机会频谱接入网络中的动态频谱分配问题研究

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1、南京大学硕士学位论文机会频谱接入网络中的动态频谱分配问题研究作者：田宇学号：MG0833041专业：计算机软件与理论研究方向：分布式计算与并行处理指导教师：陆桑璐教授陈道蓄教授2011年5月ResearchonDynamicSpectrumAllocationinOpportunisticSpectrumAccessNetworksByTianYuYUAthesisSubmittedtothefacultyofgraduatestudiesinpartialfulfillmentoftherequiremen

2、tsforthedegreeofMASTERoFENGINEEIUNGInComputerSoftware&TheorySupervisedbyProf．SangluLu＆Prof．DaoxuChenDepartmentofComputerScienceandTechnologyNanjingUniversityMay，2011Nanjing，ER．China南京大学硕士学位论文摘要盐笠垫圭世鱼墨逾专业2QQ墨级硕士生姓名：里主指导教师(姓名、职称)：睦苤整塾撞堕垫萱i邋摘要随着无线设备数量的增长和无线服务对

3、频谱需求的不断增加，频谱资源紧张的问题变得日益严重；而另一方面，调查显示大部分的频谱并未被充分利用甚至处于闲置状态。机会频谱接入被认为是解决这一矛盾的有效方法。在这种新的网络模型下，非授权用户能够机会地使用授权用户的闲置带宽，共享使用有限的无线频谱资源，提高资源的利用率，使得频谱分配紧张的问题得以缓解。在机会频谱接入网络中，如何调度多个非授权用户共享使用有限的频谱资源，会极大地影响整个网络的性能。频谱的分配问题需要综合考虑每个用户所处的频谱环境、干扰限制和动态的频谱需求，以达到全局的最优化。特别是在实际的网络

4、环境中，节点对频谱的需求及可用频谱的范围都是具有差异性且动态变化的。因此，如何设计高效、低复杂度的频谱分配算法就成为了一个重要而复杂的研究问题。本文提出了采用节点协同的方法来解决动态频谱分配问题，通过节点协同有效地实现了频谱分配，并且避免了算法执行的大量系统开销，因此可以应对动态变化的频谱环境和用户需求。然后，我们对集中式和分布式的场景分别设计了不同的算法。我们本文的主要工作如下：l、结合用户需求差异性、可用频谱异质性和干扰限制，分析了在机会频谱接入网络中，频谱分配问题需要考虑的相关因素和分配算法的设计难点。

5、提出了如何在动态频谱环境下最优化分配调度的问题，并对问题的模型给出了形式化的描述。2、提出了通过局部节点协同来解决动态频谱分配问题，并且进一步根据网络场景的不同设计了不同的算法。在集中式的网络环境下，网络实体可以根据全局信息做最优调度，我们提出了顺序调整算法；在分布式的网络环境中，只能根据局部的网络信息作调度，我们分别设计了限制变动算法和MonteCarlo算法两种并发执行的调整南京大学硕士学位论文摘要算法；特别地，当每个节点只能根据一跳邻居信息作独立的决策时，我们设计了两种启发式的决策方法，分别称之为平衡优

6、先策略和分配优先策略。3、通过实验模拟了各种算法在不同情况下的性能。实验结果显示通过相应的算法，能够有效提高整个网络的系统吞吐量，并且减少由频谱切换带来的系统开销。关键词：动态频谱分配，机会频谱接入网络，节点协同南京大学硕士学位论文AbstractTHESIS：ResearchonDynamicSpectrumAllocationinOpportunisticSPECIALIZATl0N：SpectrumAccessNetworksComputerSoftware&TheoryPOSTGRADUATE：Tia

7、nYuMENTOR：Prof．SangluLuProf．DaoxuChenAbstractAsthewirelessdevicesbecomemoreandmorepopularandnewwirelessapplicationsrequiremorespectrumusage，theproblemofspectrumscarcitybecomesmoreserious．However，recentmeasurementsonspectrumusageshowthatamajorityofallocateds

8、pectrumisunderutilized．Opportunisticspectrumaccessisregardedasagoodsolutiontothisproblem．Inthismethod，secondaryusers(SUs)opportunisticallyaccessthelicensedbandswithoutcausinginterferencetotheprimaryuse