基于Restless Bandits模型的无线网络动态频谱管理研究

发布时间：2017-10-15 02:44

  本文关键词：基于Restless Bandits模型的无线网络动态频谱管理研究

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【摘要】：无线频谱是无线通信中必不可少的宝贵资源。然而,随着信息通信技术和相关应用的飞速发展,无线频谱资源已几乎被分配使用殆尽。同时,部分频谱(例如分配给广播电视系统的频谱)的利用率却非常低,大约在15%到85%不等。这主要是因为目前分配频谱采取的是固定、长期的方式,不利于频谱的灵活利用。为解决这一问题,研究者提出了认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术,允许认知设备在不干扰主用户的前提下使用授权给主用户但暂未使用的频谱进行通信。认知无线电一直是无线通信领域的热点研究方向,其关键技术主要包括频谱感知(Spectrum Sensing)、频谱决策(Spectrum Decision)、动态频谱分配(Dynamic Spectrum Allocation,DSA)、频谱拍卖(Spectrum Auction)、网络架构(Network Architecture)等。本论文主要研究在不同场景下的动态频谱管理方法。首先对小蜂窝认知无线电网络中的频谱分配问题进行研究。在多个小蜂窝认知无线电小区共存的网络中,针对主用户的空闲频谱资源有限而认知用户(次用户)对频谱资源需求较高的情况,提出了一种最优的次用户选择机制,考虑小蜂窝设计中最重要的吞吐量、网络间干扰和基站功率,建立优化目标进行最优动态频谱管理。将此动态频谱管理问题建模为Restless Bandits模型,该模型具有“索引”特性,可将最优化问题转化为分布式的对象选择问题,即只需要选择索引值最小的认知基站。随后对该方法进行扩展,提出了干效性的概念,建立了包括能效性和干效性的多目标收益函数。该方法计算复杂度较低,且具有分布式和动态的特性。本论文还研究了信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)中的频谱管理方案。考虑应用层的服务质量和无线通信的安全性问题,提出了一种新型的动态频谱管理策略,通过最小化交通监控信息物理融合系统(Cyber-Physical Surveillance System for Transportation,CPSST)的系统代价来优化系统性能。引入以服务质量为中心的设计,以最小化视频失真为目标优化应用层的服务质量系统,给出了基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的视频失真模型。本论文还提出了能够提高频谱使用安全性的方法,引入安全级别和安全代价的概念,用以描述受到攻击的概率。该方法通过最小化视频失真代价和频谱通信过程中被攻击或偷听的概率降低系统总代价从而显著提升系统性能。
【关键词】：认知无线电 信息物理融合系统 动态频谱管理 Restless Bandits
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 认知无线电的发展12-13
• 1.2.2 信息物理融合系统的发展13-16
• 1.3 论文主要研究内容和结构安排16-18
• 第2章 无线网络中的动态频谱管理技术18-36
• 2.1 动态频谱管理技术18-23
• 2.1.1 国内外研究现状18-19
• 2.1.2 网络架构19-20
• 2.1.3 干扰管理20-22
• 2.1.4 动态频谱管理框架研究22-23
• 2.2 小蜂窝认知网络23-30
• 2.2.1 小蜂窝网络23-24
• 2.2.2 认知无线电定义24-25
• 2.2.3 小蜂窝认知网络体系结构25-26
• 2.2.4 认知无线电网络中的频谱感知和分析26-27
• 2.2.5 频谱分配27-29
• 2.2.6 功率控制29-30
• 2.3 信息物理融合系统30-34
• 2.3.1 基本概念30-31
• 2.3.2 主要特征31-32
• 2.3.3 系统构成32-33
• 2.3.4 与其他网络的区别33-34
• 2.4 本章小结34-36
• 第3章 马尔科夫决策过程与Restless Bandits模型36-48
• 3.1 马尔可夫决策过程36-38
• 3.1.1 基本模型及概念36-38
• 3.1.2 策略求解38
• 3.2 部分可观测马尔科夫决策过程38-41
• 3.2.1 基本模型及概念39-40
• 3.2.2 最优策略40
• 3.2.3 策略求解40-41
• 3.3 多臂赌博机模型41-42
• 3.3.1 基本模型及概念41-42
• 3.3.2 索引值的计算42
• 3.4 无休止赌博机模型42-47
• 3.4.1 基本模型及概念43-44
• 3.4.2 求解Restless Bandits问题44-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第4章 小蜂窝认知网络中的动态频谱管理48-64
• 4.1 引言48-49
• 4.2 系统模型49-52
• 4.2.1 网络架构49-50
• 4.2.2 业务模型50
• 4.2.3 频谱状态50-51
• 4.2.4 行为和优化目标51-52
• 4.3 Restless Bandits建模52-55
• 4.4 动态频谱决策过程55
• 4.5 仿真结果及分析55-58
• 4.6 基于干扰和能量效率对系统的改进58-62
• 4.6.1 干扰效率性能58-59
• 4.6.2 目标函数优化59
• 4.6.3 仿真结果及分析59-62
• 4.7 本章小结62-64
• 第5章 交通监控信息物理融合系统中基于服务质量和安全性的动态频谱管理64-82
• 5.1 引言64-66
• 5.2 系统模型66-70
• 5.2.1 网络架构66-67
• 5.2.2 物理世界模型67-68
• 5.2.3 网络和传输模型68-69
• 5.2.4 优化目标69-70
• 5.3 Restless Bandits建模70-73
• 5.4 系统流程73-75
• 5.4.1 在线计算过程73-74
• 5.4.2 离线计算操作过程74-75
• 5.5 仿真结果75-81
• 5.5.1 仿真平台和参数设置75
• 5.5.2 仿真结果分析75-81
• 5.6 本章小结81-82
• 结论82-84
• 参考文献84-88
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文88-90
• 致谢90

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