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  • 5G NR — 动态频谱共享
    2021-06-30 22:06:55

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    动态频谱共享

    每一个 G 的演进,都大幅度地提升了频谱效率。所以,让尽可能多的频谱资源为最新的移动通信技术服务,是让老制式频谱焕发新活力的正确思路。

    最简单最直接的方式就是频谱重耕(Refarming),将老制式移动网络所占用的频谱腾出来给新制式的网络使用,比如将 2G 网络清退,腾出频谱资源给 4G 使用。以前是泥泞土路,现在升级为柏油路,利旧了土地资源,让车速提升了不少。

    但实际情况并非这么简单,由于运营商的网络现在都是 2G、3G、4G 和 5G 多制式共存,这样一刀切的做法有可能损害消费者利益,不利于多种制式的平滑过渡。

    于是,动态频谱共享(DSS,Dynamic Spectrum Sharing)闪亮登场,让不同制式的网络可以共享使用相同的频谱资源。比如,动态频谱共享技术可在 4G 和 5G 之间智能动态分配频谱,从而实现了频谱资源的高效利用。

    在这里插入图片描述

    有了动态频谱共享,再结合载波聚合技术&#

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    1.软件版本

    2.本算法理论知识点

    3.算法具体理论

    4.部分核心代码

    5.仿真演示

    6.本算法写论文思路

    7.参考文献

    8.相关算法课题及应用


    1.软件版本

    matlab2021a

    2.本算法理论知识点

    VCG拍卖机制、频谱共享

    3.算法具体理论

    4.部分核心代码

    clc;
    clear;
    close all;
    warning off;
    
    %参数化
    lemda   = 0.2;
    M       = 50;%用户数量
    %信道数目
    N       = 10;
    lemda   = 1/2000 + (1/200-1/2000)*rand(N,1);%1/2000 ~ 1/200的均匀分布
    
    % p:次用户传输功率; 
    % N0 :信道的噪声功率;
    % hi :用户i的发射机和接收机之间的信道系数。 
    p  = 10;
    No = 1;
    
    P_Arrive= [0.2:0.1:0.5]; 
     
    for nn = 1:length(P_Arrive)
        nn
        for mm = 1:M
            mm
            TIME    = 500;
            NUM     = 0;
            %信道lemda
            lemda2  =  1/1000 + (1/100-1/1000)*rand(N,1);%1/1000 ~ 1/100的均匀分布
            hi      = zeros(mm,1);
            for t = 1:TIME
                rng(t);
                %Step 1,算法执行的开始,对参加竞价的次用户数等进行初始化。
                hi   = rand(mm,1);
                hicr = rand(mm,1);
                IIs = [];
                for i = 1:mm
                    fail = 1;
                    %授权用户出现的概率
                    P   = rand;
                    P2  = rand;
                    P0  = rand;
                   DROP1ssss=[];
                   if P0 < P_Arrive(nn)
                    while fail == 1
                        if P2 < 0.01%有认知用户
                            %Step 2,计算出次用户 i 对频谱 j 的估价vi
                            for j =1:N
                                Vi1(j) = 1 - lemda(j)/(log2(1+hi(i)*p/No));
                                Vi2(j) = 1 - lemda2(j)/(log2(1+hicr(i)*p/No));
                            end
                            %Step 3,计算出每个次用户最终提交的竞标价格bi
                            for mm1 =1:N
                                bi1(j) = Vi1(j) - randn(1);
                                bi2(j) = Vi2(j) - randn(1);
                            end
                            %Step 4,比较每个次用户的估价价格和自己提交的竞价价格的大小,如果估价
                            %价格小于竞标价格,说明频谱 j 不适合次用户 i,返回到 Step 2,否则
                            %直接执行下一步。
                            for mm1 =1:N
                                Vi_bi1(j) = Vi1(j) - bi1(j);
                                Vi_bi2(j) = Vi2(j) - bi2(j);
                            end
                            Vi_bi = [Vi_bi1,Vi_bi2]; 
                        else%无认知用户
                            %Step 2,计算出次用户 i 对频谱 j 的估价vi
                            for j =1:N
                                Vi(j) = 1 - lemda(j)/(log2(1+hi(i)*p/No));
                            end
                            %Step 3,计算出每个次用户最终提交的竞标价格bi
                            for mm1 =1:N
                                bi(j) = Vi(j) - randn(1);
                            end
                            %Step 4,%支付机制Vi_bi
                            for mm1 =1:N
                                Vi_bi(j) = Vi(j) - bi(j);
                            end
                        end
                        %去掉小于0的
                        Ind1 = find(Vi_bi>0);
    
                        if length(Ind1)<1
                           fail = 1;
                           DROP1ssss =[DROP1ssss,1];  
                        else%没有中断,则选择%Step 5,找出最大的竞标价格及对应的次用户 i。
                           [VV,II] = max(Vi_bi);  
                           fail = 0;
                           DROP1ssss =[DROP1ssss,0];  
                        end 
                    end
                    DROP1sss(i) = mean(DROP1ssss);
                   else
                    DROP1sss(i) = 0;   
                   end
                    
                end
                DROP1ss(t) = mean(DROP1sss);
            end
            DROP1s(mm) = mean(DROP1ss);
        end
        DROP4(nn) = mean(DROP1s);   
    end
    figure;
    plot(100*P_Arrive(1:end),100*DROP4(1:end),'b-o','linewidth',2);
    
    xlabel('授权用户出现的概率');
    ylabel('中断概率');
    save result3.mat P_Arrive DROP4

    5.仿真演示

    6.本算法写论文思路

    认知无线电的历史和相关频谱共享算法,
    拍卖理论和在频谱共享算法中的应用,
    一种基于VCG拍卖机制的新型频谱共享算法,
    仿真实现基于VCG拍卖机制的新型频谱共享算法。

    7.参考文献

    [1]FCC. Spectrum Policy Task Force Report. ET docket 02-155, FCC, 2002.
    [2]Peng C, Zheng H, Zhao B Y. Utilization and fairness in spectrum assignment for opportunistic spectrum access[J]. Mobile Networks & Applications, 2006, volume 11(4):555-576(22).
    [3]Mitola J, Maguire G Q. Cognitive radio: making software radios more personal[J]. Personal Communications IEEE, 1999, 6(4):13 - 18.
    [4]FCC. Notice of Proposed Rule Making and Order. ET docket 03-322, FCC, 2003.
    [5]Iii J M. Cognitive Radio for Flexible Mobile Multimedia Communications[J]. Mobile Networks & Applications, 2001, 6(5):3 - 10.

    8.相关算法课题及应用

    基于竞价机制的认知无线电频谱分配算法等

    A01-153

    展开全文
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