基于Markov模型的认知无线电网络频谱接入策略研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究目的及意义

从二十世纪七十年代，人们就开始了无线网的研究。在整个八十年代，以太局域网更是迅猛发展。时至今日，无线通信技术取得了巨大发展，如wifi、wimax、无线mesh网、卫星通信和协同通信等[1]。它们共存在一个多频段多信道的无线网络环境中为用户提供越来越多的无线通信业务，因此对无线频谱资源的需求也相应增长，而无线频谱资源是宝贵的不可再生的，从而导致可用频谱资源变得越来越稀缺，限制了无线通信技术的发展。所以，为了解决无线通信领域中频谱资源越来越短缺的现状，提高频谱利用率，认知无线电技术应运而生。

“认知无线电”这个词最早由josephmitola在1999年创造，他描述了认知无线电怎样通过一种称作“无线电知识表达语言”的新语言来提高个人无线业务的灵活性。随后，mitola的博士论文这样描述认知无线电：无线数字设备和相关的网络在无线电资源和通信方面具有充分的计算智能来探测用户通信需求，并根据这些需求来提供最合适的无线电资源和无线业务。这最终会演进成一个扩展的软件无线电平台[2]——一个能根据网络和用户要求完全重新配置通信功能、参数的无线黑盒子。

2. 研究的基本内容与方案

本文是基于可变长markov模型中pst的频谱接入算法用于频谱预测，根据信道的先验知识（信道历史状态二进制序列）预测信道下一个时隙的状态，并在此基础上用matlab仿真验证这种基于概率后缀树的频谱接入算法的合理性及有效性。

本文目的在于利用markov模型设计相应算法进行频谱预测，从而解决无线通信领域中频谱资源越来越短缺的现状，提高频谱利用率。

本次设计首先利用信道使用状态二进制序列训练得到pst，并进行概率平滑，使其适用于频谱预测。在同一个时隙的开始，根据包括当前状态在内的过去d个时隙的信道状态序列，预测信道下一个时隙信道空闲的概率，根据设定的门限值imin判定信道是否空闲。其次根据预测结果及信道当前状态，从可用信道集合中选择最优的信道接入，同时把接入信道情况通知其他用户，其他用户更新空闲信道集合，把此信道的可用性设置为不可用。通过平滑后的状态树就可以根据信道历史状态序列预测下一时隙信道的状态。最后用matlab软件进行仿真，采用信道冲突率及吞吐量两个参数来衡量频谱接入算法的性能，除信道状态外，冲突率和吞吐量主要与主用户和次用户共享的信道个数n及次用户传输的业务量1有关，因此，本文将从这两个方面对基于pst的频谱接入算法的性能进行仿真分析。

3. 研究计划与安排

第1-3周：完成题目调研，查阅参考资料，设计大致框架，完成开题报告；

第4-6周：学习有关算法的相关知识；

第7-8周：确定算法结构，完成各部分的程序设计；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]刘伟.认知无线电系统中基于markov模型的频谱接入技术研究.学位论文.2013(2)

[2]周小飞，张宏纲.认知无线电原理及应用.北京.北京邮电大学出版社.2007

[3]舒鹏飞.认知无线电动态频谱接入算法研究.学位论文.2009(2)