基于频谱异构和用户移动的频谱共享算法研究

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (35): 99-102.

基于频谱异构和用户移动的频谱共享算法研究

宁国勤，张静

华中师范大学信息技术系，武汉 430079

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-12-11 发布日期:2011-12-11

Research on spectrum sharing algorithm based on spectrum heterogeneity and user mobility

NING Guoqin，ZHANG Jing

Department of Information Technology，Huazhong Normal University，Wuhan 430079，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-12-11 Published:2011-12-11

摘要/Abstract

摘要： 频谱共享允许多个认知节点以机会主义方式使用空闲频谱资源，而绝大多数的频谱共享研究没有考虑传输距离、错误率等方面的频谱异构特性。针对集中控制认知无线网络，提出一种基于频谱异构和用户移动的频谱共享算法。网络中不同类型的频谱信道具有不同的覆盖范围，认知用户可以静止或移动。认知用户的信道分配综合考虑了信道可使用时间、用户地理位置、接入公平性等因素，并在此基础上建立了一个信道分配效用函数，最终目的是最大化系统总效用。仿真结果表明，提出的频谱共享算法能够大大减少系统中的信道切换次数，同时系统其他方面的性能也能够得到保证。

关键词: 认知无线电, 频谱共享, 频谱异构, 频谱切换

Abstract: Spectrum sharing is envisaged to allow multiple Cognitive Radio（CR） nodes to jointly use the vacant spectrum resource for opportunistic transmission.Most previous work on the spectrum sharing do not take into account the spectrum heterogeneity，such as different transmission ranges，error rates，etc.In this paper，a spectrum sharing algorithm is presented that accommodates spectrum heterogeneity for centralized CR networks.Different types of channels have different transmission ranges and the CR users are static or mobile.Each user is uniquely assigned a channel while considering its channel occupancy time，the location of the user，and the fairness of channel access opportunity.Based on these metrics，a utility function is employed to allocate channels and the final objective is to maximize the total utility of system.Simulation results reveal significant improvement in reducing spectrum handoffs and other system performances can be guaranteed.

Key words: cognitive radio, spectrum sharing, spectrum heterogeneity, spectrum handoff

宁国勤，张静. 基于频谱异构和用户移动的频谱共享算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(35): 99-102.

NING Guoqin，ZHANG Jing. Research on spectrum sharing algorithm based on spectrum heterogeneity and user mobility[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(35): 99-102.

[1]	曾凡仔，黄鹏. 基于拍卖的混合接入异构网络频谱共享[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(9): 72-78.
[2]	王玉磊1，2，邱罡3. 物联网频谱感知的人工物理学优化实现[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 83-86.
[3]	范怡敏1，罗云飞2，沈克永1. 具有先应性最优通道传输的车载网络研究分析[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(23): 68-73.
[4]	庄陵，童开蒙，王凯. 应用MDFT结构的认知无线电频谱感知方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(2): 82-86.
[5]	白玉，闫坤，李少鹏，张华伟，刘毅. 基于图分析的OFDM频谱感知[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(11): 86-90.
[6]	王莉莉1，陈国彬1，张广泉2，3. 认知无线电网络中基于公平性的功率控制方案[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(3): 144-148.
[7]	李晓艳，雷斌，华翔. 基于智能分析的分布式频谱共享技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(19): 124-129.
[8]	黎严，张国平，罗俊. 一种改进的多天线信号能量检测方案[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(10): 112-116.
[9]	李晓艳，雷斌，郭锦. 集中式认知网络分簇算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(10): 117-123.
[10]	李湘洋1，2，赵杭生2，曹龙1，2. 混合共享认知无线网络信道分配算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(6): 80-85.
[11]	李洪兵1，陈斌斌2，廖玉祥1，冯文江2. 基于RSS-IWLS的认知无线电系统主用户定位算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(2): 146-150.
[12]	刘俊霞1，2，贾振红2. 基于适应值预测的DABC认知无线电频谱分配算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(18): 111-116.
[13]	张勇，岳金旺，王静，金勇. 天线选择下稳健波束形成新算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(12): 127-130.
[14]	蔡艳，刘旭，邵世祥，朱洪波. 基于蜂窝网络的多对D2D通信性能研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(9): 93-97.
[15]	方伟，刘顺兰. 双门限和机会协作的频谱感知算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(8): 113-116.