第一章绪论
1.1研究背景及意义
随着无线通信和无线网络技术的快速发展，用户流量需求及用户终端数量激增，根据IMT推荐组发布的《5G愿景与需求白皮书》⑴，如下图1所示，预计2030年中国的移动数据流量将比2010年增长近4万倍，特别是上海、北京等发达城市，预计北京的热点区域数据流量2010年到2030年将增长超10万倍；图2给出了移动终端连接数增长趋势，预计2030年中国移动终端数量（不含物联网设备）将超过20亿部，全球将接近180亿部。但目前频谱资源非常紧缺％成为制约无线网络发展的重大瓶颈，即使下一代网络增加可利用频谱资源，频谱资源仍然非常珍贵；同时，目前的频谱资源由政府管理部门授权分配，其将频谱资源划分为固定濒谱段并分配给各单位部门独占使用，利用率低，公司通过测量发现：美国30-3000MHZ频谱段的利用率仅为5.2%，北京邮电大学对北京市商业区440-2700MH的频带进行了测量，频谱利用率仅为15.2%。另一方面，单一通信网络已经无法满足用户差异化业务需求，未来的无线通信网络必然是多网络共存、融合、优势互补，这也是下一代无线通信网络的发展趋势因此，如何提高频谱资源利’用率，以缓解激增的用户流量需求与紧缺且利用率低下频谱资源的矛盾？如何融合多个异构无线网络，通过动态选择接入网络及用户间资源合理高效分配，在保障用户多种业务需求的基础上，优化网络性能及服务质量，是无线网络需要解决的重要问题。
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1.2国内外研究现状
针对多异构无线网络融合中空闲频谱资源分配、业务接入控制及异构无线传感网中事件监测技术难点，国内外产业界及科研机构均开展了大量研究工作。本节在深入调查各单位研究成果的基础上，对技术的研究现状进行分析，具体如下。
为求解该难题，首先分析推导了给定信道分配的每个用户对的最佳发射功率，接着利用图论巧妙地将原始问题转化为最大加权独立集问题，并在此基础上设计了一种低复杂度的资源分配算法。柴争义等人针对基于图着色模型的频谱分配问题，提出了一种基于拟态物理学优化的求解方法，该方法将分配解映射为具有质量的微粒，微粒质量表征适应度＃通过微粒间的虚拟作用力使种群往更好的方向运动，实现了群体寻优；朱冰莲等人针对基于图论的最优频谱分配策略搜索解困难、耗时长的问题，提出一种采用多策略离散人工蜂群的频谱分配算法，给算法首先根据感知技术得到通信环境状态，建立频谱分配的图论模型，然后引入多策略离散人工蜂群算法进行最优频谱分配策略的搜索，即通过融合全局探索能力强的粗搜索策略和高精度的单维更新穰细捜，同时，考虑到仅当解参数值取1才能带来网络收益的增加，提出仅对取值为零的维度进行更新的策略，增强了搜索的有向性与有效性；Wei等人州基于图着色模型，针对经典的量子粒子群算法存在收敛速度慢、局部最优等问题，提出一种分组量子激发粒子群算法，该算法对粒子群进行分组，并根据组最优解和整体最优解更新每个量子粒子的速度和位置。基于图论的方法多适用于静态网络环境，若网络拓扑结构动态变化，则需重新分配频谱资源，降低了算法执行效率？
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第二章认知异构无线网络中传输速率最大化的频谱资源分配方法
2.1引言
认知无线网络技术为解决频谱资源紧缺及利用率低的问题提供了有效的技术手段。主用户为获得频谱授权的用户，具有随时使用授权频谱的权利，次用户指没有获得频谱授权的用户；次用户通过支付一定的费用，可申请获得主网络空闲频谱的使用权化在该网络中，每个认知无线设备通过检测模块感知所在区域的信道状态信息，并通过认知基站集中式或用户终端分布式处理感知信息，以做出最佳的传输决策。认知无线电技术主要包括频谱感知、频谱管理、频谱切换等功能。首先，通过认知无线电的频谱感知功能，周期性地监听目标频段，捕捉未被利用的空闲频谱，确定频谱的使用状态；获得频谱感知信息之后，频谱管理模块根据感知信息分析周围通信环境，结合用户终端需求制定最佳的频谱使用策略。在认知异构无线网络环境下，多个主网络重叠覆盖，网络频谱资源特性各异，如频谱价格、频谱宽度、时延、分组丢失率等；同时，次网络中存在多个次用户及其多样化业务需求，不同业务对速率、支付价格、时延等要求也不尽相同，如何同时考虑频谱资源的异构性、信道条件动态性及多次用户的不同需求，高效合理地为各个次用户选择接入匹配的频谱资源是一个挑战。谱信息及用户业务需求后频谱资源分配方法，综合考虑不同网络频谱资源属性、不同业务需求的差异化及信道条件动态性，以所有用户总传输速率最大化为目标，以业务需求及频谱资源为约束条件，对频谱资源进行有效分配。
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2.2分配方案设计
不同的用户业务对频谱资源要求不一样，不同频谱资源具有不同的属性，通过次用户与频谱资源的良好匹配，可实现用户总传输速率的最大化。基于此，在每一轮频谱分配决策周期，本文首先根据认知基站获得的空闲频谱集及申请业务的次用户，构造效益矩阵及决策矩阵。由于空闲频谱资源可能在过往决策周期已被分配给其他次用户，在新一轮频谱分配决策时，需结合过往决策周期的频谱分配结果，若空闲频谱已分配且满足次用户的业务需求，则在构造矩阵时需排除该空闲频谱。效益矩阵及决策矩阵具体如表2-1和表2-2所示。
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第二章认知异构无线网络中传输速率最大化的频谱资源分配方法
2.1引言
认知无线网络技术为解决频谱资源紧缺及利用率低的问题提供了有效的技术手段。主用户为获得频谱授权的用户，具有随时使用授权频谱的权利，次用户指没有获得频谱授权的用户；次用户通过支付一定的费用，可申请获得主网络空闲频谱的使用权化在该网络中，每个认知无线设备通过检测模块感知所在区域的信道状态信息，并通过认知基站集中式或用户终端分布式处理感知信息，以做出最佳的传输决策。认知无线电技术主要包括频谱感知、频谱管理、频谱切换等功能。首先，通过认知无线电的频谱感知功能，周期性地监听目标频段，捕捉未被利用的空闲频谱，确定频谱的使用状态；获得频谱感知信息之后，频谱管理模块根据感知信息分析周围通信环境，结合用户终端需求制定最佳的频谱使用策略。在认知异构无线网络环境下，多个主网络重叠覆盖，网络频谱资源特性各异，如频谱价格、频谱宽度、时延、分组丢失率等；同时，次网络中存在多个次用户及其多样化业务需求，不同业务对速率、支付价格、时延等要求也不尽相同，如何同时考虑频谱资源的异构性、信道条件动态性及多次用户的不同需求，高效合理地为各个次用户选择接入匹配的频谱资源是一个挑战。谱信息及用户业务需求后频谱资源分配方法，综合考虑不同网络频谱资源属性、不同业务需求的差异化及信道条件动态性，以所有用户总传输速率最大化为目标，以业务需求及频谱资源为约束条件，对频谱资源进行有效分配。
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2.2分配方案设计
不同的用户业务对频谱资源要求不一样，不同频谱资源具有不同的属性，通过次用户与频谱资源的良好匹配，可实现用户总传输速率的最大化。基于此，在每一轮频谱分配决策周期，本文首先根据认知基站获得的空闲频谱集及申请业务的次用户，构造效益矩阵及决策矩阵。由于空闲频谱资源可能在过往决策周期已被分配给其他次用户，在新一轮频谱分配决策时，需结合过往决策周期的频谱分配结果，若空闲频谱已分配且满足次用户的业务需求，则在构造矩阵时需排除该空闲频谱。效益矩阵及决策矩阵具体如表2-1和表2-2所示。
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第三章认知异构无线网络中无线资源分配的多目标优化方法......................38
3.1引言.................38
3.2网络模型及问题推导......................38
第四章密集部署异构无线网络中业务接入控制方法........................55
4.1引言.................55
4.2网络模型及问题推导.........................55
第五章异构传感器网络的复合事件协同监测方法...................64
5.1引言.....................64
5.2事件模型和覆盖质量评估方法..............................64
第五章异构传感器网络的复合事件协同监测方法
5.1引言
前面三章介绍了异构网络融合中的频谱资源分配及网络接入方法。异构传感器网络的复合事件协同监测是异构网络融合技术中的一个重要应用，本章针对大范围复合事件的监测，利用异构传感器的时空关联关系，对异构传感器网络的覆盖模型、覆盖质量及部署成本展开研究，以实现复合事件的高精度监测及低成本部署。
公共安全事件及自然灾害等在世界各地时常发生，给人们的人身和财产安全带来很大威胁，如图5-1的森林火灾。如预先在森林中部署传感器网络，如图5-2所示，便可以及时发现火灾，以避免森林火灾的发生。
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总结与展望
无线网络技术快速发展并渗透到人类社会活动的方方面面，其发展改变了人们的日常生活方式，是社会经济发展及信息化水平提升的重要引擎。然而，紧缺且利用率低下的频谱资源，成为制约无线网络发展的重大瓶颈；同时，单一通信网络已无法满足用户差异化业务需求，未来的无线通信网络必然是多网络共存、融合、优势互补，这也是下一代无线通信网络的发展趋势。因此，本课题在分析多异构网络重叠覆盖复杂场景、当前处理面临挑战和现有研究成果基础上，对多无线异构网络融合中的无线资源分配技术进行了深入研究，提出并设计了一系列面向多异构网络重叠覆盖场景下的空闲频谱资源分配、网络间资源动态调度、用户的网络关联及频谱资源分配方法。
（1）成果总结
1）针对频谱属性差异化、信道条件动态变化及业务需求多样化的认知异构无线网络中，实现数据高速传输的难题，通过以传输速率最大化为目标，将频谱资源分瞀配建模为非线性多约束条件0-1整数规划问题，设计实现了两种求解方法：首先设计了一种多项式时间复杂度的化简方法，该方法根据空闲频谱信息、信道条件、业务需求及分配决策历史信息构建并修正效益矩阵实现约束条件化简，并通过改进传统匈牙利算法的系数矩阵变换策略提高执行效率；其次，设计了一种基于改进遗传算法的启发式方法，通过有效的染色体编码、修正操作及引进精英主义思想，实现个体高效迭代。最后通过实验对算法性能进行对比分析，实验结果显示化简方法相比启发式方法具有更高的传输速率及执行效率。
2）针对多异构网络重叠覆盖、多用户多业务共存环境下，用户最大化传输速率易致网络负载不均衡的问题，提出一种基于非支配排序遗传算法的业务接入控制方法。该方法首先以传输速率最大化及网络负载最均衡为目标，以带宽资源受限为约束，构建了传输速率最大化及网络负载最均衡的双目标优化模型；然后基于多目标优化方法非支配排序遗传算法求解该业务接入控制问题。仿真结果表明，所提算法兼顾了用户的传输速率需求及网络间的负载均衡，取得较好的效果。
参考文献（略）