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动态频谱分配优化算法仿真系统

资 源 简 介

本项目提供了一套功能卓越的动态频谱分配(DSA)算法仿真平台,专门用于研究和解决无线通信网络中频率资源紧缺与利用效率低下的核心问题。 该程序通过先进的自适应资源调度机制,能够在复杂的电磁环境下,根据实时频谱感知信息为主用户和次用户动态匹配最优频率资源。 系统的核心功能涵盖了多目标优化建模,通过融合贪婪搜索、图论着色理论以及分布式协调机制,确保在尽量减少同频干扰的同时,实现系统整体吞吐量的最大化和用户间分配的公平性。 该项目深入模拟了物理层及链路层的多种干扰约束条件,支持包含路径损耗、阴影衰落、瑞利衰落等多

详 情 说 明

高性能动态频谱分配优化算法MATLAB实现系统

项目介绍

本项目是一套基于MATLAB开发的动态频谱分配(DSA)仿真平台,旨在解决认知无线电网络中主用户(PU)与次用户(SU)之间的频率资源优化配置问题。系统通过构建复杂的电磁环境模型,实现了一套融合图论着色理论与贪婪搜索算法的自适应资源调度方案。该方案能够根据实时的信道增益、干扰约束及位置拓扑,为主用户预留频道并为次用户动态分配最优频率,从而在满足干扰保护准则的前提下,显著提升系统的整体吞吐量和频谱利用率。

功能特性

  1. 真实物理建模:集成了路径损耗(指数3.5)、对数正态阴影衰落(8dB标准差)以及瑞利衰落的大尺度与小尺度衰落综合模型。
  2. 动态分配调度:采用智能调度算法,结合PU保护门限约束与SU间的冲突图理论,实现无冲突的频率分配。
  3. 性能基准对比:内置传统静态频率分配方案作为对照组,直观展示动态方案在吞吐量、频谱效率等维度的性能增益。
  4. 综合评价体系:提供信噪比(SNR)扫描仿真,自动计算并输出系统总吞吐量、频谱效率、业务接入失败率等核心指标。
  5. 直观可视化:系统可自动生成通信网络拓扑分布图、频谱分配演进矩阵、吞吐量对比曲线以及可靠性分析图表。

使用方法

  1. 启动MATLAB软件。
  2. 将项目所有代码文件置于当前工作路径下。
  3. 运行主程序文件,系统将自动开始循环迭代仿真。
  4. 仿真结束后,MATLAB会自动弹出多个性能分析图形窗口,用户可直接观察不同信噪比下的算法表现。

系统要求

  1. 软件环境:MATLAB R2018b 或更高版本。
  2. 硬件要求:建议内存8GB以上,以支持大规模矩阵运算和图形渲染。
  3. 依赖工具箱:主要基于标准MATLAB语言编写,不依赖特定的第三方工具箱。

核心实现逻辑

系统主要通过以下逻辑层级实现:

  1. 参数与拓扑初始化:
在 $1000 times 1000$ 米的正方形区域内,随机分布指定数量的主用户、次用户,并将基站设置在中心位置。初始化信道带宽(1MHz)、噪声底噪(-114dBm)及各项发射功率参数。

  1. 信道增益仿真:
通过计算各节点间的欧几里得距离,结合预设的路径损耗指数生成基础损耗。引入随机的正态分布变量模拟阴影衰落,并使用复高斯随机变量模拟瑞利衰落,最终计算出各链路之间的线性功率增益。

  1. 干扰约束处理:
分配算法首先执行PU保护检查。若某次用户的发射功率在主用户接收端产生的干扰超过设定门限(-90dBm),该用户将被禁止使用该主用户所占用的对应频道。同时,系统通过节点间的空间距离构建SU冲突图(Conflict Graph),防止相邻次用户因共用频道产生严重互干扰。

  1. 优化算法执行:
动态分配采用多目标贪婪搜索策略。首先生成随机的调度顺序以保证分配公平性,随后针对每个次用户,在可用频道池中搜索能使其链路速率最大化且不与邻居节点发生冲突的频率进行分配。若某用户在所有频道上均无法满足约束,则记录为一次接入失败。

  1. 静态分配对比:
作为基准,系统实现了静态分配逻辑。该逻辑将排除主用户占用的频道后的剩余频谱,通过轮询(Round-robin)方式固定分配给各次用户,且在带宽计算上采用了保守的分块机制。

关键算法与实现细节分析

  1. 混合场景仿真:系统通过外层SNR循环与内层Monte Carlo迭代,模拟了-5dB到25dB范围内真实的通信环境,确保仿真结果具有统计学意义。
  2. 拓扑演进分析:分配逻辑不仅考虑了静态的PU位置,还实时计算了SU与基站、SU与PU以及SU之间的动态信道状态。
  3. 吞吐量计算模型:基于香农公式计算各链路的瞬时容量。在动态方案中,根据实际分配的信道带宽和信噪比实时统计总和;在静态方案中,考虑到带宽切分,计算模型对可用带宽进行了折半处理。
  4. 频谱效率评估:通过总吞吐量与系统总带宽(频道数与单频道带宽乘积)的比值,量化评估了DSA算法对有限频段资源的开发能力。
  5. 冲突判定机制:利用位置信息和增益阈值建立冲突图,有效地将复杂的频率分配问题简化为一种约束下的搜索问题,大幅降低了计算复杂度。