户移动性引起它所处位置与授权信号覆盖范围的相对关系不同,导致频谱感知面临的问题不同。直接将基于静止或准静止用户的频谱感知技术应用到用户移动场景中,会大大降低频谱感知的性能。因此,研究基于认知用户移动性的频谱感知对提高认知无线电系统性能具有重要意义。论文以国家科技重大专项“TD-LTE系统中的认知无线电技术研究与验证”(项目编号:2012ZX03003006)和与北京市教委的共建项目“科学研究与研究生培养共建项目--基于认知无线电的公交车联网应用技术开发”为依托,对基于认知用户移动性的独立频谱感知算法、协作频谱感知算法、密集场景下的频谱感知算法和频谱感知机制进行了研究。主要研究工作及成果如下:1.对基于用户移动性的频谱感知的相关研究进行了分析和综述。首先,概述了频谱机会和用户移动性的基本概念。其次,对频谱感知算法与机制进行了分类与总结。再次,重点分析了基于用户移动性的频谱感知算法和机制的研究现状和主要内容。最后,分析了基于认知用户移动性的频谱感知研究存在的主要问题。2.针对认知用户在授权信号的覆盖范围内移动引起信道时变特性降低频谱感知性能的问题,提出了基于最大循环自相关函数能量的频谱感知算法。该算法根据认知用户移动产生的多普勒频移导致信号循环频率偏移的特点,估计了时变信道下最大循环自相关函数,进而利用估计函数的能量作为检验统计量,实现了频谱感知。研究结果表明所提算法能够削弱时变信道对频谱感知的不利影响,提升频谱感知的检测性能,且复杂度较低。3.针对认知用户在授权信号覆盖范围边缘移动时引起协作频谱感知可靠性降低、甚至误判的问题,提出了基于移动认知用户选择的协作频谱感知算法。该算法综合考虑了移动认知用户的稳定性、相关性和感知能力等因素,利用硬融合判决规则,实现了协作频谱感知。研究结果表明,所提算法在保证频谱感知可靠性的前提下,充分利用认知用户的空间分集特性,提高了协作频谱感知的检测性能。4.针对密集场景下认知用户移动时的传统频谱感知算法面临数据维数过高和相关性大的问题,提出了基于主成分分析的频谱感知算法。首先,根据密集场景下认知用户数量众多且行为随机的特点,建立了基于高维矩阵的频谱感知模型。其次,利用认知用户接收信号功率小但信号间相关性大的特点,将接收信号的相关矩阵的主成分作为检验统计量,实现了频谱感知。研究结果表明,所提算法利用信号间的相关性进行主成分分析,解决了数据维数过高的问题,并能有效地完成密集场景下的频谱感知。5.针对认知用户移动性导致周期频谱感知机制不能充分利用频谱机会的问题,提出了基于信道状态监控的非周期频谱感知机制。首先建立了频谱机会与信道状态之间的关系,然后以信道状态转换触发频谱感知,设计了监控与感知共同实现的频谱感知机制。研究结果表明所提机制减小了对频谱资源的浪费和对授权用户的干扰,解决了认知用户移动时频谱机会不能充分利用的问题,提高了频谱效率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2016-06-16）
张浩[8]（2015）在《多认知用户协作频谱感知算法研究》一文中研究指出随着无线通信技术的飞速发展,频谱资源日益紧张,然而相关研究表明:当前固定的频谱分配方式导致了授权用户的无线频谱资源的利用率很低。因此,为了从根本上提高频谱利用率,解决频谱资源短缺问题,Mitola博士提出了认知无线电技术,其核心思想是允许认知用户在不对主用户产生干扰的情况下,适时地动态接入空闲频谱,从而提高频谱资源利用率。频谱感知是认知无线电关键技术之一,它是实现认知无线电的基础和前提。本文主要针对认知无线电中多认知用户协作频谱感知算法进行了研究,主要工作如下:(1)阐述了频谱感知的研究背景和意义,总结了国内外相关的研究现状,介绍了频谱感知的基础知识。(2)针对多个认知用户协作频谱感知问题,提出了一种基于空间加权和重迭滑动窗口技术的协作频谱感知算法,简称为CSSW算法。首先各认知用户分别利用带有延迟器的单天线获得接收信号和延迟信号,计算这两路信号的相关系数,并把计算结果发送到融合中心;然后融合中心利用认知用户的空间距离给其分配一个合适的权重系数获得新的检测统计量,在此基础之上,对所有新的检测统计量采用重迭滑动窗口技术以提高所提算法频谱感知的准确性;最后利用“Majority”准则判断主用户信号的存在性。理论分析表明该算法的判决门限不依赖于主用户信号和噪声的先验信息,所提算法不仅能够有效地提高检测概率,而且能够克服噪声对检测性能的影响。仿真实验结果表明,CSSW算法在低信噪比条件下仍然具有良好的检测性能。(3)为了验证所提算法在实际系统中的检测性能,利用Lyrtech平台完成了 CSSW算法的实现过程。在实验中搭建了由一个主用户和四个认知用户组成的多认知用户协作频谱感知环境。在Lyrtech平台中的D/A板上产生两路基带BPSK信号,然后利用射频发射机上变频结合成一路模拟信号,并通过射频前端的天线完成主用户信号的发射。四个认知用户使用射频接收机分别接收主用户信号,经过下变频之后形成8路基带信号输入到A/D板,A/D板对数据进行采集并储存在SDRAM中,在此基础之上,完成了 CSSW算法的硬件仿真,验证了所提算法在实际系统应用中的有效性。(本文来源于《东北大学》期刊2015-06-01）
薛伟,张东东,宋成君[9]（2016）在《认知用户基于频谱特征的动态频谱接入算法》一文中研究指出认知无线电频谱接入技术的关键是指导认知用户如何选择合适的空闲信道以及如何在认知用户间实现频谱共享。在公共控制信道较难获得的情况下,基于部分可观测Markov决策过程(POMDP)的频谱预测算法,可以显着地提高系统的吞吐量。认知系统如果不加区分地使用授权频谱将可能导致所选择的频谱空洞不能满足认知用户需求。针对认知用户对不同信道容量的需求,引用适量选择原则,并运用融合接入策略,研究认知无线网络动态频谱接入过程。另外,通过大量仿真对认知用户的吞吐量和系统碰撞率进行分析,结果表明融合接入策略可以有效地提高系统的吞吐量及系统碰撞率。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2016年16期）
王冬[10]（2015）在《认知用户功率控制问题的随机近似算法》一文中研究指出本文主要是基于随机近似理论来建立一个新的分布式的功率控制算法.首先将最优控制问题转化成求解一个确定函数零点的随机逼近问题.然后在现有的技术条件下,给出了分布式功率控制算法.在这个分布式算法中,每个认知用户功率的更新都是依赖于它的信噪比的估计,而不需要更多其他的信息.最后本文通过定理证明了算法的收敛性,一系列的仿真也表明本文算法的有效性,能够满足认知用户的高速数据通信的需求.(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2015-04-10）
认知用户论文开题报告
（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：
无线频谱作为目前世界上最稀有珍贵的自然资源之一,由各国的无线电管理部门进行划分。伴随着服务质量需求提高与各种无线业务增加,这种静态的划分方式导致频谱资源显得十分匮乏,且大部分频段利用率低下。在这种情况下,如何提高频谱资源利用率成为迫在眉睫的问题。在现有的基础设施和技术条件下,认知无线电(Cognitive Radio,CR)的出现为提高频谱资源利用率带来了曙光,相关研究表明,结合认知无线电与动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access,DSA)技术可大幅提升频谱利用效率。认知无线电提升资源利用率的本质就是如何更好地利用暂时未被授权用户占用的频谱资源。在已有的理论和文献成果中,一般先对系统进行数学建模,进而通过一系列策略或算法对目标优化函数求解,从而提升系统资源利用率。较新的研究成果表明,从联合维度(联合时域与频域、联合空域与频域、联合用户与信道等)对频谱进行分配,可更有效地利用频谱资源具有的多维性,提升系统效率。基于此,本文从联合多维角度对频谱资源进行了分析研究,提出了改进的带宽功率积(Bandwidth-Power Product,BPP)的度量标准对系统资源分配效率进行衡量,考虑了频谱资源在空域维度的复用。本文工作如下:(1)阐述了认知无线电与频谱资源分配优化的研究背景与意义,总结了联合频谱资源优化的研究现状。(2)针对动态频谱接入技术,详细阐述介绍了其趋势发展、技术特性、接入模型和面临的挑战。(3)改进了带宽功率积的资源度量标准,衡量了频谱资源在空域维度的复用对系统的增益,建立了系统资源分配模型,利用分解理论对优化目标分阶段求解,利用凸优化理论解决了单用户的最优分配,在多用户情况下,利用梯度下降法得到了最终的分配方案。仿真结果表明本文所提出的度量标准与算法在保证授权用户的通信质量前提下,提升了频谱效率。(4)在MIMO(Multiple-Input and Multiple-Output)与CR结合场景下,研究了空间复用对系统效率的提升。建立了系统最优化求解模型,提出了波束选择与用户选择的阶段分配策略,首先选择最优的波束矩阵,接着确定要进行数据传输的特定的认知用户。仿真结果表明,本论文提出的分配策略在最大限度减小对授权用户的干扰的同时,最大限度地提高了系统吞吐量。
（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。
认知用户论文参考文献
[1].李颜良.认知用户的动态频谱接入方法性能研究[D].北京邮电大学.2019
[2].胡光耀.多认知用户区域频谱空间资源分配优化的研究[D].北京邮电大学.2019
[3].原晓云,蒋里强,牛旭蕾,郭强.单认知用户的波束形成算法[J].舰船电子工程.2018
[4].夏本琦,曹一侃.认知网络中认知用户速率最大化的功率分配干扰对齐算法[J].通信技术.2017
[5].康俊丽.基于认知用户信任度的协作频谱检测方法的研究[D].江苏大学.2017
[6].许蒙迪,金明,童景文.一种基于切换失败概率和认知用户信道容量联合优化的访问策略[J].电信科学.2016
[7].段梅梅.基于认知用户移动性的频谱感知研究[D].北京邮电大学.2016
[8].张浩.多认知用户协作频谱感知算法研究[D].东北大学.2015
[9].薛伟,张东东,宋成君.认知用户基于频谱特征的动态频谱接入算法[J].计算机工程与应用.2016
[10].王冬.认知用户功率控制问题的随机近似算法[D].曲阜师范大学.2015