中文摘要：

本项目研究基于频谱-路由联合选择的认知无线Ad Hoc网络频谱分配模型和呼叫接纳控制（CAC）算法。通过建立新的"无优先级频谱选择"简化模型，避免了当前研究未考虑二级用户对授权频谱和未授权频谱占用量之间非独立性关系的缺陷。然后，研究频谱和路由联合选择策略与算法，建立"有优先级频谱选择模型"，评估性能指标。最后，研究基于频谱选择优先级的呼叫接纳控制算法。主要特色根据服务质量，将频谱与路由联合起来进行最优选择，可达到更好优化效果；结合负载均衡和干扰避免进行频谱路由联合选择，并灵活运用路由或频谱转换，使频谱利用率更高、健壮性更好；基于优先级的随机模型对系统频谱变化趋势的预测可以增强频谱选择的有效性，而对掉线率的预测又能使得CAC能更好地保证二级用户的服务质量，同时提高频谱利用率；而以概率接纳新呼叫的CAC，还能保证系统的流量稳定性；所以，我们认为本项目研究具有重要的理论和实际意义。

结论摘要：

认知无线电技术允许非授权用户机会利用空闲频谱，从而提高频谱资源利用效率。目前，大多数认知无线Ad Hoc网络研究没有考虑二级用户占用授权信道和未授权信道两个随机变量之间的内在联系。在本研究中，我们提出了计算复杂度比较高而计算精确性高的二维马尔科夫模型和更简化的排队模型，来评估二级用户在被授权和未被授权异质频谱环境下的性能。由于新的基于排队论的模型不仅能减少上述基本随机模型的几个随机变量独立关系限制，所以，能更加精确地计算认知无线Ad Hoc网络性能指标，而且采用新的基于排队论的模型，计算量大幅度减小。进一步，我们研究了认知无线Ad Hoc网络频谱共享的三维马尔可夫模型，为了便于分析任意一、二级信道数的情况，我们提出了一种新的建模方法——二维分解、三维合成，建立了可任意阶扩展三维马尔可夫模型，可以用于一、二级信道数任意情形下的性能评价，更重要的是，可编程自动生成平衡方程并计算概率分布，并可用于分析二级用户在无优先级或有优先级下，认知无线Ad Hoc网络的阻塞率、掉线率、吞吐率等性能指标，以及已有二维模型无法得到的一些其他性能指标，包括一、二级信道空闲概率、饱和度等等。在此基础上，项目研究了认知无线Ad Hoc网络中异质频谱的传输特性差异性，及其对认知无线网络的Ad Hoc节点可用性、路由可用性以及吞吐率等性能量化值的影响，并提出了基于路由-频谱的联合选择的随机模型与算法；由于不精确的部分感知，二级用户的服务质量严格保证面临挑战。我们研究了基于不完美的部分感知条件下的最佳动态CAC策略，使一级用户的碰撞率，二级用户的掉线率等，均小于各自给定的服务质量门限值条件下，吞吐率最大化。研究发现基于部分感知空间的最佳CAC策略与传统蜂窝网络有相似的门限结构。另外，由于不同的业务对于服务质量的要求不同。为此，我们首先针对三种不同的业务提出了两种接纳控制机制预留信道机制和基于概率的控制机制，并做出了相应的比较。这两种接纳控制机制均能保证三种业务各自的QoS要求，如数据业务的阻塞率、语音业务的掉线率以及视频业务的时延，同时也能够使得系统的吞吐率达到最大。接着我们还提出了一种联合接纳控制和剔除控制的QoS保证机制。仿真数据结果表明我们所提出的几种方案相比于目前已经存在的接纳控制方案，我们的方案能获得更好的系统性能。