面向5G认知无线网络的智慧协作传输机制研究

In order to solve the problem of Spectrum scarcity, interference and networks heterogeneous coexistence for the 5th generation (5G) wireless networks. Based on the strong cognitive, autonomous learning, decision-making and coordination capabilities of cognitive wireless network and the advantages of distributed collaborative wireless cache, this project mainly studies the smart collaborative transmission technology of 5G cognitive wireless networks. Firstly, we propose a distributed cooperative control strategy for cache location, a caching content collaborative selection mechanism and an adaptive cache resource allocation scheme for the Ultra-intensive deployment to support multi-dimensional collaboration of nodes. Secondly, we propose the intelligent direct transmission and multi-hop transmission mechanisms based on smart cache and multi-dimensional cooperative to realize the efficient transmission of information in 5G networks, where the massive data is fast and reliable transmitted. Thirdly, we propose the interference coordination management based on adaptive power control and interference avoidance mechanism based on sub-channel group dynamic configuration to realize the effective control of complex interference in 5G network, which can provide technical support for the optimization of intelligent cooperative transmission of massive information.

为解决未来5G移动网络频谱匮乏、干扰繁杂和多类型网络异构共存等问题，本项目基于认知无线网络强感知、自主学习、决策与协同等能力，利用分布式协同无线缓存的优势，主要研究了5G认知无线网络的智慧协同传输技术。面向5G超密集部署场景，提出了基于簇内节点活跃性感知的缓存位置分布式协同控制策略，基于总流行度与本地偏好联合预测的缓存内容协同抉择机制和基于局域性频谱可用度感知的缓存资源自适应分配方案，以支持通信节点的多维协作传输；提出了基于智慧缓存的多维度协作频谱共享直连传输策略和多域资源协同共享多跳传输策略，以实现5G网络高效的信息传输，满足海量移动数据快速、可靠传输需求；提出了基于自适应功率控制的复杂干扰协同管理和基于子信道群动态配置的复杂干扰规避机制，以实现5G认知无线网络中复杂干扰的有效控制，为优化大规模信息的智慧协同传输提供技术支撑。

5G认知无线网络中大规模智能设备的部署使其拥有着强大的信息处理、数据传输与接收能力，促使其性能得到极大地提升，可预见它将会是未来信息系统的中流砥柱。然而频谱匮乏、干扰严重、能量消耗大以及资源分布不均匀等问题，会使网络性能和用户体验大打折扣，需要将其有效攻克。在此背景下，本项目围绕5G认知无线网络中智慧协作传输技术上的问题展开研究。（1）针对频谱稀缺和缓存空间分布不均匀的问题，提出了基于认知节点间协作缓存的5G无线网络模型，一方面单个认知基站统筹决策本地节点缓存内容和缓存位置，另一方面多个认知基站间协同控制各服务区缓存决策；提出了基于分布式自主感知的授权节点内容偏好预测方法以提升缓存命中率；提出了基于分簇和相遇流行度感知与学习的内容缓存策略以提升高动态环境下的缓存效率。（2）针对能量有限、频谱匮乏、资源分布不均与通信不安全问题，提出了基于多域资源优化共享的5G无线异构用户协作传输方案来保障认知系统最大的传输速率和授权系统最低时延；提出了基于5G无线异构网络用户信息传输与安全性能联合增强的协作传输模型和基于智慧化协作干扰机的安全传输协议来保障授权信息的安全传输和提升认知用户的通信质量；提出了基于5G认知自组织网络轨迹预测的节能机会路由传输协议来提高认知系统能量效率。（3）针对多网络共存中干扰繁杂问题，提出了基于多种资源参数联合优化的协作干扰管理方案和基于节点多参数联调的分布式自主干扰规避方法来实现从传输层面上的干扰控制；提出了基于多符号检测与模型估计的分布式连续干扰消除接收算法和面向完全信道状态特征的干扰消除接收检测算法来实现从接收层面上降低认知终端上的复杂干扰。.项目研究在SCI收录期刊上发表论文9篇，在EI收录期刊上发表论文1篇，在EI/CPCI收录国际会议上发表论文1篇；申请并授权国内发明专利6项；培育青年学骨干3人次、硕士研究生4人。

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