认知无线Ad hoc网络(cognitive wireless ad hoc networks)是由一组具有认知决策能力的节点以多跳无线方式组成的智能网络.网络容量的求解与网络吞吐量的优化是该类网络研究的难点.作者首先推导了混叠模式下认知无线Ad hoc网络容量上界...认知无线Ad hoc网络(cognitive wireless ad hoc networks)是由一组具有认知决策能力的节点以多跳无线方式组成的智能网络.网络容量的求解与网络吞吐量的优化是该类网络研究的难点.作者首先推导了混叠模式下认知无线Ad hoc网络容量上界的闭合表达式,并指出该上界只与用户空间分布特性相关;然后提出了一种新的基于遗传算法的跨层优化算法,通过联合优化邻居选择与功率分配实现网络吞吐量的最大化;最后仿真验证了该算法的有效性,结果表明网络吞吐量能较好地逼近网络容量上界.展开更多
Recently the Cognitive Radio (CR), in particular the CR Ad-Hoc Network (CRAHN) technology appears as a burgeoning area in wireless communication that enables utilization of limited network resources in more efficient ...Recently the Cognitive Radio (CR), in particular the CR Ad-Hoc Network (CRAHN) technology appears as a burgeoning area in wireless communication that enables utilization of limited network resources in more efficient and intelligent way;studies indicate that opportunistic utilization of the available radio frequency spectrum, without interfering the licensed primary user (PU) could be made. This paper presents some simulation based performance of the Multi-Channel Hidden Terminal (MCHT) problem on CRAHNs;new observations on the effect of the number of channels on certain PU-activity metrics, e.g., delay and throughput, are described.展开更多
针对认知无线Ad Hoc网络(Cognitive Radio Ad Hoc Networks,CRAHNs)下垫式(Underlay)频谱接入模型,次用户节点对主用户干扰功率过高,以及次用户节点能量过早耗尽的问题,提出了基于粒子群优化算法的联合功率控制的路由与频谱分配算法PRSA...针对认知无线Ad Hoc网络(Cognitive Radio Ad Hoc Networks,CRAHNs)下垫式(Underlay)频谱接入模型,次用户节点对主用户干扰功率过高,以及次用户节点能量过早耗尽的问题,提出了基于粒子群优化算法的联合功率控制的路由与频谱分配算法PRSA,以最小化次用户对主用户的干扰功率与延长网络生存时间为目标,包括粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行。设计了包含信道与发射功率等级二元组的邻接矩阵粒子编码结构,以及重新定义了粒子的3种运算规则。仿真结果表明,PRSA能在最小化对主用户的干扰功率的同时,延长网络生存时间。展开更多
认知无线Ad Hoc网络(Cognitive Radio Ad Hoc Networks,CRAHNs)中某一链路的SINR低于门限值时,将导致端到端路径中断,针对该问题,以最小化路径的中断概率为目标,研究次用户节点总发射功率受限,以及次用户对主用户干扰功率受限的情况下,...认知无线Ad Hoc网络(Cognitive Radio Ad Hoc Networks,CRAHNs)中某一链路的SINR低于门限值时,将导致端到端路径中断,针对该问题,以最小化路径的中断概率为目标,研究次用户节点总发射功率受限,以及次用户对主用户干扰功率受限的情况下,联合功率控制的路由与频谱分配策略.联合功率控制的路由与频谱分配问题非常复杂,是NP问题,为了有效求解该问题,提出基于遗传算法的联合功率控制的路由与频谱分配算法JPCRA.通过大量的仿真发现,我们提出的JPCRA算法能达到预定目标,构造的路径不仅具有较低的中断概率,而且有效地降低了对主用户节点的干扰功率.展开更多
文摘认知无线Ad hoc网络(cognitive wireless ad hoc networks)是由一组具有认知决策能力的节点以多跳无线方式组成的智能网络.网络容量的求解与网络吞吐量的优化是该类网络研究的难点.作者首先推导了混叠模式下认知无线Ad hoc网络容量上界的闭合表达式,并指出该上界只与用户空间分布特性相关;然后提出了一种新的基于遗传算法的跨层优化算法,通过联合优化邻居选择与功率分配实现网络吞吐量的最大化;最后仿真验证了该算法的有效性,结果表明网络吞吐量能较好地逼近网络容量上界.
文摘Recently the Cognitive Radio (CR), in particular the CR Ad-Hoc Network (CRAHN) technology appears as a burgeoning area in wireless communication that enables utilization of limited network resources in more efficient and intelligent way;studies indicate that opportunistic utilization of the available radio frequency spectrum, without interfering the licensed primary user (PU) could be made. This paper presents some simulation based performance of the Multi-Channel Hidden Terminal (MCHT) problem on CRAHNs;new observations on the effect of the number of channels on certain PU-activity metrics, e.g., delay and throughput, are described.
文摘针对认知无线Ad Hoc网络(Cognitive Radio Ad Hoc Networks,CRAHNs)下垫式(Underlay)频谱接入模型,次用户节点对主用户干扰功率过高,以及次用户节点能量过早耗尽的问题,提出了基于粒子群优化算法的联合功率控制的路由与频谱分配算法PRSA,以最小化次用户对主用户的干扰功率与延长网络生存时间为目标,包括粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行。设计了包含信道与发射功率等级二元组的邻接矩阵粒子编码结构,以及重新定义了粒子的3种运算规则。仿真结果表明,PRSA能在最小化对主用户的干扰功率的同时,延长网络生存时间。
文摘认知无线Ad Hoc网络(Cognitive Radio Ad Hoc Networks,CRAHNs)中某一链路的SINR低于门限值时,将导致端到端路径中断,针对该问题,以最小化路径的中断概率为目标,研究次用户节点总发射功率受限,以及次用户对主用户干扰功率受限的情况下,联合功率控制的路由与频谱分配策略.联合功率控制的路由与频谱分配问题非常复杂,是NP问题,为了有效求解该问题,提出基于遗传算法的联合功率控制的路由与频谱分配算法JPCRA.通过大量的仿真发现,我们提出的JPCRA算法能达到预定目标,构造的路径不仅具有较低的中断概率,而且有效地降低了对主用户节点的干扰功率.
