论文部分内容阅读
随着无线通信技术的飞速发展,非授权频段的使用日趋饱和。目前的频谱资源大多数采用固定分配方式,授权频段的信道资源丰富,但大多利用率极低。这种矛盾严重制约着无线通信业务的发展。认知无线电技术有效地缓和了这一矛盾。认知无线电网络能够智能持感知无线频谱环境,自动搜寻闲置频谱,并采用学习和决策算法自适应地改变系统工作参数,为提高频谱利用率开辟了崭新的途径。本文首先介绍了认知无线电的背景、研究和应用现状,并对常用的认知无线电频谱分配模型进行了阐述。然后针对分布式认知无线电网络的特点,深入分析了其MAC协议设计存在的难点及关键问题。本文基于一种具有三个非独立收发机的低成本节点物理平台,提出了一种采用动态控制信道的认知无线电MAC协议-DCC-CR MAC(Dynamic Control Channel based Cognitive Radio MAC protocol)。该协议避免了使用固定控制信道的瓶颈问题,并在此基础上增加功率控制机制,提高了网络的频谱复用度。本文基于NS2仿真平台设计了认知无线电节点仿真模型,仿真实验验证了DCC-CR协议可以有效的提高网络整体吞吐量。通过对分布式认知无线电网络MAC协议的深入研究,本文取得了以下一些成果:(1)针对现有认知无线电协议存在的不足,提出了一种基于动态控制信道的认知无线电MAC协议。(2)提出了新的收发节点信道同步机制,使CR节点对系统时间的精确度要求降低,并提高了网络的效率和灵活性。(3)针对认知无线电网络的主次用户模型,基于DCC-CR协议设计了功率控制机制,进而提高了频谱复用度和网络吞吐量。(4)采用NS2仿真成功地实现了具有多信道、多接口、支持功率控制的通用无线节点仿真模型,建立了认知无线电网络仿真场景,验证了本文提出DCC-CR MAC协议。本文的研究成果,为分布式认知无线电网络提供了具有实用价值的信道资源分配解决方案,为多信道无线网络的研究提供了较为通用的链路级仿真平台。