频谱分配

摘要： 针对工业物联网因海量数据交换导致的频谱短缺问题,本文将认知无线电技术运用到工业物联网中,提出一种认知工业物联网(Cognitive industrial internet of things,CIIOT)中基于改进麻雀算法和功率控制的频谱分配策略。该策略以最大化公平性和能量效率为前提,首先使用一种基于改进地图指南针算子和步长因子的二进制麻雀搜索算法(Improved binary sparrow search algorithm,IBSSA)对CIIOT用户进行频谱分配;然后使用基于接收信噪比(SINR)的闭环功率控制算法对通信过程中的用户进行动态功率调整,达到发射功率最佳,最后将系统能量效率和公平性作为评价指标,与二进制麻雀算法(Binary sparrow algorithm,BSSA)和二进制蝙蝠算法(Binary bat algorithm,BBA)进行比较。仿真结果表明,相比BSSA和BBA算法,IBSSA算法可以获得更高的系统能量效率和用户公平性,说明本文提出的优化策略明显提高了认知工业物联网的公平性和能量效率。

摘要： 在2022年2月28日下午6:30-7:45,GSMA部长级会议《面向4G、5G以及未来演进的频谱战略》通过MWC in China同步直播,探讨频谱分配的当前和未来需求,探索为所有人带来创新和包容性的前瞻性战略。国家无线电监测中心主任、党委副书记程建军在其中进行主旨发言,对中国5G建设成绩、中国5G总体频谱举措、中国5G中频段实践经验以及后续规划进行了分享。

摘要： 随着无线通信业务的迅速增长,有限的频谱资源越来越抢手,同时现有的固定频谱分配方式较难满足通信终端对频谱资源的需求。认知无线电技术通过感知获取系统中的自由频谱资源信息,并使用相应的频谱分配算法选择当前系统中的自由频谱资源,供网络用户在系统中进行分配。频谱分配过程中,传统算法较难实现公平性和系统效能最大化,而对传统算法进行智能优化往往是解决问题的有效途径。本文将对目前认知无线电发展现状进行分析,并通过对传统算法及相关优化算法进行分析和叙述,以便未来更好地解决频谱分配中的问题。

摘要： 近日,几经拖延的印度5G频谱拍卖再起波澜。印度电信监管机构表示,有意预留部分频谱资源,供企业自行部署5G行业专网。此建议遭到印度运营商的强烈抵制,以不参加5G频谱拍卖为威胁,要求监管机构取消该计划。这并不是运营商第一次抵制分配5G专网频谱分配。2019年,德国监管机构就5G频谱分配征询意见时,德国三大运营商就对5G专网频谱分配方案表达了强烈反对意见。GSMA也多次表示,在5G优先频段(如3.5GHz、26GHz或28GHz)为局域或垂直行业应用预留频谱的做法,可能会危及公共5G服务,并可能造成频谱资源浪费。

摘要： 针对认知无线电中以最大化网络效益为准则的频谱分配难题以及蝠鲼觅食优化(MRFO)算法难以解决频谱分配问题的不足,提出一种离散蝠鲼觅食优化(DMRFO)算法。根据工程中频谱分配问题具有亲1性的特点,首先,基于Sigmoid函数(SF)离散法对MRFO算法进行离散二进制化;然后,通过异或算子和速度调节因子引导蝠鲼根据当前速度大小自适应向最优解调整下一时刻的位置;同时,通过在全局最优解附近进行二进制螺旋觅食避免算法陷入局部最优;最后,将提出的DMRFO算法应用于解决频谱分配问题。仿真实验结果表明,采用DMRFO算法分配频谱时的网络效益的收敛均值和标准差分别为362.60和4.14,该结果显著优于离散人工蜂群(DABC)算法、二进制粒子群优化(BPSO)算法以及改进的二进制粒子群优化(IBPSO)算法。

摘要： 为了解决认知无线电网络中的频谱分配问题,提出了一种基于用户体验质量的合作强化学习频谱分配算法,将认知网络中的次用户模拟为强化学习中的智能体,并在次用户间引入合作机制,新加入用户可以吸收借鉴其他用户的强化学习经验,能够以更快的速度获得最佳的频谱分配方案;并且在频谱分配过程中引入了主用户和次用户之间的价格博弈因素,允许主用户根据自身情况对授权频谱进行定价;研究了不同频谱价格对于次用户收益的影响,使算法更加贴近现实场景.在系统评价方面,采用了平均意见得分模型对系统用户的服务质量进行直观展现.仿真结果表明,该算法可有效提升用户服务质量和系统的通信性能,为认识用户间的频谱分配提供了一种有效的方案.

摘要： 为有效分配与使用认知传感器网络中存在的空闲频谱,提高网络的吞吐量,提出了一种基于蛙跳博弈优化算法(Improve Swarm optimization method based on Leapfrog Game,ISLG)的认知频谱分配方案。节点采用双天线降低路由中的信道冲突概率,并针对在认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSN)中使用传统路由方案容易导致的节点间路由限制与热区问题,提出了基于三角剖分分层的自适应路由(Adaptive PU Quantity Routing Based on Triangulation Layering,APRT),通过避免路由中多枝节点出现的方式增加网络吞吐。频谱分配中,基于主用户位置信息,以蛙跳博弈基础寻优的分配群进行再移动,提高了频谱分配的可靠性。仿真实验表明,相比其他经典群优化算法,所提方案可以有效提高全局搜索能力,频谱分配后的系统吞吐量有了明显提升。

摘要： 【目的】在车载网络边缘计算中,合理地分配频谱资源对改善车辆通讯质量具有重要意义。频谱资源稀缺是影响车辆通讯质量的重要原因之一,车辆的高移动性以及在基站处准确收集信道状态信息的困难给频谱资源分配带来了挑战性。【方法】针对以上问题,优化目标设定为车对车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)链路传输速率和车对基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)容量大小,提出一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)强化学习算法的多智能体频谱资源动态分配方案。【结果】面对多个V2V链路共享V2I链路所占用的频谱资源从而缓解频谱稀缺问题。这一问题被进一步制定为马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),并对状态、动作和奖励进行了设计,以优化频谱分配策略。【结论】仿真结果表明,在信道传输速率和车辆信息传递成功率方面,所提出的基于PPO算法的优化方案与基线算法相比具有更优的效果。

摘要： 采用网络功能虚拟化技术的弹性光网络是一种新型的网络,其数据中心的合理部署,路由的科学规划及频谱的最优分配是一个关键而具有挑战的问题.为了解决这个问题,建立了弹性光网络资源分配和任务调度问题一个新的优化模型,新模型以虚拟网络功能在数据中心部署的负载最均衡,经过数据中心节点的路径最短以及频谱占用最少为目标,可同时使虚拟网络功能在数据中心部署,路径规划和频谱分配方案最优.为有效求解该模型,分别设计了一个经过所选数据中心的最短路径策略,虚拟网络功能在数据中心的部署策略以及频谱分配策略,构造了初始种群的产生方法,设计了新的变异算子,在此基础上,提出了求解模型的一个新的进化算法.最后进行了仿真实验,结果表明,最大频隙号和数据中心VNF部署数目的标准差相比对比算法有明显降低,验证了所建模型和算法的有效性.

摘要： 针对认知无线电频谱分配优化算法寻优效果导致系统总效益低的问题,对于二进制萤火虫算法存在搜索易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合Logistic映射的二进制萤火虫频谱分配策略。借助Logistic混沌映射,优化萤火虫算法位置更新公式的随机项——随机移动步长和随机数,并对优化结果加以修正,使算法快速跳出局部最优;以自适应的方式对萤火虫的位置进行二进制转换,增强算法运行初期的探索能力和运行后期的开发能力。仿真实验结果表明,本文算法的系统总效益较BFA、BPSO算法提高了8.19%和11.97%,可实现更高效的频谱分配。

摘要： 本文研究小蜂窝和宏蜂窝组成的异构网络的频谱分配问题,提出一种基于分簇和非合作博弈的解决方案.首先,针对小蜂窝部署密集、灵活、管理和规划难度大等问题,提出一种基于K-MEANS的分层聚类算法,对小蜂窝进行分簇,确定每个簇的簇头;然后在每个簇的内部,采用部分频谱复用方式,把频谱分成中心频谱和边缘频谱,通过频谱分配策略的协调,减少每个簇内部成员之间的干扰;最后,在每个簇之间,构建非合作博弈模型,通过后悔匹配机制求解博弈的相关均衡,提出一种基于相关均衡的簇间频谱分配策略优化算法,通过分析论证了相关均衡的快速收敛特性,仿真实验论证了所提方法的有效性.

摘要： 为了解决认知无线网络中的频谱分配问题,文中提出一种基于多种群进化与粒子群优化混合的频谱分配算法,采用图论着色模型,首先使用遗传算法将多个种群进行独立进化,以提高种群的全局搜索能力,然后选出每个种群中的最优的个体作为粒子群优化的粒子,并通过控制每个粒子的初始速度方向,加快了算法的收敛速度.最后文中以系统总收益最大化和用户间的公平性为优化目标与遗传算法和粒子群算法进行对比实验,仿真结果表明,该算法在收敛速度、认知用户接入公平性和系统总收益三个方面性能均优于遗传算法和粒子群算法.

摘要： 针对认知无线电网络中,传统智能优化算法在解决高维空间问题时性能的不足,本文提出了一种基于万有引力搜索的频谱分配方法.该方法首先通过把频谱分配的数学模型编码为二进制序列作为质子的位置;然后由质子的位置设计了同时兼顾系统效益和认知用户接入率的适应度函数,其中适应度函数决定了质子的质量;最后通过模拟宇宙中质子都相互吸引的行为,让质量低的质子朝向质量高的质子运动,最终探索到最优的位置,即最优解.仿真结果表明,相比于传统智能优化方法,GSA在收敛速度、寻优精度以及认知用户接入率方面都有更好的表现,并且在高纬度表现得更突出.

摘要： 针对当前无线频谱面临的资源紧缺及利用或使用不均匀的现状,基于认知无线电技术提出基于双向频谱拍卖的无线频谱资源分配及定价算法的研究.在文中构建的频谱交易市场中,以主次用户各自收益的最大化为目标建立效益函数,通过不完全信息的贝叶斯博弈分析及纳什均衡解的求解,得到最优的频谱分配策略及最优频谱定价.实验仿真结果证明,该算法能够在提高网络资源利用率的同时,增加主用户和认知用户的收益.

摘要： 考虑授权用户工作状态的切换概率对认知无线电系统的频谱分配的影响,提出了一种新的认知无线电频谱分配方案.为了衡量认知系统的频谱利用率性能和公平性性能,在定义收益期望的基础上,从概率角度提出了两个新的效用函数:反映认知系统总平均信道收益期望的效用函数和反映收益期望公平性的效用函数,并给出了算法的具体步骤.仿真结果表明:与传统的信道分配方案相比,新算法在认知系统总的频谱利用率效用上明显优于传统的分配算法;尤其在授权用户工作状态频繁切换时,新算法表现出了良好的系统公平性性能,更具有现实应用意义.

摘要： 第5代移动通信系统将是2020年后人类信息社会需求的无线移动通信系统,本文介绍了国内外第5代移动通信的研发现状.重点论述了5G的频谱分配和电波传播问题，指出经验性传播模型只能提供一般性的指导，对于精确的网络设计来说，经验化传播模型显得过于简单化。为了设计移动通信系统，必须在特定环境中进行电波传播现场测试，获得的数据可以直接用于系统中，还可以检验经验化的传播模型，得到符合实际的传播模型。

摘要： 认知无线系统中,频谱分配的关键是寻找最大化系统效益的最优解.为提高量子遗传算法的寻优能力和收敛速度,在量子遗传算法中采用混沌搜索方法初始化种群的染色体编码和动态调整量子旋转角度θ的更新策略,得到一种改进的量子遗传算法.将频谱分配模型中的分配矩阵与改进的量子遗传算法中的可行解相对应,分别以网络效益最大化和比例公平性为目标函数,仿真结果表明,该算法能更好的实现网络效益最大化和比例公平性.

摘要： 广播数字化进程在传统中波电台进展缓慢,但DRM数字广播除了优良的广播性能之外,还具有良好的对模拟同频广播的干扰特性,这在抑制非法信号传播方面具有重要意义.中波实验台可以利用现有设备稍加改造,在不改变频率规划的基础上,方便快捷的开展DRM数字广播.可以大幅降低发射机功率消耗,提高广播实验工作的效率,改善实验效果.

摘要： 广播数字化进程在传统中波电台进展缓慢,但DRM数字广播除了优良的广播性能之外,还具有良好的对模拟同频广播的干扰特性,这在抑制非法信号传播方面具有重要意义.中波实验台可以利用现有设备稍加改造,在不改变频率规划的基础上,方便快捷的开展DRM数字广播.可以大幅降低发射机功率消耗,提高广播实验工作的效率,改善实验效果.

摘要： 广播数字化进程在传统中波电台进展缓慢,但DRM数字广播除了优良的广播性能之外,还具有良好的对模拟同频广播的干扰特性,这在抑制非法信号传播方面具有重要意义.中波实验台可以利用现有设备稍加改造,在不改变频率规划的基础上,方便快捷的开展DRM数字广播.可以大幅降低发射机功率消耗,提高广播实验工作的效率,改善实验效果.

摘要： 描述了一种装置和一种方法，通过该装置和该方法，针对至少一个网络操作实体确定碎裂概率，该碎裂概率指示至少一个网络段中的频率资源的碎裂的概率。此外，描述了一种装置和一种方法，通过该装置和该方法，分配和/或解除分配至少一个段中的频率资源，针对至少一个网络操作实体分别定义频率资源的优先级，以及基于该优先级针对该至少一个网络操作实体执行频率资源的分配和/或解除分配。对于频率资源的分配和/或解除分配，还可以考虑该碎裂概率。

摘要： 描述了一种装置和一种方法，通过该装置和该方法，针对至少一个网络操作实体确定碎裂概率，该碎裂概率指示至少一个网络段中的频率资源的碎裂的概率。此外，描述了一种装置和一种方法，通过该装置和该方法，分配和/或解除分配至少一个段中的频率资源，针对至少一个网络操作实体分别定义频率资源的优先级，以及基于该优先级针对该至少一个网络操作实体执行频率资源的分配和/或解除分配。对于频率资源的分配和/或解除分配，还可以考虑该碎裂概率。

摘要： 本申请提供一种频谱分配方法及频谱分配装置，该方法包括：确定小区簇，所述小区簇包括至少一个当前性能指标低于预设门限的第一小区以及所述第一小区的邻小区；确定所述小区簇对应的每个频谱分配方案的目标性能指标；根据所述每个频谱分配方案的目标性能指标，在所述每个频谱分配方案中确定第一频谱分配方案；根据所述第一频谱分配方案为所述小区簇中的每个小区分配频谱。

摘要： 动态频谱分配方法、中心控制单元，基站及频谱分配系统，动态频谱分配方法包括：接收基站发送的带宽请求消息，带宽请求消息中包括基站的射频能力，基站非授权频段上的带宽需求，及基站的授权频段的集合；根据基站的射频能力、基站非授权频段上的带宽需求、基站的授权频段的集合及获取到的当前空闲的非授权频段的集合确定频谱分配方案；发送包含频谱分配方案的带宽请求响应消息，频谱分配方案用于指示分配给基站使用的非授权频段信息，及需要将基站的授权频段的集合中至少一个授权频段的带宽需求聚合到分配给基站使用的非授权频段上。本发明实施例还包括中心控制单元，基站及频谱分配系统，能够有效的降低频谱分配方案失效的概率。

摘要： 本申请公开了一种弹性光网络的频谱分配网络获取方法和频谱分配方法；网络获取方法包括基于第一拓扑结构对弹性光网络的第一频谱分配网络进行训练，获得训练后的第二频谱分配网络、第一目标函数和对应的多项初始网络参数；获取各项初始网络参数的重要性系数；基于第二拓扑结构对第二频谱分配网络进行训练时，获取第二目标函数和对应的多项网络训练参数；根据网络训练参数、初始网络参数以及各项初始网络参数的重要性系数，修正第二目标函数，得到第三目标函数；根据第三目标函数对第二频谱分配网络进行训练，得到目标频谱分配网络。本申请在拓扑结构改变导致需要重新训练频谱分配网络时，可以减少灾难性遗忘的出现，提高频谱分配网络的兼容性。

摘要： 本发明公开了一种动态分配回收的频谱服务模型及集中式动态频谱分配方法。该模型为：来自用户的通信请求按照随机次序到达中心频谱管理器，中心频谱管理器为用户分配频谱进行实时通信，当前的频谱分配结果会影响未来用户的满意度性能，通信结束后释放频谱，实现频谱回收。方法为：首先离线训练，得到不同系统状态下的最优频谱分配策略；然后实时频谱分配，当用户业务到达时，中心频谱管理器根据离线训练的结果进行实时频谱分配；最后在线调整，当系统满意度性能小于预设的门限值时，启动在线调整重新获取最优频谱分配策略。本发明基于离线Q学习进行集中式动态频谱分配，提高了频谱利用率和系统性能。

摘要： 本申请提供一种频谱分配方法及频谱分配装置，该方法包括：确定小区簇，所述小区簇包括至少一个当前性能指标低于预设门限的第一小区以及所述第一小区的邻小区；确定所述小区簇对应的每个频谱分配方案的目标性能指标；根据所述每个频谱分配方案的目标性能指标，在所述每个频谱分配方案中确定第一频谱分配方案；根据所述第一频谱分配方案为所述小区簇中的每个小区分配频谱。

摘要： 动态频谱分配方法、中心控制单元，基站及频谱分配系统，动态频谱分配方法包括：接收基站发送的带宽请求消息，带宽请求消息中包括基站的射频能力，基站非授权频段上的带宽需求，及基站的授权频段的集合；根据基站的射频能力、基站非授权频段上的带宽需求、基站的授权频段的集合及获取到的当前空闲的非授权频段的集合确定频谱分配方案；发送包含频谱分配方案的带宽请求响应消息，频谱分配方案用于指示分配给基站使用的非授权频段信息，及需要将基站的授权频段的集合中至少一个授权频段的带宽需求聚合到分配给基站使用的非授权频段上。本发明实施例还包括中心控制单元，基站及频谱分配系统，能够有效的降低频谱分配方案失效的概率。

摘要： 本发明公开了一种频谱管理系统、空白频谱感知方法及空白频谱分配方法，涉及无线通信技术领域，本发明的系统包括频谱采集设备用于采集其所在区域的广播电视频谱的频谱信息；转发服务器用于收集频谱采集设备采集的频谱信息，并将频谱信息发送给目标设备；频谱管理服务器用于管理系统所在区域频谱信息，并通过空白频谱分配方法为可变频通信设备分配可用频段；数据库用于记录系统所在区域的频谱信息、广播电视基站信息和地形数据；可变频通信设备通过频谱管理服务器分配的可用频段进行相互通信；本发明能够动态感知空白频段，向设备分配合适的空白频段，提高频谱利用率，确保通信质量。

摘要： 基于最佳频谱响应的无人机自组网频谱分配方法。本发明根据博弈竞价机制，使得频谱需求的效用函数最优化，从而保证频谱分配的公平性，提高频谱效率；最后，引入虚警概率与检测概率，分析信息吞吐总量与频谱感知响应时间、发射功率以及簇头数量之间的关系及其最优配置方案，从而保障特定无人机节点分簇组网下，最优的发射功率与频谱感知响应时延使得信息吞吐总量存在最大值。