大规模认知社会网络的性能分析

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大规模认知社会网络的性能分析

姓名：贾日恒 学号：0150342003 上海交通大学电子信息与电气工程学院

主要内容
?研究背景 ?网络模型概述 ?一般认知社会网络性能分析 ?结论

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主要内容

?研究背景 ?网络模型概述 ?一般认知社会网络性能分析 ?结论

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研究背景
? 已知的信道容量（Gaussian Channel）
C ? log2 ?1 ? SNR?
Tx
point-to-point (Shannon 1948)
Shannon 1948

Rx

? 网络容量（Network Capacity）

e Sourc natio Desti
Multi-Hop (Kumar 2000)

n

? ? ??

? 1 ? ? n ? ?

Kumar 2000

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研究背景
? 越来越多的用户数量和业 务种类、更好的服务质量 需求使得无线频谱资源日 益紧缺

? 认知无线电 技术被认为可以大幅度缓解当今频谱 资源稀缺的紧张局面
Mitola III 2000

[1]

[1] J. Mitola III, “Cognitive Radio-An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio,” Dissertation of Doctor of Technology, KTH, 8 May, 2000. Available at：:8730/FULLTEXT01.pdf

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主要内容

?研究背景 ?网络模型概述 ?一般认知社会网络性能分析 ?结论

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网络模型概述及相关工作
? 基本随机网络拓扑
?单位面积的二维区域，n个节点随机分布 ?源节点-目的节点（源-目节点）随机配对，多跳方式传输 ?源节点以每秒 ? ? n ?比特的数据量向目的节点发送信息
e Sourc na Desti tion

? 混合网络拓扑
Destination

?单位面积的二维区域，n个节点和m个基站随机分布
?基站只提供中继服务，有线连接，带宽与功率不受限
Source

? 认知网络拓扑
?单位面积的二维区域， ?次用户通过共享主用户的频谱进行数据传输
da ry Us er
Prima ry Us er

?n个主用户节点和m个次用户节点随机分布

Se co n

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网络模型概述及相关工作
? 亲疏度模型（Rank-based Model）
?考虑单一网络中的任意两个节点i和j，定义j相对于i的亲疏度为：

Ranki ? j ? ? k : X i ? X k ? X i ? X j

?

?

?基于上式并进行加权归一化，建立j是i的朋友的概率分布为：

Pr ?i ? j? ?

1 G1Rankia ? j ?

?引理1：假设一个单位面积的网络中随机、均匀得分布着n+1个节点，源节点基于 亲疏度的模型选取目的节点，则网络中任意一对源-目节点之间的平均距离的分布如 下：

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主要内容
?研究背景 ?网络模型概述 ?一般认知社会网络性能分析 ?结论

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一般认知网络性能分析
? 自组织认知社会网络模型
? ? ? ? 网络中包含n个主用户节点和m个次用户节点 节点随机均匀的分布（P.P.P.） 单位面积区域分别被划分为等面积的主网格 和次网格 网络中源节点按照亲疏度模型选取目的节点， 并组成传输对（S-D Pair）

m ? n?

? 混合认知社会网络模型
? ? ? 主网络中包含l个基站 基站规则均匀得铺设在主网络中 只有主用户节点能够使用基站服务

l ?n

?

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一般认知网络性能分析
? 路由方式
? ? ? 拆分任意一对源-目节点传输路径 水平传输路径+垂直传输路径 数据通过相邻网格的节点进行接力传输

? 调度策略
? ? TDMA 保护区域

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一般认知网络性能分析
? 主网络容量分析
? ? 基于TDMA的调度策略 单个主网格的传输带宽为常数级
a
p

a

p

( n)

A
E
sd

( n) ?

a

E
( n)

sd

( n) ?

a

p

(n)

p

(n)

?
?

基于源-目节点之间平均距离
B

分析穿过任意一个主网格的传输 路径数量上限

Source node Destination node HDP VDP

Cell Z

?

单节点网络容量

? ? 1 ? ? ? ? n? ? ? ? nEsd ? n ? a p ? n ? ? ? ?

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一般认知网络性能分析
? 次网络容量分析
? ? 假设不考虑干扰 非激活主网格区域频谱接入 概率为100%

Worst Chance Best Chance

?

由于保障主用户的传输质量 而设置的保护区域
使得次用户的频谱接入概率 降低
Worst：9/25 Best：16/25
并不会从数量阶上 影响次网络性能

?

? ? 1 ? ? ? m? ? ? ? ? mEsd ? m ? as ? m ? ? ? ?

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一般认知网络性能分析
? 主网络时延分析
? ? 基于主网络中源-目节点之间平均距离
Dp ? n ? ? Esd ? n ? ap ?n?

主网格的边长

? 次网络时延分析
? ? ? 基于次网络中源-目节点之间平均距离 主网格的边长 假设主用户的传输间隔时隙为 TP，则 次用户的传输间隔时隙为 25 Tp ? Ts ? 25 Tp
16 9

Ds ? m ? ?

Esd ? m ? as ? m ?

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一般认知网络性能分析
? 主网络时延分析
? ? 基于主网络中源-目节点之间平均距离
Dp ? n ? ? Esd ? n ? ap ?n?

主网格的边长

? 次网络时延分析
? ? ? 基于次网络中源-目节点之间平均距离 主网格的边长 假设主用户的传输间隔时隙为 TP，则 次用户的传输间隔时隙为 25 Tp ? Ts ? 25 Tp
16 9

Ds ? m ? ?

Esd ? m ? as ? m ?

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一般认知网络性能分析
? 混合认知网络的容量分析
? 主网络概率路由策略
? 主用户节点以概率P选择自 组织传输模式；以概率1-P 选择基站传输模式
? ? 1 ? ?a ? n, l , p ? ? ? ? ? npEsd ? np ? a p ? n ? ? ? ?

?i ? n, l , p ? ? ? ? ?

?

? 次网络频谱接入概率
Worst：2/25

? 1 ? ? 1 ? p n ? ? ? ?

Worst Chance Best Chance

? ? 1 ? ? ? m? ? ? ? ? mEsd ? m ? as ? m ? ? ? ?
Best：8/25

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一般认知网络性能分析
? 节点社会属性对于基站数目的影响
? ? 1 ? ?a ? n, l , p ? ? ? ? ? npEsd ? np ? a p ? n ? ? ? ?
自组织模式 单节点网络容量

?i ? n, l , p ? ? ? ? ?

?

? 1 ? ? 1 ? p n ? ? ? ?

基站模式 单节点网络容量

平均 单节点网络容量

自组织模式 单节点网络容量

基站的数目必须 大于一定阈值

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一般认知网络性能分析

节点社会属性使得基站数目的阈值提高
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主要内容
?研究背景 ?网络模型概述及相关工作 ?一般认知社会网络性能分析 ?结论

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结论
? 针对自组织认知社会网络，，本文分别推导出主 网络和次网络单播容量和时延的渐近表达式， 证明了节点社会属性对网络性能的影响。 ? 针对混合认知社会网络，推导出了主网络单播 容量的渐进表达式，发现并证明了节点社会属 性与所需基站数目之间的定性和定量关系。

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