北京航空航天大学计算机学院 硕士学位论文开题报告 论文题目：面向带宽

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1、北京航空航天大学2009级硕士研究生开题报告面向带宽可调应用的频谱分配算法研究与实现北京航空航天大学计算机学院硕士学位论文开题报告论文题目：面向带宽可调应用的频谱分配算法研究与实现专业：计算机应用研究方向：计算机应用研究生：王剑飞学号：SY0906527指导教师：吴威教授北京航空航天大学计算机学院2010年11月13北京航空航天大学2009级硕士研究生开题报告面向带宽可调应用的频谱分配算法研究与实现第1章研究背景与意义目前世界各国对频谱资源的管理都是由无线电管理部门采取固定的频谱分配策略，即对特

2、定的应用分配固定的频谱。我国的无线电频率划分情况如图1所示。图1中国无线电频谱划分图图1所示不同的颜色区域表示不同的业务类型，目前各种无线业务可以使用的无线电频率范围为9KHz-275GHz，但由于技术水平限制，绝大多数无线电设备工作在50GHz以下，从图中可以看出大多数频段区域内都安排了多种无线电业务。国际无线电规则将各类无线电应用划分为41种业务，其中地面无线电业务21项，空间无线电业务20项，还规定了各类工业、科学、医疗设备使用的频段。而据美国FCC频谱政策任务组的报告显示，3GHz以下频

3、谱的使用效率从15％到85％不等[1]，而3-6GHz的频谱利用率甚至不到0.5％，各种无线系统的总频谱利用率在10%以下，FCC测试的频谱使用情况如图2所示。图2FCC测量的频谱利用率从图2可以看出不同频率的频谱使用情况严重不均，测量人员也发现不同地点的频谱使用情况也不尽相同，即使在同一地点的不同时间段内频谱使用情况13北京航空航天大学2009级硕士研究生开题报告面向带宽可调应用的频谱分配算法研究与实现也存在很大差异。同样，伊利诺理工大学的研究人员通过对芝加哥和纽约30MHz-3GHz内的频谱

4、测量也发现有些无线电资源未能充分利用[2]，这表明在频域、时域、空域组成的三维空间内存在大量的频谱空洞。这就造成了目前对频谱资源的使用形成了所谓的“频谱资源相对匮乏与绝对浪费”的矛盾，于是研究人员开始考虑动态使用频谱的技术以解决目前固定频谱分配方式下频谱利用率不高的问题，认知无线电技术正是在这一背景下提出的。认知无线电最早是由JosephMitolla于1999年提出[3]，随后在他的博士论文中他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

5、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[4]。2003年，美国联邦通信委员会给出了一个相对狭隘的定义[5]：认知无线电设备能够依据所处环境的变化动态改变自身发射机参数，大部分认知无线电都采用软件无线电的方式实现。认知网络是在认知无线电的基础上发展起来的，它要求无线通信终端具有频谱感知和环境认知能力，能够利用空闲的频谱资源完成数据通信。认知网络的概念最早是由弗吉尼亚理工大学的RyanW.Thomas于2006年提出的，他认为认知网络是一种具有观察当前网络状况并能依据观测结果规划、决策

6、和实施能力的网络，它能依据各种端到端目标通过不断循环的认知过程动态适应网络的变化[6-8]，常用于军事、灾难救急、移动通信和个人数据业务等领域。认知网络从功能上来说，它具有较好的扩展性和灵活性。从性能上来说，相对于非认知网络，在允许的开销和操作复杂性范围内，认知网络能提供更好的端到端性能、更高的资源管理效率、更好的服务质量、安全性与可靠性。从网络构成上来说，它有可能是由无线局域网、蜂窝网络、adhoc网络、无线传感器网络、无线Mesh网络及基础设施网络等不同类型的网络构成的异构类型的网络。第1章

7、国内外研究现状1.1动态频谱分配算法分类1.1.1基于图着色的频谱分配算法WeiWang等人按照不同的信道生成网络冲突图的子图，应用列表着色（list-coloring）实现在一定的干扰约束条件下最大的频段分配数，提出了一种分布式贪婪算法，将频段优先分配给度数低的节点，且已分配到的信道少的节点有较高的优先级。提出了分布式公平算法和随机分布式算法保证节点间的公平性。实验表明，分布式贪婪算法在性能上接近最优的资源利用率，分布式公平算法在其性能基础上达到了更好的公平性，随机分布式算法则可以获得较低的复

8、杂性和通信开销。H.Zheng提出的颜色敏感的图论着色（CSGC）算法考虑了频谱分配中的频谱效益的差异性和干扰的频谱差异性，并分析了在合作式和非合作式条件下频谱分配算法的差异。算法根据所要达到的目标来选择顶点标号规则，标号大13北京航空航天大学2009级硕士研究生开题报告面向带宽可调应用的频谱分配算法研究与实现小说明了分配目标和效益权重所决定的顶点的回报，回报越大则顶点标号越大，用户会向其邻居发送该回报信息以及相关联的信道编号，之后为每一个标号对应一种颜色，着色的算法设计即选择回报最大的顶点进行