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无线网络信道机会接入方法 版权信息
- ISBN：9787030682888
- 条形码：9787030682888 ; 978-7-03-068288-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
无线网络信道机会接入方法 内容简介
本书针对无线网络信道接入方法开展系统研究，主要包括两部分内容。部分阐述了认知网络的信道机会接入理论及方法，实现次要用户信道机会接入效率的统计很优性。具体地，针对次要用户已知主要用户信道统计信息情况，提出很优信道感知集合和接入方法；接着提出主要用户信道i.i.d.模型和Markov模型下的次要用户接入方法，满足统计很优性能；还针对多用户，设计两种信道模型下接入方法。第二部分阐述了分布式协同网络的信道机会接入理论及方法，实现分布式信道接入效率的统计很优性。具体地，针对直连网络以及协同网络中继集中控制与分布运行两种协作模式，分别提出很优信道接入方法；接着分析两跳通信的时间多样性，提出不同中继传输方式下很优接入方法；还针对中继选择感知与协同接入的平衡问题，提出很优中继感知接入方法，提升组网性能。本书适合无线通信组网领域科研人员和研究生阅读和参考，可供从事优选无线组网技术研究和工程研制的科技人员使用。
无线网络信道机会接入方法 目录
目录
序
前言
第1章 引言 1
1.1 概述 2
1.2 认知通信 3
1.3 协作分集与时间分集 4
1.4 网络信道机会接入 6
1.4.1 认知网络信道机会接入 6
1.4.2 分布协作网络信道机会接入 8
第2章 协议与理论基础 10
2.1 概念与内涵 10
2.2 研究基础 14
2.2.1 认知网络信道接入 14
2.2.2 协同网络信道机会接入 22
2.3 网络协议 26
2.3.1 认知网络接入协议 26
2.3.2 分布式网络接入协议 31
2.4 理论基础 39
2.4.1 MABP理论与方法 39
2.4.2 停止优化理论与方法 46
第3章 统计信息已知下认知信道机会接入 52
3.1 系统模型 52
3.2 感知信道*优集合 55
3.2.1 全信道接入(K=M) 55
3.2.2 部分信道接入(K
3.3 性能评估 61
3.4 小结 62
第4章 认知网络i.i.d.信道接入方法 63
4.1 场景一：全信道感知 64
4.1.1 单信道机会接入(K=1) 65
4.1.2 多信道机会接入(K>1) 71
4.2 场景二：部分信道感知 72
4.2.1 同构信道感知 72
4.2.2 异构信道感知 78
4.3 性能评估 82
4.3.1 全信道感知 82
4.3.2 部分信道感知 85
4.3.3 θi估计值 87
4.3.4 与其他方法比较 88
4.4 小结 89
第5章 认知网络Markov信道接入方法 90
5.1 系统模型 90
5.2 信道机会接入 92
5.3 性能分析 99
5.4 小结 102
第6章 认知网络多用户信道接入方法 103
6.1 i.i.d.信道模型 103
6.1.1 系统模型 103
6.1.2 集中式接入 104
6.1.3 分布式接入 106
6.2 Markov信道模型 116
6.3 性能评估 123
6.4 小结 126
第7章 分布式信道机会接入方法 127
7.1 系统模型 127
7.2 分布式信道机会接入方法 130
7.2.1 同构信道接入 130
7.2.2 异构信道接入 133
7.3 时敏信道接入方法 134
7.4 多用户影响分析 138
7.4.1 无时延约束的信道接入 138
7.4.2 时延约束下的信道接入 142
7.5 性能评估 145
7.6 小结 156
第8章 分布协同信道接入方法 157
8.1 信源得到完整中继信道状态(场景一) 158
8.1.1 系统模型 158
8.1.2 *优信道接入方法 160
8.2 信源得到部分中继信道信息(场景二) 166
8.2.1 系统模型 166
8.2.2 直观*优接入方法 167
8.2.3 直观*优接入方法的次*优性 173
8.2.4 *优信道接入方法 173
8.3 性能评估 178
8.4 小结 181
第9章 协同网络分级信道接入方法 182
9.1 基于可间断两跳传输的*优信道接入方法 183
9.1.1 系统模型 183
9.1.2 第二跳信道接入方法 185
9.1.3 **跳信道接入方法 187
9.2 基于自适应两级传输的*优信道接入方法 189
9.2.1 系统模型 190
9.2.2 第二跳信道接入方法 192
9.2.3 **跳信道接入方法 194
9.3 性能评估 196
9.4 小结 201
第10章 同构网络选择感知接入方法 202
10.1 系统模型与接入协议 202
10.2 问题建模 205
10.2.1 **级决策等价结构 205
10.2.2 感知过程 205
10.3 *优信道接入方法及实现 207
10.3.1 等价变换 207
10.3.2 *优序贯规划决策方法 207
10.3.3 定理10.1 *优方法优化 209
10.3.4 定理10.2 *优方法结构优化 211
10.3.5 接入方法实现 214
10.4 性能评估 216
10.5 小结 221
第11章 信道感知接入方法的异构性分析 222
11.1 系统模型 222
11.2 *优信道接入方法 225
11.2.1 等价变换 225
11.2.2 阈值分析 227
11.2.3 基于多阶信道SNR阈值的*优接入方法 229
11.3 方法实现 233
11.4 性能评估 236
11.5 小结 245
附录A 246
A.1 不等式ε>0证明 246
A.2 Drift条件证明 246
A.3 *优停止方法的存在性证明 248
附录B 251
B.1 *优多中继传输方法 251
B.2 引理10.1证明 252
B.3 引理10.2证明 253
B.4 定理10.1证明 254
B.5 定理10.2证明 255
B.6 定理10.3证明 256
B.7 定理10.4证明 257
附录C 258
C.1 引理11.1证明 258
C.2 引理11.4证明 258
C.3 定理11.2证明 259
C.4 定理11.4证明 261
C.5 定理11.6证明 262
参考文献 263
序
前言
第1章 引言 1
1.1 概述 2
1.2 认知通信 3
1.3 协作分集与时间分集 4
1.4 网络信道机会接入 6
1.4.1 认知网络信道机会接入 6
1.4.2 分布协作网络信道机会接入 8
第2章 协议与理论基础 10
2.1 概念与内涵 10
2.2 研究基础 14
2.2.1 认知网络信道接入 14
2.2.2 协同网络信道机会接入 22
2.3 网络协议 26
2.3.1 认知网络接入协议 26
2.3.2 分布式网络接入协议 31
2.4 理论基础 39
2.4.1 MABP理论与方法 39
2.4.2 停止优化理论与方法 46
第3章 统计信息已知下认知信道机会接入 52
3.1 系统模型 52
3.2 感知信道*优集合 55
3.2.1 全信道接入(K=M) 55
3.2.2 部分信道接入(K
3.3 性能评估 61
3.4 小结 62
第4章 认知网络i.i.d.信道接入方法 63
4.1 场景一：全信道感知 64
4.1.1 单信道机会接入(K=1) 65
4.1.2 多信道机会接入(K>1) 71
4.2 场景二：部分信道感知 72
4.2.1 同构信道感知 72
4.2.2 异构信道感知 78
4.3 性能评估 82
4.3.1 全信道感知 82
4.3.2 部分信道感知 85
4.3.3 θi估计值 87
4.3.4 与其他方法比较 88
4.4 小结 89
第5章 认知网络Markov信道接入方法 90
5.1 系统模型 90
5.2 信道机会接入 92
5.3 性能分析 99
5.4 小结 102
第6章 认知网络多用户信道接入方法 103
6.1 i.i.d.信道模型 103
6.1.1 系统模型 103
6.1.2 集中式接入 104
6.1.3 分布式接入 106
6.2 Markov信道模型 116
6.3 性能评估 123
6.4 小结 126
第7章 分布式信道机会接入方法 127
7.1 系统模型 127
7.2 分布式信道机会接入方法 130
7.2.1 同构信道接入 130
7.2.2 异构信道接入 133
7.3 时敏信道接入方法 134
7.4 多用户影响分析 138
7.4.1 无时延约束的信道接入 138
7.4.2 时延约束下的信道接入 142
7.5 性能评估 145
7.6 小结 156
第8章 分布协同信道接入方法 157
8.1 信源得到完整中继信道状态(场景一) 158
8.1.1 系统模型 158
8.1.2 *优信道接入方法 160
8.2 信源得到部分中继信道信息(场景二) 166
8.2.1 系统模型 166
8.2.2 直观*优接入方法 167
8.2.3 直观*优接入方法的次*优性 173
8.2.4 *优信道接入方法 173
8.3 性能评估 178
8.4 小结 181
第9章 协同网络分级信道接入方法 182
9.1 基于可间断两跳传输的*优信道接入方法 183
9.1.1 系统模型 183
9.1.2 第二跳信道接入方法 185
9.1.3 **跳信道接入方法 187
9.2 基于自适应两级传输的*优信道接入方法 189
9.2.1 系统模型 190
9.2.2 第二跳信道接入方法 192
9.2.3 **跳信道接入方法 194
9.3 性能评估 196
9.4 小结 201
第10章 同构网络选择感知接入方法 202
10.1 系统模型与接入协议 202
10.2 问题建模 205
10.2.1 **级决策等价结构 205
10.2.2 感知过程 205
10.3 *优信道接入方法及实现 207
10.3.1 等价变换 207
10.3.2 *优序贯规划决策方法 207
10.3.3 定理10.1 *优方法优化 209
10.3.4 定理10.2 *优方法结构优化 211
10.3.5 接入方法实现 214
10.4 性能评估 216
10.5 小结 221
第11章 信道感知接入方法的异构性分析 222
11.1 系统模型 222
11.2 *优信道接入方法 225
11.2.1 等价变换 225
11.2.2 阈值分析 227
11.2.3 基于多阶信道SNR阈值的*优接入方法 229
11.3 方法实现 233
11.4 性能评估 236
11.5 小结 245
附录A 246
A.1 不等式ε>0证明 246
A.2 Drift条件证明 246
A.3 *优停止方法的存在性证明 248
附录B 251
B.1 *优多中继传输方法 251
B.2 引理10.1证明 252
B.3 引理10.2证明 253
B.4 定理10.1证明 254
B.5 定理10.2证明 255
B.6 定理10.3证明 256
B.7 定理10.4证明 257
附录C 258
C.1 引理11.1证明 258
C.2 引理11.4证明 258
C.3 定理11.2证明 259
C.4 定理11.4证明 261
C.5 定理11.6证明 262
参考文献 263
展开全部
无线网络信道机会接入方法 节选
第1章 引言 随着移动通信、物联网以及人工智能技术的发展，未来的无线通信网络对通信质量的要求将持续攀升，信息传输的实时性、高效性、可靠性等方面要求不断提高。一方面，随着通信用户数的激增，信息通信系统对无线频谱资源的需求相应增长，频谱资源紧张日益凸显，成为制约无线通信技术发展的瓶颈问题之一。另一方面，调查研究发现，正在使用的无线通信系统存在不同程度频谱资源的闲置现象，部分授权频谱的有效利用率严重不足。根据美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission，FCC)频谱政策工作组授权的下属机构对纽约市等人口高密集区域无线频谱利用率展开的调查发现[1-3]，仅15%～85%的无线频谱被授权用户使用，部分频谱被闲置。到目前为止，无线频谱资源频率在2GHz以下的几乎已经被授权系统占用殆尽，导致新增的无线通信用户陷入无频谱资源可用的窘境，与当前无线用户数激增的需求形成强烈反差。 如何缓解频谱资源短缺问题，解决思路大体分为两种，即启用新频谱和用好已有频谱。目前，新频谱资源的挖掘工作已取得显著进展，典型的包括C频段的4G移动通信系统和Ka频段的5G移动通信系统。但是，由于通信传播距离、器件成熟度和成本等因素的制约，这些工作只能缓解在特定场景下部分资源的短缺问题，与现有系统的集成存在短板。因此，用好已有频谱，提升现有频谱资源的利用率，仍将是未来一个时期无线通信技术发展必须解决的关键问题。 为提高频谱资源的利用率，学术界近年来开展了大量研究，主要集中在认知无线网络和无线协同网络两个研究方向。重点围绕信道机会的动态接入，实现频谱资源的高效利用。其中，认知网络信道接入时，没有频谱使用授权的次要用户通过在线感知拥有频谱授权的主要用户对信道的占用情况，识别和利用授权频谱的信道机会，完成信息的认知传输。无线协同网络信道接入时，多用户通过感知直连和协同信道的链路质量，调度*优用户利用信道机会，完成信息的协同传输。当前，无线网络的信道机会接入研究主要集中于信道参数已知条件下和集中频谱资源管理下的接入问题。信道特性未知条件下无线认知网络的信道接入和分布式协同网络的信道接入相关研究较少，缺乏系统性的分析。这些问题中，如何利用认知无线电、协作通信、时间多样度等技术，利用有限的信道机会实现更加高效地接入，是通信领域面临的难题。因此，本书针对上述两种无线网络的*优信道机会接入问题开展研究。 1.1 概述 过去十年间，无线通信技术飞速发展，无线多媒体应用层出不穷，随时随地接入无线因特网服务的需求随即产生。多样性需求的出现对未来数据传输速度提出了极高要求，并向服务质量的多样性延伸。同时，通信网络的能力演进与业务服务交织发展，数据流量需求不断增长，无线网络因此持续扩展，导致带宽资源、计算资源、存储资源等无线网络资源的严重短缺。 作为破解通信频谱资源供需矛盾的重点方向，无线网络信道机会接入技术面临重大机遇与挑战，接入方法的性能直接影响通信网络的资源利用效率。分析当前限制频谱效率的主要因素，包括以下三个方面。 (1)授权频谱的利用率偏低。为实现频谱资源的有序管理，世界上主要国家都建立了专门的无线频谱管理机构，按照频谱规划对信息系统资源进行宏观调控。该方式一方面有效控制了系统之间无序竞争造成的频谱干扰乱象，另一方面也在一定程度上造成了频谱资源的浪费。由于部分频段仅允许通过授权频谱的用户接入，授权频谱业务需求较低情况下将存在授权频谱的利用率低下问题。公开的用频监测报告可以看到类似问题。相反地，工业科学医学(Industrial，Scientific and Medical，ISM)非授权频段上WiFi、蓝牙和无线电话等不同系统的频谱共存实践取得了成功。随着各类授权业务的频谱需求增加，需求的多样性和非均衡性特征不断显现，授权频谱的利用率提升已成为研究热点。 (2)无线信道时变性影响物理层频谱效率。无线通信过程中，传输信号通常经历了路径损耗、大尺度衰落和小尺度衰落。具体地，路径损耗是由无线信号向空间辐射的过程中产生的能量消耗引起的，与通信距离d呈指数阶O(d.v)衰减关系，v为路径损耗因子，根据不同传输环境取值。典型地，城市环境下v为4～6。大尺度衰落，也称为阴影衰落，是由传播路径上山脉、树林、建筑物等所产生的遮挡效应引起的。小尺度衰落，是由通信链路上的物体反射、散射或衍射产生的多个路径信号在接收端叠加形成的，产生多径效应，使得信道衰落存在频率选择性。此外，用户移动性引起多普勒效应，导致信道衰落具有时间相关性。典型地，频率选择性导致不同频率的多个信道之间信道衰落不同，时间相关性导致同一信道在不同时间的衰落不同。 (3)多用户机会调度策略影响接入层频谱效率。通常无线网络内多用户共享频谱，相同或相邻区域内多个用户同时接入相同频谱存在较大干扰，影响各用户通信质量。严重情况下，信号冲突导致数据包丢失情况出现。集中式网络架构下，比如移动蜂窝接入网，可通过中央控制节点如通信基站，管理调度多个用户的信道接入，实现频谱资源有效利用。尽管如此，集中式方法存在用户容量的限制，用户数量增加将导致信令开销的增加，影响通信效率。此外，在集中方式难以部署或存在限制的场景下，分布式组网的多用户接入面临更加严峻的挑战。如何以分布的方式，通过用户局部信息自主地开展信道接入，确保频谱利用率，面临较大现实困难。 针对上述制约因素，需要充分认识和利用认知无线电、协作通信和时间多样度等技术，理解相互之间的联系与作用，研究信道机会接入方法。结合当前网络发展趋势，本书主要从认知无线网络和分布式网络的信道接入问题着手，研究建立信道机会接入模型和方法。 1.2 认知通信 认知通信*早由学者Mitola[4]提出，被视为有效缓解频谱稀缺性并提升授权频谱利用率的潜能技术，其主要概念是以择机方式利用频谱。认知无线网络(Cognitive Radio Network，CRN)里包括两类用户，如图1.1所示。针对特定的频段，拥有部分频谱接入权限的用户称为主要用户，具有频谱接入的优先权。未被授权的其他用户称为次要用户，可通过认知通信的方式接入授权频谱。经过十几年发展，工业界基于认知无线电技术已制定一系列协议和标准[5，6]。典型的有IEEE 802.22无线区域网(Wireless Regional Area Networks，WRAN)、IEEE802.11k/af无线局域网(Wireless Local Area Network，WLAN)以及蓝牙等协议和标准。 图1.1 认知无线网络 认知通信网络中次要用户主要以频谱覆盖式(Overlay)和频谱机会式(Underlay)两种模式接入授权信道。其中，频谱覆盖式接入模式下，次要用户可随时使用授权频谱。为确保授权用户的通信质量，次要用户需保证其通信产生的干扰程度低于许可的阈值。授权频谱保护要求较高，主要用户接收端要求的可接收辐射阈值通常很低[7]，导致次要用户必须大幅降低发射信号的功率谱密度。次要用户的通信链路也因此效率低下。通常情况下，次要用户需要采用大带宽通信，比如使用码分多址访问(Code Division Multiple Access，CDMA)等，降低信道辐射的功率谱密度。此外，由于苛刻的保护要求，次要用户的数量也受到很大制约，仅适用于近距通信。 频谱机会式接入模式下，次要用户可以通过频谱感知，识别频谱空穴，即一段时间内主要用户未使用的频带，接入该空穴传输数据。具体地，由于主要用户拥有授权频谱的优先接入权限，次要用户需采用能量检测[8]、匹配滤波器检测[9]和循环平稳特征检测[10]等频谱感知方法，定期监测授权信道的忙碌–空闲状态，即信道是否被主要用户占用。如果监测信道为空闲，次要用户利用频谱空穴接入信道；如果监测信道为忙碌状态，次要用户不得接入该信道。信道感知周期结束后，次要用户重新进行感知接入。次要用户与主要用户接入行为异步的情况下，数据传输期间，次要用户需保持对已接入的授权信道进行持续监视。当监测到主要用户占用信道后，次要用户将立即停止接入该信道，或接入其他空闲信道。机会式接入模式下，为保护主要用户通信质量，次要用户的频谱感知和接入过程需要满足信道监测准确率和对应功率门限。大量研究表明[11-23]，相比频谱覆盖模式，频谱机会模式可更加有效地提高频谱利用效率。 频谱机会接入模式下产生了信道机会的概念，其定义是在特定时间和特定地点主要用户可以使用的频谱资源。信道机会的维度包括频率、时间和空间等。需要指出，认知通信网络信道接入本质上是一种被动方式的信道机会接入，次要用户需要动态决策感知频谱，寻找信道机会，优化接入策略。因此，本书将认知无线网络作为无线网络信道机会接入的两个主要方向之一。 1.3 协作分集与时间分集 传统通信系统利用空间分集[24]可以有效避免无线信道衰落对通信链路的负面影响。通信端通过配备多个距离足够间隔的天线，使用多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）技术等来收发相同信息，提高传输的可靠性。也可通过多路传输，提高信道的传输容量。但是在实际部署的无线网络中，移动用户终端通常尺寸较小，体积重量要求较苛刻，很难在移动设备上部署多个天线，实现空间分集。针对这一问题，研究提出通过多用户的合作传输，构建一种新的空间分集形式，实现协作分集[25，26]。 合作传输中，信源发出的信号经一个或多个中继节点发送到信宿，通过接收多路信号实现空间分集。换句话说，通过在信源–信宿直连链路中引入中继节点，建立一个虚拟的多天线系统。由于信源发射的信号有多条传播路径到达信宿，包括直接路径和中继路径，通过信宿对接收信号的集总处理，大幅降低集总信号经历严重衰落的概率，实现高可靠的合作传输。研究证明，随着合作传输的协作分集阶数增加，通信系统的传输容量和频谱效率可进一步提升[27-29]。 通信系统里，通常有两种常见方式实现协作通信，即放大–转发和解码–转发方式[30，31]。其中，放大–转发方式实现较为简单，中继节点收到信源发出的信号后，无须解调信息，直接将信号放大后发送至信宿。该方式的缺点是中继节点接收信号里的噪声同时被放大，产生噪声传递效应，影响传输性能。解码–转发方式下，中继节点收到信源发送的信号后会进行解码，经重新编码和调制后将再生信号转发至信宿。其中，中继使用与信源相同的码表编码的模式称为再生解码转发，采用独立码表编码的模式称为非再生解码转发。 除协作分集，时间分集也是一种可以显著提高频谱效率的信道接入技术。其核心概念是，信源信宿之间通信时，由于信道时变性影响，信道容量随时间动态变化。信道质量好的情况下，可实现高速通信；信道质量不好的情况下，可传输的信息量可能大幅下降。同时，多用户信道接入时共享信道，且同一时间内不同用户的信道质量不同。因此，可通过多用户信道质量的不同，调度较好的用户接入信道。通过对信道动态变化的实时感知和*优信道机会接入，无线网络里蕴含的用户多样性与信道动态性被充分挖掘，使信道利用效率得到显著提升。换句话说，时间分集的概念是通过对多用户信道接入控制与物理层传输进行联合设计，实现更好的网络性能。 目前，时间分集技术在集中式网络得到广泛应用。典型系统包括移动蜂窝网络，由基站作为中心控制单元对多用户的信道接入进行统一协调[32，33]。具体来说，基站通过上行链路测量和信令交互获得网络内多用户的信道质量，将信道接入的机会调度给信道质量*好的用户接入。尽管对于某些信道质量较差的用户损失了接入机会，但是考虑信道的时变性，在其他时刻这些用户可获得信道接入，完成业务传输。从系统平均性能看，网络整体性能得到提升。 相比之下，分布式网络的时间分集技术还处于起步阶段[34-37]。网络的分布工作、自治管理、协同传输等特点，使高效的信道感知和机会接入面临严峻技术挑战。在缺少
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