基于可中断休假的认知无线网络节能机制的性能优化研究

发布时间：2020-10-31 01:18

　　 在传统的频谱资源分配中,节能机制对用户的影响也比较均衡。认知无线网络(Cognitive Radio Networks,CRN)把用户分为授权用户和未授权用户。本文基于动态频谱分配,在离散时间结构下,研究了CRN中的节能机制及性能优化问题。首先,为了提高未授权用户数据包的响应性能,引入提前唤醒阈值,提出一种基于(N,T)混合策略休眠模式的节能机制NT-ISM-ESS(Energy Saving Strategy with Interruptible Sleep Model of N,T Strategy)。在离散时间结构下,建立一种带有(N,T)混合策略的可中断单重休假排队模型,运用矩阵几何解方法构造二维马尔科夫链进行模型的稳态分析。结合数值实验进行节能机制的性能评估。其次,为了提高系统的能量节省水平,基站会根据当前需完成的辅助工作量,进行H(7)H(28)1,2,3,(8)次连续休眠,提出一种基于多级适应性休眠模式的节能机制HT-ISM-ESS(Energy Saving Strategy with Interruptible Sleep Model of H,T Strategy)。在离散时间结构下,建立一种带有多级适应性的可中断休假排队模型。运用矩阵几何解的方法,构造三维马尔科夫链,评估未授权用户数据包的平均逗留时间和系统的能量节省率。结合数值实验进行节能机制的性能分析。然后,折中提高系统的能量节省率和未授权用户数据包的响应性能,整合N-策略和多级适应性策略,提出一种基于新型休眠模式的节能机制NHT-ISM-ESS(Energy Saving Strategy with Interruptible Sleep Model of N,H,T Strategy)。在离散时间结构下,建立一种带有(N,T)混合策略和多级适应性的可中断休假排队模型。运用矩阵几何解的方法构造三维马尔科夫链,评估未授权用户数据包的平均逗留时间和系统的能量节省率,结合数值实验进行节能机制的性能分析。最后,进行系统实验,得出休眠参数、休眠次数、唤醒阈值等不同系统参数对系统性能的影响,验证所提出的NT-ISM-ESS,HT-ISM-ESS,NHT-ISM-ESS的有效性。建立系统成本函数,改进人工蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)联合优化NT-ISM-ESS的休眠参数和唤醒阈值,联合优化HT-ISM-ESS的休眠参数和休眠次数,联合优化NHT-ISM-ESS的休眠参数、休眠次数和唤醒阈值。
【学位单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN925
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景与研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第2章 相关知识
    2.1 频谱感知
        2.1.1 频谱感知技术
        2.1.2 频谱感知分类
        2.1.3 频谱分配策略
    2.2 排队论概述
        2.2.1 多级适应性排队模型
        2.2.2 N-策略排队模型
    2.3 本章小结
第3章 CRN中的节能机制NT-ISM-ESS及性能与优化
    3.1 CRN中的节能机制NT-ISM-ESS
    3.2 NT-ISM-ESS的系统模型
        3.2.1 带（N,T）混合策略的可中断单重休假排队模型
        3.2.2 转移概率矩阵与系统模型解析
    3.3 NT-ISM-ESS的性能评估
        3.3.1 性能指标
        3.3.2 系统实验
    3.4 NT-ISM-ESS的性能优化
    3.5 本章小结
第4章 CRN中的节能机制HT-ISM-ESS及性能与优化
    4.1 CRN中的节能机制HT-ISM-ESS
    4.2 HT-ISM-ESS的系统模型
        4.2.1 带多级适应性策略的可中断休假排队模型
        4.2.2 转移概率矩阵与模型解析
    4.3 HT-ISM-ESS的性能评估
        4.3.1 性能指标
        4.3.2 系统实验
    4.4 HT-ISM-ESS的性能优化
    4.5 本章小结
第5章 CRN中的节能机制NHT-ISM-ESS性能与优化
    5.1 CRN中的节能机制NHT-ISM-ESS
    5.2 NHT-ISM-ESS的系统模型
        5.2.1 带（N,T）混合策略及多级适应性策略的可中断休假排队模型
        5.2.2 转移概率矩阵与模型解析
    5.3 NHT-ISM-ESS的性能评估
        5.3.1 性能指标
        5.3.2 系统实验
    5.4 NHT-ISM-ESS的性能优化
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢

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本文编号：2863261