为提高频谱利用率,并进一步提高系统容量和通信服务质量,本课题以Mesh网络为背景,结合认知无线电的无线电磁环境感知和自适应功能,从多系统共存并相互干扰的角度出发,以干扰分析、干扰建模和干扰利用为主线,基于主次用户行为特征参数的估计与提取,研究基于累加干扰分析的干扰温度模型,并通过干扰的分类和识别,发现可用频谱资源,并以干扰温度作为跨层信息,实现优化的联合信道和路由选择(即干扰的空时频域利用)。以最优化理论、图论和现代信号处理为理论研究基础,课题着重研究基于累加干扰分析的干扰温度建模技术和基于跨层的联合信道和路由选择技术,以实现异构多跳认知用户利用干扰并共享无线频谱资源,并构建相应的通信仿真系统,对提出的技术方案进行实验验证和网络性能分析。
Cognitive Mesh Network;aggregate interference;stochastic geometry model;interference utilizing in spac;cross-layer optimization
为提高频谱利用率,并进一步提高系统容量和通信服务质量,本课题以Mesh网络为背景,结合认知无线电的无线电磁环境感知和自适应功能,从多系统共存并相互干扰的角度出发,以干扰感知、干扰分析、干扰建模和干扰利用为主线,基于主次用户行为特征参数的感知与分析,研究基于随机几何的累加干扰模型,并通过干扰的分析结果,发现可用空时频资源,并以干扰作为跨层信息,实现优化的无线资源管理(即干扰的空时频域利用),降低系统的中断概率提高网络容量。以随机几何、图论、博弈论、最优化理论和现代信号处理为理论研究基础,课题着重研究基于随机几何的累加干扰建模技术和基于跨层的认知Mesh网络无线资源管理技术,以实现异构多跳认知用户利用干扰并共享无线频谱资源,并构建相应的通信仿真系统,对提出的技术方案进行实验验证和网络性能分析。