开题报告：认知无线电网络中基于图论的频谱分配算法研究
基于认知无线电的频谱分配算法研究
基于认知无线电的频谱分配算法研究频谱是无线通信中宝贵的资源，为了更高效地利用频谱资源，科学家们开发了一种新型的无线通信技术——认知无线电。
基于认知无线电的频谱分配算法研究就是针对认知无线电技术的特点和需求，进行频谱分配的算法研究，以提高频谱资源的利用效率。
认知无线电（Cognitive Radio，CR）是指具备智能感知和自主决策能力的无线通信系统。
与传统无线通信系统相比，认知无线电系统能够感知周围的频谱环境，根据感知结果进行自主切换和频谱分配，从而更好地适应不同的通信需求，在提高频谱利用率的同时减少干扰，提高通信质量。
基于认知无线电的频谱分配算法研究旨在根据信道状态和用户需求，实现根据需求时分配频谱资源的智能化。
其关键技术包括频谱感知、信道状态评估、频谱分配决策等。
下面将分别对这些关键技术进行详细介绍。
首先，频谱感知是认知无线电中的核心技术之一。
感知技术主要通过收集和分析周围频谱环境的信息，包括未使用的频谱资源、已使用频谱的占用情况以及其他无线设备的活动情况等。
通过感知技术，认知无线电可以准确了解当前的频谱状态，为后续的频谱分配决策提供参考。
其次，信道状态评估是根据感知结果对频谱通道的可用性进行评估的过程。
通过对信道的传输质量、干扰以及其他无线设备的活动情况等进行分析，认知无线电可以判断频谱通道的可行性和可靠性。
这些评估结果将作为频谱分配决策的依据，以确保分配的频谱能够满足用户的通信需求。
最后，频谱分配决策是通过基于感知结果和信道状态评估结果，智能地分配频谱资源给用户的过程。
在决策过程中，认知无线电可以考虑用户的通信需求、优先级以及频谱资源的利用程度等因素，以达到公平、高效的频谱分配。
通过智能化的频谱分配决策，认知无线电可以实时地对频谱资源进行优化配置，从而满足不同用户的通信需求。
基于认知无线电的频谱分配算法研究在无线通信领域有着广泛的应用前景。
它不仅可以提高频谱资源的利用效率，还可以提升通信系统的可靠性和效果。
认知无线电网络中的频谱分配优化研究
认知无线电网络中的频谱分配优化研究随着无线通信技术的发展，频谱资源的稀缺性问题越来越受到人们的关注。
而频谱的分配优化就成为了无线电网络领域的一个重要研究方向。
不同的频谱分配方案对于无线网络的性能、容量和效率都会产生影响，因此对于频谱分配进行深入研究具有重要的实践意义和理论价值。
在认知无线电网络中，频谱资源的利用通常是通过频谱扫描技术获取空闲频段，然后进行动态分配的方式实现的。
因此，频谱扫描技术在认知无线电网络中的应用显得尤为重要。
可以通过频谱扫描技术获取的空闲频段的数量和频段的带宽大小会直接影响到无线电网络的性能。
在频谱分配方面，最常见的是基于时分多址（TDMA）和频分多址（FDMA）的分配方案。
在TDMA方案中，无线网络中的各个用户按照时隙轮流发送数据，而在FDMA方案中则是将频谱分配给单独的用户或者小组使用。
不同的分配方案有不同的优缺点，具体选择需要根据实际应用情况来判断。
另外，在频谱分配优化方面，最常见的方法是基于功率控制算法，即根据不同的用户间的信号强度和传输速率来进行频谱分配。
这种方法可以有效减少信道间的干扰，并提高系统容量和性能。
同时，基于功率控制算法可以充分利用频段资源，减少频道冲突。
在研究频谱分配优化问题时，还需要考虑到网络的拓扑结构、用户之间的关系以及用户间的动态变化等因素。
因此，基于图论的算法在频谱分配优化中也得到了广泛的应用。
图论算法可以帮助我们构建网络拓扑结构，并进行频谱分配方案的优化。
此外，近年来机器学习技术在频谱分配优化中的应用也逐渐受到关注。
机器学习算法可以通过对用户的使用习惯和网络环境进行分析，从而预测用户的使用需求，进而制定更好的频谱分配方案。
总体来看，频谱分配优化是无线电网络中一个重要的研究方向。
通过使用各种优化算法和技术，可以实现更高效、更稳定、更可靠的频谱分配方案，有效地提高无线网络的性能和容量。
未来，我们可以预见，在频谱分配优化方面的研究将会继续发展并取得更多的进展。
认知无线电中基于分簇的合作频谱检测算法研究的开题报告
认知无线电中基于分簇的合作频谱检测算法研究的开题报告一、课题背景及研究意义随着无线电技术和移动通信的快速发展，无线频谱资源日益紧张，如何更高效地利用现有的频谱资源成为一项突出的研究问题。
为了解决这一问题，认知无线电技术应运而生。
认知无线电是指无线电设备通过感知和分析周围频谱环境，从中找到未被使用的频谱资源并自主选择使用这些资源的一种技术。
与传统无线电技术相比，认知无线电技术具有更高的频谱利用率和灵活性。
在认知无线电技术中，频谱检测是一项重要的技术。
频谱检测是指对一段频谱区域进行扫描和探测，了解这个区域的占用情况。
频谱检测可以提供重要的信息，如频谱使用的空闲时间和可用的频谱资源等。
因此，高效的频谱检测算法对于认知无线电的实现至关重要。
当前的频谱检测算法主要分为两类：基于能量检测的方法和基于协作检测的方法。
在基于协作检测的方法中，当多个无线设备可以相互合作时，能够实现更精确和高效的频谱检测。
因此，基于分簇的合作频谱检测算法成为了近年来研究的热点之一。
基于分簇的合作检测算法是指在某一频段中将众多节点按照某一标准划分为多个簇，在每个簇内将节点之间进行信息交流和协作，实现更准确和高效的频谱检测。
二、研究目标和内容本研究的目标是设计和实现一种基于分簇的合作频谱检测算法，在相互协作的节点之间实现更准确和高效的频谱检测。
本研究将从以下几个方面展开：1. 分析当前广泛使用的频谱检测算法，包括基于能量检测的方法和基于协作检测的方法，了解其特点和优缺点。
2. 研究基于分簇的合作频谱检测算法的相关理论知识，包括分簇方法、节点协作和信息交流等。
3. 提出一种新的基于分簇的合作频谱检测算法，并实现该算法。
4. 对所提出的算法进行性能评估，包括准确性、效率和鲁棒性等方面的评估。
三、研究方法和计划本研究将采用以下方法：1. 文献调研，收集和整理现有的频谱检测算法和基于分簇的合作检测算法，并分析其特点和优缺点。
2. 开展理论研究，深入了解基于分簇的合作频谱检测算法的理论知识，包括分簇方法、节点协作和信息交流等。
认知无线电网络中的频谱分配技术研究
认知无线电网络中的频谱分配技术研究在现代无线通信领域，频谱资源是一个极其重要的资源。
对于无线电网络中的各种通信应用，频谱的合理分配是其联系实际、提高效率的重要手段。
在随着无线通信技术的不断发展，频谱资源的需求量也在不断增加。
频谱分配技术在无线电网络中起着至关重要的作用。
其实现的核心在于实现能够完全充分地利用现有的频谱资源，实现各项通信的最优化。
然而频谱资源的分配却是一个极其复杂的问题。
这其中关键的难点在于如何实现对频谱资源的合理利用和分配，实现无线电网络通信的最大化效益。
针对此类问题，研究者们通过各种方法对频谱资源的分配进行了深入研究。
下面我们将对其中几种主要的研究方法进行介绍。
1. 基于博弈论的频谱分配技术博弈论是研究人与人之间交互行为的一门学科。
在无线电网络中，各项通信之间的竞争分配其实也是一种交互行为。
基于博弈论的频谱分配技术正是针对这样的问题提出的一种解决方法。
其核心在于建立一个合理的数学模型，通过分析各项因素之间的关系及其优先级，实现对频谱资源的合理分配。
在博弈论分配中，常见的做法是对通信双方建立一个适当的规则和限制，让其双方产生一个共赢的结果。
2. 神经网络方法神经网络技术是一门高度发达的计算机学科，它的作用在于模拟人类大脑的工作方式，相当于是一种能够自学习、自适应的计算模型。
在频谱分配方面，可以采用神经网络技术对频谱资源的使用进行预测和优化，实现对无线电网络通信的最大效益。
在神经网络技术中，我们可以将一些必要的因素（如：通信距离、通信带宽、通信时间等因素）加入到预测模型中，并通过神经网络的学习和训练来得出一个最终的结果。
这种技术在频谱分配问题中往往能够得出较为准确的结果，具有很高的实用价值。
3. 遗传算法方法在频谱分配问题中，遗传算法也是常见的一种分配方法。
这种方法旨在通过模拟生物进化的方式来对频谱资源的分配进行优化。
在遗传算法中，通过对大量数据和变量进行随机组合，得出一个最优解。
基于认知无线电的分级频谱共享网络关键技术研究的开题报告
基于认知无线电的分级频谱共享网络关键技术研究的开题报告一、研究背景和意义无线电频谱是有限的自然资源，在快速发展的移动通信和物联网应用背景下，频谱资源的紧张与浪费已经成为一个全球性的问题。
频谱管理机构面临着如何优化频谱利用，提高频谱使用效率以及如何保障公平竞争和决策的问题。
频谱共享技术成为了一种有效的解决方案，它可以通过对频谱的动态利用、有效共享，使得频谱的利用效率提高，同时减少频谱的浪费，解决频谱瓶颈问题。
目前，频谱共享技术已经得到了广泛的关注并逐步成为了频谱管理的重要手段。
在频谱共享技术中，认知无线电技术是一种高效的分级频谱共享技术。
因此，本研究将关注于认知无线电的分级频谱共享网络关键技术研究。
二、研究内容1. 无线电频谱管理与共享的技术原理和框架；2. 认知无线电的基本概念以及分级频谱共享的实现原理和方法；3. 分级频谱共享网络中的认知无线电技术的硬件实现；4. 分级频谱共享网络中的认知无线电技术的软件设计与开发；5. 分级频谱共享网络中的认知无线电技术的性能测试与优化。
三、研究计划及进度1. 第一年：完成频谱管理与共享的技术研究，包括调研频谱管理与分配机制，研究分级频谱共享网络的共享方法和策略。
2. 第二年：研究认知无线电的实现原理和方法，构建分级频谱共享网络中的认知无线电硬件系统，实现频谱数据的采集、处理、分析和共享。
3. 第三年：进行分级频谱共享网络中的认知无线电技术的性能测试和分析，优化系统设计和实现，开展论文撰写和学术交流活动。
四、预期成果1. 认知无线电分级频谱共享网络的关键技术体系；2. 在分级频谱共享网络中，实现高效的频谱共享，提高频谱利用效率；3. 优化分级频谱共享网络的认知无线电技术，提升系统性能；4. 发表相关学术论文，提高学术水平。
五、研究意义本研究将研究基于认知无线电的分级频谱共享网络关键技术，通过实现高效、智能的频谱共享，提高频谱利用效率和频谱的使用效果，将有益于我国无线通信技术的发展和无线电频谱资源的合理利用。
认知无线电网络中的频谱资源分配方法研究
认知无线电网络中的频谱资源分配方法研究频谱资源是无线电通信中的关键资源之一。
在过去的几十年中，各种频率调制技术的不断发展使得无线电通信变得更加高效和方便。
然而，随着移动互联网、物联网和其他大规模无线网络的兴起，频谱资源的需求急剧增加，这就需要更高效的频谱资源分配方法。
认知无线电网络是一种重要的无线网络技术。
它是基于认知无线电技术的，可以有效地利用闲置的频谱资源，提高频谱利用率。
在认知无线电网络中，频谱资源分配方法是一个非常重要的研究领域。
当前，关于频谱资源分配方法的研究主要分为以下几个方面：1. 频谱感知技术频谱感知技术是认知无线电网络中的一项重要技术。
它可以使用无线电接收器获取可用频带的信息，包括频带的空闲时间和空闲频谱的宽度等。
使用这些信息，认知无线电网络可以更好地利用可用的频谱资源，并提高频谱利用率。
2. 频谱分配算法频谱分配算法是认知无线电网络中的另一个重要技术。
它可以根据当前的网络状况和频谱资源需求，动态地分配频谱资源，以最大限度地提高频谱利用率。
目前，常用的频谱分配算法包括基于贪心算法、基于遗传算法和基于深度学习的算法等。
3. 频谱漂移检测技术频谱漂移是指使用频谱资源的设备的工作频率发生变化。
它可能会导致频谱资源分配出现问题，降低了系统的性能。
因此，频谱漂移检测技术是认知无线电网络中的一项非常重要的技术。
它可以通过对设备工作频率的实时监测，及时发现频谱漂移现象，并采取相应的措施。
4. 频谱资源保护技术频谱资源保护技术是认知无线电网络中的一项重要技术。
它可以通过监测周围无线电环境，保护一些需要保护的频谱资源，避免被认知无线电设备使用。
同时，它还可以通过加密和其他安全措施，保护无线电通信的安全性。
5. 自适应频谱分配技术自适应频谱分配技术是认知无线电网络中的一项新兴技术。
它可以根据网络中设备和应用程序的实时需求，动态地分配频谱资源。
与传统的频谱分配算法相比，自适应频谱分配技术可以更好地适应网络环境的变化，提高了网络的适应性和性能。
认知无线电网络中的频谱分配算法研究
认知无线电网络中的频谱分配算法研究随着智能手机的普及和移动通信技术的不断发展，无线电网络已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。
在无线电网络中，频谱分配算法起着至关重要的作用。
频谱分配算法指的是根据网络需求和无线电信道特性，对无线电信道进行合理分配，最大程度地提高网络的效率和容量，同时避免信道冲突和干扰。
本文将探讨认知无线电网络中的频谱分配算法研究，并对其进行深入分析和论述。
一、认知无线电网络的概念认知无线电网络（Cognitive Radio Network，CRN）是指在无线电传播中使用了一些人工智能技术的无线电通信系统。
其核心思想是通过对周围无线电环境的感知，并根据感知到的无线电信道信息，选择最优的频谱资源。
当然，要实现这一目标，需要依靠一些高效的频谱分配算法。
二、频谱分配算法的研究概述频谱分配算法是目前无线电网络中的重要研究方向，它不仅可以提高频谱利用率，还能有效地避免信道冲突和干扰。
自20世纪80年代以来，频谱分配算法研究始终是无线电通信的一个热点领域。
目前，主要的频谱分配算法包括扫描算法、最小影响算法、贪心算法、遗传算法等。
1、扫描算法扫描算法是一种非常简单的频谱分配算法，也是最早被提出的一种算法。
它通常是通过定期扫描空余频道来完成频谱分配的，这种算法的优点在于实现简易、计算量小。
但缺点也很明显，它只适用于小型网络，难以扩展。
2、最小影响算法最小影响算法是一种优化算法，通过选择对其他电台影响最小的频道，完成频谱分配。
这种算法重视频谱资源之间的冲突，频段全部利用时间较长，但也存在明显的弊端，即频段利用不足，频道切换频繁。
3、贪心算法贪心算法可以快速地对频道进行分配，并且能够最大限度地减少不必要的频段空置。
这种算法适合中等大小的网络，具有分配效率高、计算量小等优点。
4、遗传算法遗传算法是一种优化算法，它使用生物进化的思想来优化频道分配。
这种算法具有计算速度慢、可靠性较高等特点，在面对过大规模的网络时非常有效。
认知无线电系统中频谱分配算法的研究的开题报告
认知无线电系统中频谱分配算法的研究的开题报告题目：认知无线电系统中频谱分配算法的研究一、选题背景随着无线通信技术的不断发展和普及，移动设备的数量和种类越来越多，人们对于无线通信的需求也越来越高。
然而，现有的无线通信系统中已经使用的频谱资源已经达到了极限，频谱短缺已经成为制约无线通信系统发展的关键因素之一。
因此，如何合理地利用频谱资源来满足各类通信需求成为了当今无线通信领域的一个热门研究方向。
认知无线电系统是一种新型的无线通信技术，它通过对周围环境进行感知和分析，利用未被使用的频谱资源来满足不同用户的通信需求。
频谱分配算法是认知无线电系统的关键技术之一，它决定了认知无线电系统的性能和效率。
因此，对于认知无线电系统中频谱分配算法的研究成为了当前无线通信领域的一个重要研究课题。
二、研究目的本研究旨在探讨认知无线电系统中频谱分配算法的研究，并且开发一种高效的频谱分配算法，实现在认知无线电系统下对于频谱资源的优化利用。
具体目的如下：1.了解认知无线电系统的技术原理和应用现状。
2.分析目前认知无线电系统中频谱分配算法存在的问题，如频谱分配效率低、频谱分配策略复杂等，探讨改进方案。
3.针对现有算法的局限和不足，提出一种高效的认知无线电系统中频谱分配算法，并进行实验验证。
三、研究内容和方法研究内容：1.认知无线电技术原理和应用现状的分析。
2.现有认知无线电系统中的频谱分配算法分析。
3.针对目前分配算法中存在的问题，提出改进方案。
4.设计一种高效的认知无线电系统中频谱分配算法，并进行实验验证。
研究方法：1.文献研究法，收集和整理大量的相关文献，深入了解认知无线电技术和频谱分配算法的理论知识和应用现状。
2.数据分析法，通过对实验数据的分析，比较不同频谱分配算法的效率和可靠性。
3.算法设计和仿真实验法，设计并仿真实验提出的高效频谱分配算法，并对其效果进行验证。
四、预期成果1.论文：撰写一篇关于认知无线电系统中频谱分配算法的研究论文，明确研究目的、方法和成果，有效论证提出的算法优点和实际应用价值。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
如何才能提高频谱利 用率呢？
频分复用
时分复用 蜂窝小区
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
4/16
1、选题背景
提出
认识无线电技术
--- 认知无线电(Cognitive Radio)
输 信
传
Joseph Mitola在软件无线电概念的基础上提出。
决
无线电环境 （外部环境）
射频前端
加利福利亚大学的学者将CRN中频谱分配问题抽象成图着色问题，使用图着色理论来 实现对频谱的无干扰分配 美国加州大学的郑海涛教授以图着色为模型，提出了一种颜色敏感图论着色算法 国内电子科技大学的学者，针对计算开销与频谱数关系，提出了一中并行分配的算法 弗吉尼亚理工研究所学者深入分析研究博弈理论在CRN中建模与分析等方面的可能性 加利福利亚大学提出提出了一种单频段多赢家拍卖分配算法，有效的提高了拍卖的经 济收益 国内学者赵知劲将群智能引入到认知无线电的频谱分配领域，并验证了在该领域应用 的有效性
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
8/16
3、研究内容和计划
图论模型
• 网络拓扑抽象成图，拓扑结构实时改变 • 顶点表示认知无线电用户 • 每一条边表示一对顶点存在冲突或者干扰 数学模型描述 • 空闲频谱矩阵 • 效益矩阵
图论模型介绍
• 干扰矩阵集合
• 无干扰的频谱分配矩阵 分配目标 • 干扰的前提下最大化系统效益
进度安排：
2014.05-2014.06 2014.07-2014.08 2014.09-2014.11 2015.12-2015.02 2015.02-2015.04 2015.04-2015.05
2015-5-13
研究计划
进一步搜集频谱分配方面的资料，进行总结、 归纳； 分析认知用户功率控制和频谱分配关系和约束， 改进现有模型； 分析如何在频谱分配过程中兼顾用户需求因素， 设计新的效用函数； 设计基于启发式算法的频谱分配算法，仿真实
联合功率控制和用户需求
• 在认知用户容许的时延内，启发 式算法搜索到的解往往能得到更 优的系统效益。 • 模拟退火算法的概率突跳性，有 利于跳出局部最优找到全局最优 解。 • 采用多次退火过程，来提高模型 搜索效率。 • 与其他智能算法的结合也为频谱 分配提供了良好的思路。
Fig.6 模拟退火频谱分配算法寻解示例
• 干扰矩阵改进（示例）
1 0 L 0 1 1 0
1
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 C1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 认知用户
频段
0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
待解决问题
• 如何在认知用户选择可用频谱同时考虑认知用户的功率选择。 • 如何针对用户的频谱需求和认知用户的功率选择设计新的效用 函数。
• 如何设计多目标优化的分配算法，使其具有较好的系统效益， 同时考量算法对于认知用户之间的公平性也非常重要。
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
14/16
3、研究内容和计划
Fig.1 美国0-6GHz频谱资源的使用情况
Tab.1 美国0-6GHz的频谱资源利用率
频率(GHz) 利用率(%) 0-1 54.4 1-2 35.1 2-3 7.6 3-4 0.025 4-5 0.128 5-6 4.6
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
3/16
1、选题背景
认识无线电技术的发展
2015-5-13
Fig.4 CRN中图论模型
4个主用户：Ⅰ~Ⅳ 5个次用户： 1~5 可选信道：A, B, C
9/16
硕士研究生学位论文开题报告
3、研究内容和计划
列表着色算法
目标：最大化频谱分配数 特点：基于贪心，快速收敛 不足：未考虑频谱效益差异
图论模型算法简介
颜色敏感着色算法
目标：最大化频谱效益 特点：引入频段利益，考虑差异 不足：运算量较大，随频谱数增 加，计算量成非线性增加
策 ：
号
射频 激励
表述
--- Joseph Mitola
传输调整
频 谱 空
频谱感知
洞
干扰 温度
• 一种智能化的软件无线电；
• 通过无线电知识表示语言与网络进行智能交流；
推 数 理 据
推理和学习 量化信道容量
频谱分析
表述
--- FCC
Fig.2 认识循环
• 通过与频谱环境进行交互而改变传参数； • 采用动态频谱接入的方式使用授权频谱，使其具有认知和重配置能力；
1 0
0 0 1 0 0 1 1 0
0< 1
认知用户
< 2 >= 2
去干扰矩阵： C1 1 1 0 0 0 0 0
• 去干扰操作
2015-5-13
p 1 1 0 1 1 1 0
硕士研究生学位论文开题报告
C1 p
12/16
3、研究内容和计划
启发式分配模型
设计启发式算法
研究目标
国内会议和基金
2008年5月，北京邮电大学承办了中欧认知无线电研讨会 2011年中国通信与网络国际学术会议 认知无线电专题 973计划、863计划和国家自然科学基金都对认知无线电进行了立项支持
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
7/16
2、国内外研究进展
CRN频谱分配的研究现状
CRN频谱分配的研究
6/16
2、国内外研究进展
国外研究机构与项目
认知无线电网络的研究
美国国防部制定的下一代通信计划（Next Generation Communication Program, XG）
美国佐治亚理工学院提出了基于OFDM的认知无线电宽带频谱池系统 美国加州大学伯克利分校和柏林技术大学合作研发的一种利用虚拟无许可频谱的认知
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
13/16
3、研究内容和计划
启发式分配模型 设计启发式算法
研究目标
联合功率控制和用户需求
• 现有的研究工作通常将频谱分配和功率控制分开考虑。 • 认识用户采用的通信功率影响着认知用户之间和主用户的干扰 范围。
• 由于实际接入CRN中认知设备的不同，必然会有不同的频谱需求。
验，并对比；
定论文初稿； 修改论文并定稿；
硕士研究生学位论文开题报告
15/16
谢谢！
无线电系统（CORVUS系统）
欧洲委员会第六次框架工程中E2R项目融合端到端重配置网络和软件定义无线电 美国加州大学智能网实验室研发的采用可升级的分布式频谱共享方案 的Nautilus系统 FCC与2005年提出了第一个基于认知无线电的标准化协议IEEE 802.22，也叫无线区域 网 （Wireless Regional Area Networks, WRAN）
硕士研究生学位论文开题报告
认知无线电网络中基于图论的
频谱分配算法研究
报告人：杨劲松 导 师：曾碧卿
目录页
contents
01 选题背景
02 国内外研究进展 03 研究内容和计划
1、选题背景
频谱资源使用现状 美国0-6GHz频谱资源利用率 的测量结果
绝大多数频段未被充分使用 高频频段的频谱使用率非常低
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
5/16
1、选题背景
CRN频谱分配问题描述
频谱分配问题可描述为： 建立动态频谱共享机制 空闲频谱分配给次用户 避免对主用户通信造成干扰 避免次用户之间的干扰
Fig.3 频谱分配描述
优化频谱利用率
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
• 启发式算法解向量设计
Fig.5 解向量编码方式示例
• 干扰矩阵改进
不同频谱下，认知用户 与认知用户的干扰矩阵 作用： 干扰矩阵查找操作
2015-5-13
频谱与解向量表 示的干扰矩阵
去干扰操作
11/16
硕士研究生学位论文开题报告
3、研究内容和计划
启发式分配模型
设计启发式算法
研究目标
联合功率控制和用户需求
启发式分配算法
目标：多目标 特点：优先给出可行解， 能够跳出局部最优
并行频谱分配算法
目标：最大化频谱效益 特点：分解成多个子图并行分配 不足：解效益不高，必须执行完 才能得到解方案
2015-5-13
硕士研究生学位论文开题报告
10/16
3、研究内容和计划
启发式分配模型 设计启发式算法
研究目标
联合功率控制和用户需求