Next Generation Opportunistic Networking in Beyond 5G Networks
预计5G网络将通过分散式解决方案和先进的网络机制支持大规模流量。本文旨在通过整合以设备为中心的无线网络（包括设备到设备（D2D）通信）和下一代移动网络（NGO）来实现这一愿景。这种集成提供了多种通信模式，例如机会蜂窝和机会D2D辅助通信。以前的研究已经证明了这种集成在能源效率，频谱效率和流量卸载方面的潜力和好处。我们提出了一个以设备为中心的无线网络和非政府组织的整合，是不是由一个精确的知识存在的链接。所提出的技术利用一种新的概念，图建模的网络条件和网络连通性的演变。通过预期移动联网，将不确定性和未来条件纳入所提出的图模型中，以估计不同通信模式的传输能量成本。基于这些估计，设备使用最有效的通信模式来调度它们的传输。这些决策稍后会使用有关网络状态的更精确知识进行实时重新访问。进行的评估表明，所提出的技术显着降低了能耗（从60%到90%，取决于场景）相比，传统的单跳蜂窝通信和执行接近一个理想的基于Oracle的系统，充分了解现在和未来的事件。所提出的技术的传输和计算开销显示这种能量增益的影响很小。
2020-12-23 cs.NI
Location Aware Opportunistic Bandwidth Sharing between Static and Mobile Users with Stochastic Learning in Cellular Networks
我们认为位置相关的机会带宽共享之间的静态和移动下行链路用户在蜂窝网络。每个小区都有固定数量的静态用户。移动用户进入小区，在小区内移动一段时间，然后离开小区。为了向移动用户提供更高的数据率，我们提出在有利的时间和位置向移动用户提供更高的带宽，而在其他时间向静态用户提供更高的带宽。我们制定的问题作为一个长期的平均奖励马尔可夫决策过程（MDP）的每一步的奖励是静态和移动用户接收的瞬时数据量的线性组合，并找到最优策略。这种MDP的过渡结构一般不知道。为了缓解这个问题，我们提出了一个基于单时标随机逼近的学习算法。此外，注意到无约束的MDP可以用来解决一个有约束的问题，我们提供了一个学习算法的基础上多时标随机逼近。结果扩展到解决两类用户之间的公平带宽共享的问题。数值结果表明，我们的计划的性能改善，也性能增益和公平性之间的权衡。
2018-08-21 cs.NI
Opportunistic Third-Party Backhaul for Cellular Wireless Networks
随着高容量空中接口和大量的小型小区，回程（到基站的有线连接）越来越成为蜂窝无线网络的成本驱动因素。回程成本高的一个原因是，容量通常是在租用线路上购买的，并具有为峰值负载提供的保证速率。在本文中，我们提出了一种替代的\emph{opportunistic backhaul}模型，其中第三方提供基站和回程连接，并在可用时将其网络中的多余容量出租给蜂窝提供商，大概是以比保证连接低得多的成本。我们描述了一种可扩展的架构，这种部署使用开放获取毫微微蜂窝基站，这是小型的即插即用基站，在运营商的频谱，但可以直接连接到第三方提供商的有线网络。在所提出的架构，我们提出了一个通用的用户关联优化算法，使蜂窝提供商动态地确定哪些手机应分配给第三方的毫微微蜂窝基站的基础上的交通需求，干扰和信道条件和第三方接入定价。虽然优化是非凸的，该算法使用计算效率高的方法，通过对偶分解找到近似解。基于实际基站位置的部署模型的模拟表明，如果采用第三方，开放获取毫微微蜂窝基站可以达到甚至一小部分的WiFi接入点的当前市场渗透率，大容量增益是可以实现的。
2013-05-04 cs.NI
COLoRIS: Localization-agnostic Smart Surfaces Enabling Opportunistic ISAC in 6G Networks
本文提出COLoRIS，一种利用定位无关的RIS配置和训练学习模型实现6G网络中机会式ISAC的定位方法，实验显示定位误差为5%，低复杂度版本误差约11%且能耗仅增加2.7%。
2025-03-28 cs.NI
Coverage Gains from the Static Cooperation of Mutually Nearest Neighbours
蜂窝网络中的协作最近被认为是一种有前途的方案，以提高系统性能。在这项工作中，集群的基础上形成的相互最近的邻居关系，它定义了哪些站合作对，哪些不。当节点位置遵循泊松点过程（PPP）时，原始聚类模型的性能可以由另一个模型近似，所述另一个模型由配备有足够标记的两个PPP（一个用于单打，一个用于对）的叠加形成。这允许导出两个用户簇关联规则下的网络覆盖概率的精确表达式。数值计算表明，从不同的信号合作方案，可以达到15%的覆盖增益相比，标准的非合作网络覆盖。该分析是通用的，可以应用于任何类型的合作或协调对发送节点之间。
2016-04-15 cs.IT cs.NI math.IT
5 Shades of Cooperation: Spectrum Sharing in the Upper-Mid Band
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
该研究针对中高频段频谱稀缺闲置问题，提出五种合作模式的运营商间频谱共享方案，经27基站7GHz载波的数字孪生评估，其用户速率增益超2.5倍，且仅需少量元数据交换即可实现。
2026-08-25 cs.NI
Delay Analysis of Multichannel Opportunistic Spectrum Access MAC Protocols
我们在本文中提供了一个全面的延迟和延迟分析的两个基线媒体访问控制（MAC）协议的多用户认知无线电（CR）网络和调查的影响，不同的网络参数，如数据包大小，Aloha型媒体访问概率和信道数对系统性能。除了一个精确的马尔可夫链，它遵循所有用户的队列状态，几个较低的复杂性排队论的近似。所提出的解析近似的精度和性能进行了验证与广泛的模拟。据观察，对于CR网络使用Aloha型访问控制信道，缓冲MAC协议，其中在中断的情况下，CR用户等待主用户在恢复传输之前腾出信道，优于切换MAC协议，其中CR用户在主用户出现的情况下腾出信道，然后再次竞争以获得对新信道的访问。原因在于，两种协议的延迟瓶颈是成功接入控制信道所需的时间，这对于切换MAC协议来说发生得更频繁。我们还提出了一个用户聚类的方法，其中用户被划分为集群，每个集群有一个单独的控制信道，并观察到，它可以显着提高性能，通过减少每个控制信道的竞争用户的数量。
2014-03-27 cs.NI
An Information Theoretic Point of View to Contention Resolution
我们考虑一个时隙无线网络的基础设施设置与基站（或接入点）和N个用户。假设基站和用户之间的无线信道增益是i.i.d.，并且基站寻求在每个时隙中调度具有最高信道增益的用户（机会调度）。我们假设具有最高信道增益的用户的身份是使用一系列竞争时隙并利用来自基站的反馈来解决的。在此设置中，我们制定的竞争解决问题的机会主义调度确定一个随机阈值（信道增益），从其他样本中分离出最好的信道。我们发现，解决争用的平均延迟与随机阈值的熵有关。我们说明了我们的配方通过研究机会分裂算法（OSA）的i.i.d.无线信道[9]。我们注意到，OSA的阈值对应于最大概率分配方案。我们猜想，最大概率分配是一个熵最小化策略和延迟最小化策略的i.i.d.无线频道最后，我们讨论了其他几个网络场景的适用性，这个框架。
2013-07-31 cs.IT cs.NI math.IT
MAC Centered Cooperation - Synergistic Design of Network Coding, Multi-Packet Reception, and Improved Fairness to Increase Network Throughput
我们设计了一个跨层的方法，以帮助开发一个合作的解决方案，使用多包接收（MPR），网络编码（NC），和介质访问（MAC）。我们构建了IEEE 802.11 MAC协议的行为模型，并将其应用于关键的小规范拓扑组件和它们的较大的对应物。从这个模型得到的结果与可用的实验结果与保真度相匹配。使用这个模型，我们表明，公平分配的IEEE 802.11 MAC可以显着阻碍性能，因此，我们设计了一个新的MAC，不仅大大提高了吞吐量，但提供公平的信息流，而不是节点。我们表明，NC，MPR，和我们的新MAC之间的合作实现了超加性增益高达6.3倍的路由与标准IEEE 802.11 MAC。此外，我们扩展的模型来分析我们的MAC的渐近和吞吐量行为的节点数量的增加或MPR能力仅限于一个单一的节点。最后，我们表明，虽然网络性能降低了大量的不对称或有限的MPR实施到一个中心节点，有一些重要的实际情况下，即使在这些条件下，MPR，NC，以及它们的组合提供显着的收益。
2011-07-19 cs.NI
Studying Node Cooperation in Reputation Based Packet Forwarding within Mobile Ad hoc Networks
在移动自组织网络（MANET）的范例中，转发来自其他节点的数据包需要节点之间的合作。然而，由于每个节点可能不想浪费它的能量，合作的行为不能得到保证。因此，有必要实施一些机制来避免自私行为，促进合作。在本文中，我们提出了一个简单的基于交换条件的信誉系统，即，转发的节点获得信誉，但是如果它们不转发来自合作用户的分组（基于信誉确定），则它们损失更多的信誉，并且当它们选择不转发来自非合作用户的分组时，它们损失较少的信誉。在此框架下，我们的用户行为建模为一个进化的游戏，并提供条件，导致合作行为的研究所提出的游戏的进化稳态。数值分析提供了研究所产生的平衡，并说明如何提出的模型相比，传统的模型进行。
2020-12-02 cs.NI
Spectrum Sensing Via Reconfigurable Antennas: Is Cooperation of Secondary Users Indispensable?
这项工作提出了一个分析框架，通过计算出在每个方案中实现的分集和编码增益之间的权衡来表征合作和非合作频谱感知方案的性能。基于这一分析，我们试图回答的基本问题：我们可以免除SU的合作，仍然实现了任意的多样性增益？它表明，这确实是可能的，通过一种新的技术，可以提供分集增益为一个单一的SU使用一个天线。该技术是基于一个可重构的天线，随着时间的推移改变其传播特性的使用，从而创建一个人工的时间分集。结果表明，使用可重构天线优于合作以及非合作计划在低和高信噪比（SNR）。此外，如果信道状态信息在SU处可用，则还可以实现额外的SNR增益。
2014-01-30 cs.IT cs.NI math.IT
Opportunistic Sleep Mode Strategies in Wireless Small Cell Networks
能量有效机制的设计是新兴的无线小小区网络中的关键挑战之一。在本文中，提出了一种新的方法，用于机会性地切换ON/OFF基站，以提高无线小小区网络中的能量效率。所提出的方法使得小小区基站能够优化它们的下行链路性能，同时在彼此之间平衡负载，同时满足它们的用户的服务质量要求。该问题被制定为一个非合作的基站之间的游戏，寻求最小化的成本函数，捕捉能量消耗和负载之间的权衡。为了解决这个问题，提出了一种分布式学习算法，基站使用该算法自主选择最优传输策略。仿真结果表明，所提出的方法产生显着的性能增益，减少能源消耗高达23%，减少负载高达40%，相比传统的方法。
2016-04-29 cs.IT cs.NI math.IT
Collaboration and Coordination in Secondary Networks for Opportunistic Spectrum Access
在本文中，我们解决了一般情况下，一个协调的二级网络愿意利用通信机会留下的一个持牌的主要网络空置。由于次级用户（SU）通常对环境没有先验知识，他们需要通过感测技术来学习每个信道的可用性，然而这可能容易出现检测错误。我们认为，次级用户之间的合作，可以使有效的学习和协调机制，以最大限度地利用频谱的SU，同时最大限度地减少对主网络的影响。为了实现这一目标，本文提出了三个新的贡献。首先，我们制定的频谱选择在二级网络的多臂强盗（MAB）问题的一个实例，我们扩展到协作学习的情况下，在每个SU学习频谱占用的分析，并与其他SU共享此信息。我们发现，SU之间的合作可以减轻传感误差对系统性能的影响，并提高学习过程的收敛到最优解。其次，我们整合的学习算法与两个合作技术的基础上修改版本的匈牙利算法和轮循算法，允许减少SU之间的干扰。第三，我们得出的基本限制的基础上置信上限（UCB）的政策在对称的情况下，所有SU有相同的感知资源的质量的合作学习算法的性能。大量的仿真结果证实了我们的联合学习协作算法在保护主用户（PU）的操作，同时最大限度地提高SU的性能的有效性。
2012-04-13 cs.NI stat.AP stat.ML
Distributed SIR-Aware Opportunistic Access Control for D2D Underlaid Cellular Networks
在本文中，我们提出了一种分布式的干扰和信道感知的机会接入控制技术的D2D底层蜂窝网络，其中每个潜在的D2D链路是活跃的，每当其估计的信号干扰比（SIR）是高于预定阈值，以最大限度地提高D2D区域的频谱效率。我们的SIR感知机会接入方案的目标是提供足够的覆盖概率，并通过利用由密集的下层D2D用户使用自适应决策激活阈值引起的干扰来增加D2D链路的聚合速率。我们确定最佳D2D激活概率和阈值，建立在使用随机几何推导的D2D链路的覆盖概率和区域频谱效率的解析表达式上。具体地，我们提供了用于最优SIR阈值的两个表达式，其可以以分散的方式应用于每个D2D链路，以便分别使用无条件和有条件D2D成功概率来最大化D2D区域频谱效率。在不同的网络设置中的仿真结果示出了与现有的信道感知接入方案相比，两种SIR感知阈值调度方法在D2D链路覆盖概率、区域频谱效率和平均和速率方面的性能增益。
2014-10-10 cs.IT cs.NI math.IT
Interference-Aware Opportunistic Random Access in Dense IoT Networks
在分散传输的多小区随机接入系统中，由于协调的困难，设计一种能够获得最优吞吐量的随机接入协议是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一个分散的干扰感知的机会随机接入（IA-ORA）协议，使我们能够获得最佳的吞吐量缩放在超密集的多小区随机接入网络与一个接入点（AP）和一些用户。与其中用户由基站选择的蜂窝多址接入的机会调度形成鲜明对比，在IA-ORA协议下，如果不仅到服务AP的期望信号功率足够大而且到其它AP的生成干扰泄漏功率足够小（即，满足两个阈值条件）。作为主要结果，示出了最优聚合吞吐量缩放（即，小区中$\frac{1}{e}$的MAC吞吐量和功率增益）。此外，它是通过计算机模拟的数值证明，在实际设置下，建议IA-ORA协议优于传统的机会随机接入协议的总吞吐量。
2020-06-15 cs.DC cs.IT cs.NI
On Information and Energy Cooperation in Energy Harvesting Cognitive Radio
本文考虑了主用户和次用户都是能量收集节点时，主用户和次用户在信息和能量两个层面上的合作。特别地，辅助发射机帮助中继主消息，并且进而获得频谱接入作为奖励。此外，如果次级发射器是能量受限的，则初级发射器向次级发射器供应能量，这促进了不间断的协作。我们解决这个两级合作在一个有限的地平线与有限的电池约束在二次发射机。在保证主用户和次用户速率保证的同时，我们的目标是最大化主用户速率。我们开发了一个迭代算法，获得最佳的离线电源政策的主要和次要用户。为了深入了解最优解的结构，我们研究了特定的场景。此外，我们还研究了二次速率约束和有限电池对一次速率和合作概率的影响。我们表明，联合信息和能源合作增加了合作的机会，并实现了显着的收益率只有信息合作。
2015-07-16 cs.IT cs.NI math.IT
Achieving Large Multiplexing Gain in Distributed Antenna Systems via Cooperation with pCell Technology
在本文中，我们提出了pCellTM技术，第一个商业级的无线系统，采用分布式收发站之间的合作，以创建并发的数据链路，在同一频谱的多个用户。首先，我们采用几何空间信道模型来分析每个用户的信号与干扰加噪声比（SINR），以定义用户天线（或个人小区，即，pCells）。然后，我们描述的系统架构，包括一个通用处理器（GPP）的软件定义无线电（SDR）的无线平台实现实时LTE协议栈与现成的LTE设备进行通信。最后，我们提出的实验结果表明，高达16个并发的空间信道的聚合平均频谱效率为59.3 bps/Hz的下行链路和27.5 bps/Hz的上行链路，提供数据率的200 Mbps的下行链路和25 Mbps的上行链路在5 MHz的TDD频谱。
2016-01-22 cs.IT cs.NI math.IT
Multi-Source Cooperative Communication with Opportunistic Interference Cancelling Relays
在本文中，我们提出了一个多用户合作协议的无线网络。两个源同时发送它们的信息块，并且中继采用机会性连续干扰消除（SIC）来努力解码它们。如果解码失败，则在中继器处将自适应解码/放大转发方案应用于解码块或其足够的统计。该协议的主要特点是，SIC被利用在网络中，因为更多的机会出现为每个块被解码作为使用的中继NRU的数量增加。此功能在分集和复用增益方面带来了好处，这些好处在分析中断模型和分集复用权衡（DMT）分析的帮助下得到了证明。在没有任何网络同步和协调的情况下实现性能改进。在这项工作的最后一部分的封闭形式的中断概率模型使用的NRU中继，具有最佳的SIC性能，从大量的NR节点的离线预选的新方法。分析结果证实了广泛的模拟，而该协议相比，在文献中报道的正交和多用户协议。
2015-09-03 cs.IT cs.NI math.IT
Traffic Management for Heterogeneous Networks with Opportunistic Unlicensed Spectrum Sharing
本文研究如何最大限度地提高基于每用户的吞吐量在一个M层异构无线网络（HetNet）的最佳管理接入点（AP）之间的流量在HetNet。前M-1层中的AP可以同时使用授权频谱，而它们通过所提出的机会性载波侦听多路访问与冲突避免（CSMA/CA）协议与第M层中的AP共享未授权频谱。同时接入授权和非授权频谱的AP能够通过载波聚合技术整合其频谱资源。我们首先表征的小区负载的分布和信道接入概率的每个AP使用广义AP关联方案。对于每个层中的AP，针对信道增益和AP关联权重的一般随机模型，导出其在授权和未授权频谱中的平均频谱效率的严格下限。我们定义了每用户链路吞吐量和每用户网络吞吐量的基础上得出的平均频谱效率，并最大限度地提高他们提出的分散和集中的流量管理计划的AP在第一M-1层的约束下，每用户链路吞吐量的层M AP必须高于一些最低要求的值。最后，一个共存的LTE和WiFi网络的数值例子来验证我们的推导结果和发现。
2017-02-16 cs.IT cs.NI math.IT
