[发明专利]一种基于NS3的高动态电磁频谱认知管理系统及其方法

说明书

技术领域

本发明涉及认知无线电、认知网络技术领域，具体涉及一种基于NS3的高动态电磁频谱认知管理系统及其方法。

背景技术

未来智慧城市通过物联网、云计算等新一代信息技术实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用，这势必对无线频谱资源和带宽提出了更高的需求，然而有限的无线频谱资源已无法满足此需求。而认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术的提出为缓解频谱稀缺问题提供了新的解决方案。认知用户(Cognitive Radio users，CRs)自适应地感知周围目标授权频段，在不影响主用户(Primary Users，PUs，也称授权用户)正常通信的情况下，对授权频谱在空间、时间、频率等多维度上进行见缝插针的“二次利用”，以提高频谱资源复用率。

CR的功能及可用频谱的高动态性决定了其网络模拟仿真系统的复杂性，这给研究者带来很大挑战。特别是对于移动认知网络(Mobile Cognitive Radio Networks,MCRNs)，情况更为复杂。目前，关于CRs仿真系统的设计和实现方面，国内外研究还较少，主流的开发平台为OPNET，OMNeT++，NS2等。一些资料利用OPNET工具仿真分析了所提的认知无线电媒体接入(medium access control，MAC)层协议。另一些资料利用OMNeT++工具提出一个CR仿真扩展模块，模块中各节点配有多个评估MAC层协议的接口。还有一些资料，利用NS2设计了一个认知无线电认知网络(Cognitive Radio Cognitive Network，CRCN)仿真扩展模块，该扩展模块提供了返回信息的应用程序接口APIs、多射频多信道的节点和信道切换机制。也有一些资料利用NS2研究了一个认知无线电扩展模块CogNS，模块中各CR节点配有一个用于感知PU活动情况的网络接口，并根据所提频谱判决算法推断出可用空闲信道，但扩展模块中的CR节点不支持多射频。此外，上述资料的研究主要适用于静态认知网络，即CRs与PUs都是静止的，尚不能准确模拟未来实际移动无线通信系统大规模、高动态、复杂异构的认知网络环境。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于NS3的高动态电磁频谱认知管理系统及其方法，其中的MCRE-NS3扩展模块适合大规模的高动态复杂认知无线网络模拟，可以实现电磁频谱智能感知，主用户检测，频谱智能切换这样的功能，并可在此基础上进一步扩展新的功能。

为了克服现有技术中的不足，本发明提供了一种基于NS3的高动态电磁频谱认知管理系统及其方法的解决方案，具体如下：

一种基于NS3的高动态电磁频谱认知管理系统，包括MCRN网络，所述MCRN网络包括M个主用户组成的主用户群PUs、N个认知用户组成的认知用户群CRs和一个认知用户融合中心；

所述M个主用户组成的主用户群PUs与N个认知用户组成的认知用户群CRs共享C个正交授权信道；

所述M个主用户组成的主用户群PUs、N个认知用户组成的认知用户群CRs与所述认知用户融合中心之间相通信连接；

每个所述认知用户CR中包括有MCRE-NS3扩展模块，所述MCRE-NS3扩展模块中包括四个子模块，所述四个子模块分别为频谱智能感知模块、频谱决策模块、频谱智能切换模块和频谱共享模块。

进一步地，所述频谱智能感知模块用来负责感知某段时间、某一空间的主用户PU是否占用某一授权信道，根据所加载的静态主用户PU数据库推测主用户PU的活动状态，所述主用户PU的活动状态包括启用状态ON或禁用状态OFF。

进一步地，所述频谱智能感知模块用来负责感知某段时间、某一空间的主用户PU是否占用某一授权信道的方式为两种,分别为独立感知方式和协同感知方式：

所述独立感知方式为在某一信道c处在空闲状态H₀或被主用户PU占用的状态H₁的条件下，第j个认知用户CR_j(j＝1,2,...,N)接收到第i个主用户PU_i(i＝1,2,...,M)的信号表达式分别为公式(1)所示：

其中代表第i个主用户PU_i的发射信号在CR_j处的接收信号强度，w(n)为高斯白噪声，i、j与n均为自然数，第j个认知用户CR_j接收到第i个主用户PU_i的发射信号的平均功率为：