联合干扰中和的多跳全双工次用户认知无线电网络跨层优化

Full duplex (FD) provides a novel way to improve spectrum utilization and network capacity. However, the random topology of multi-hop wireless networks, and tight coupling factors as interference cancellation of physical layer, link scheduling of link layer, and routing in network layer, make the existing research concentrating on physical layer and single hop wireless networks, which leads to interference cancellation hard and degrades the network performance thoroughly. This project will explore cross layer optimization schemes of multi-hop FD secondary cognitive radio networks (CRNs) joint interference neutralization (IN), including: employing hierarchical and cross layer design method, formulate cross layer performance model based on degree of freedom (DoF); joint temporal, spatial and frequency domain multi-dimision DoF IN, with adaptive spectrum sensing and DoF scheduling scheme, explore IN of multi-user cooperative DoF configuration to cancle inteference among usres; from the aspacts of spatial and temporal resouce allocation, study link scheduling of traffic-aware on-demand interference transfer, and slot scheduling of delay-aware interference transfer, to implement interference transfer in spatial and temporal interference homogenization; combined IN in physical layer and interference transfer in link layer, utilize resouce reservation and distributed FD to integrate routing design in network layer, to formulate cross layer tight coupling facters and optimize throughput. The project will provide original and innovative ideas and results on cross layer optimization and applications of FD CRNs.

全双工通信为提高频谱利用率与网络容量提供了新方法，但多跳网络拓扑随机性，以及物理层干扰消除与链路层调度、网络层路由等因素的紧耦合，使得现有工作停留在物理层与单跳网络方面，导致干扰消除困难与网络性能急剧恶化问题。重点研究联合干扰中和的多跳全双工次用户认知无线电网络跨层优化技术，包括：采用层次化与跨层联合设计方法，构建基于自由度的跨层分析模型；联合时空频域多维自由度干扰中和技术，研究自适应频谱感知与自由度调度策略，探索多用户协作自由度自配置干扰中和技术消除干扰；从空时资源分配的角度，研究业务量敏感的按需干扰转移链路调度与延迟敏感的干扰转移时隙调度技术，实现干扰的空间和时间转移与匀质化；结合物理层干扰中和与链路层干扰转移技术，采用资源预留与分布式全双工传输机制集成网络层路由设计，实现跨层多耦合因素的有效刻画与吞吐量优化。本研究将为全双工认知无线电网络的跨层优化与实际应用提供新思路和科学依据。

项目针对主次用户间干扰导致多跳全双工次用户认知无线电网络性能急剧恶化问题，深入分析了影响网络性能的关键因素，揭示了干扰、多用户协作、时空频域资源间的内在关系，探索了跨层多耦合因素的有效表达模型构建与吞吐量优化技术。在项目组全体成员的共同努力下，完成了预定的研究任务，同时对语义与数据融合驱动的认知无线电网络资源优化等相关前沿问题进行了探索性研究，取得了一系列研究成果。主要工作包括：.（1）采用跨层联合优化方法建立了主用户与次用户链路间干扰的规划模型。在考虑用户、时空频资源的前提下，将网络性能问题转化为多约束条件优化问题，对影响全双工次用户认知无线电网络性能进行了深入分析。.（2）对多维干扰中和技术进行了深入研究。针对用户间干扰信号的不确定性问题，在充分考虑物理层自由度与干扰信号对齐的前提下，提出了边缘感知辅助的干扰信号分析与消除方法。.（3）对干扰转移与调度算法进行了深入研究。将干扰与认知无线电网络中的资源配置等因素的耦合分解为基于端边云协同的资源调度问题，提出了联合时域与频域的压缩感知分析技术以及混合时延敏感分簇方法。.（4）对跨层吞吐量优化技术进行了研究。结合物理层干扰中和与链路层干扰转移技术，提出了连续的边缘主用户认证方法以及基于区块链的跨层安全频谱共享框架，提升了干扰环境下数据共享的有效性与系统的吞吐量性能。.相关成果在IEEE TII、IEEE IoTJ、IEEE TNSE等国内外学术期刊上录用发表SCI学术论文18篇，出版学术专著1部，已获国家发明专利7项，获省级科技奖项2项，已培养硕士研究生11名，在读博士、硕士研究生12名。本课题的研究对进一步研究智能认知无线网络具有重要参考意义。