大规模认知社会网络的性能分析分解.pptx

姓名：贾日恒  学号：0150342003 上海交通大学电子信息与电气工程学院 大规模认知社会网络的性能分析 主要内容 研究背景 网络模型概述 一般认知社会网络性能分析 结论 2 主要内容 研究背景 网络模型概述 一般认知社会网络性能分析 结论 3 研究背景 4 point-to-point (Shannon 1948) Shannon 1948 已知的信道容量（Gaussian Channel） 网络容量（Network Capacity） Kumar 2000 Multi-Hop (Kumar 2000) Tx Rx 研究背景 5 越来越多的用户数量和业务种类、更好的服务质量需求使得无线频谱资源日益紧缺 认知无线电[1] 技术被认为可以大幅度缓解当今频谱资源稀缺的紧张局面 Mitola III 2000 [1] J. Mitola III, “Cognitive Radio-An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio,” Dissertation of Doctor of Technology, KTH, 8 May, 2000. Available at：/smash/get/diva2:8730/FULLTEXT01.pdf 主要内容 研究背景 网络模型概述 一般认知社会网络性能分析 结论 6 网络模型概述及相关工作 基本随机网络拓扑 单位面积的二维区域，n个节点随机分布 源节点-目的节点（源-目节点）随机配对，多跳方式传输 源节点以每秒 比特的数据量向目的节点发送信息 混合网络拓扑 单位面积的二维区域，n个节点和m个基站随机分布 基站只提供中继服务，有线连接，带宽与功率不受限 认知网络拓扑 单位面积的二维区域， n个主用户节点和m个次用户节点随机分布 次用户通过共享主用户的频谱进行数据传输 7 网络模型概述及相关工作 亲疏度模型（Rank-based Model） 考虑单一网络中的任意两个节点i和j，定义j相对于i的亲疏度为： 基于上式并进行加权归一化，建立j是i的朋友的概率分布为： 引理1：假设一个单位面积的网络中随机、均匀得分布着n+1个节点，源节点基于 亲疏度的模型选取目的节点，则网络中任意一对源-目节点之间的平均距离的分布如下： 8 主要内容 研究背景 网络模型概述 一般认知社会网络性能分析 结论 9 一般认知网络性能分析 自组织认知社会网络模型 网络中包含n个主用户节点和m个次用户节点 节点随机均匀的分布（P.P.P.） 单位面积区域分别被划分为等面积的主网格 和次网格 网络中源节点按照亲疏度模型选取目的节点， 并组成传输对（S-D Pair） 10 混合认知社会网络模型 主网络中包含l个基站 基站规则均匀得铺设在主网络中 只有主用户节点能够使用基站服务 一般认知网络性能分析 路由方式 拆分任意一对源-目节点传输路径 水平传输路径+垂直传输路径 数据通过相邻网格的节点进行接力传输 11 调度策略 TDMA 保护区域 一般认知网络性能分析 主网络容量分析 基于TDMA的调度策略 单个主网格的传输带宽为常数级 基于源-目节点之间平均距离 分析穿过任意一个主网格的传输路径数量上限 单节点网络容量 12 一般认知网络性能分析 次网络容量分析 假设不考虑干扰 非激活主网格区域频谱接入概率为100% 由于保障主用户的传输质量而设置的保护区域 使得次用户的频谱接入概率降低 13 Worst：9/25 Best：16/25 并不会从数量阶上 影响次网络性能 一般认知网络性能分析 主网络时延分析 基于主网络中源-目节点之间平均距离 主网格的边长 14 次网络时延分析 基于次网络中源-目节点之间平均距离 主网格的边长 假设主用户的传输间隔时隙为 ，则 次用户的传输间隔时隙为 一般认知网络性能分析 主网络时延分析 基于主网络中源-目节点之间平均距离 主网格的边长 15 次网络时延分析 基于次网络中源-目节点之间平均距离 主网格的边长 假设主用户的传输间隔时隙为 ，则 次用户的传输间隔时隙为 一般认知网络性能分析 混合认知网络的容量分析 主网络概率路由策略 16 主用户节点以概率P选择自组织传输模式；以概率1-P选择基站传输模式 次网络频谱接入概率 Worst：2/25 Best：8/25 一般认知网络性能分析 节点社会属性对于基站数目的影响 17 自组织模式 单节点网络容量 基站模式 单节点网络容量 平均 单节点网络容量 自组织模式 单节点网络容量 基站的数目必须大于一定阈值 一般认知网络性能分析 18 节点社会属性使得基站数目的阈值提高