认知无线电网络中基于多用户分集的干扰对齐技术研究

发布时间：2017-10-17 17:41

  本文关键词：认知无线电网络中基于多用户分集的干扰对齐技术研究

  更多相关文章： 认知无线电 频谱共享 多用户分集 干扰对齐 功率分配

【摘要】：近年来,认知无线电作为一种智能的动态频谱接入技术,能够解决无线通信系统中频谱稀缺的问题,因此得到了广泛的关注与研究。在认知无线电网络中,认知用户自适应地设置传输参数,伺机接入授权频谱,与授权用户共享同一频段,使有限的频谱能够被更多的用户所使用。认知无线电规定,认知用户对授权用户的干扰必须小于一定的阈值,这严重地限制了接入频谱的认知用户数量。为了进一步提高频谱利用率,本论文将基于多用户分集的干扰对齐技术应用到认知无线电网络中,能够有效地消除多用户之间的互干扰,在保证授权用户服务质量的同时,为更多的认知用户提供动态接入频谱的机会,并最大化认知网络的总吞吐量。此外,考虑到绿色通信的要求,还将功率分配技术结合到基于多用户分集的干扰对齐网络中,进一步提高网络的频谱效率和能量效率。论文具体完成了如下工作。(1)首先从理论上定量的分析了信号经过干扰对齐处理后,接收端的SINR下降的原因。然后与MIMO系统比较,定性的分析了这一问题。为了充分利用认知无线电网络中大量认知用户的资源,将基于多用户分集的干扰对齐技术应用到认知无线电频谱共享中,既能有效地消除多用户之间的干扰、使更多的用户接入频谱,又能解决SINR下降的问题。(2)考虑到认知无线电网络中认知用户数量是动态变化的,给出了两种频谱共享的模型：模型一中,提出了OIASO算法和OIAT算法,在保证授权用户的通信要求的前提下,最优化认知网络的吞吐量；模型二中,认知用户较少,提出了IAUS和IAUAS算法,充分保证了授权用户的传输速率。(3)考虑到实际的无线通信系统中信道是非对称衰落的,认知用户接入频谱的机会不均等。为此,在原频谱共享算法的基础上进行了改进,添加了乘性公平因子,对OIAT算法和改进后的算法进行了Jain公平指数的比较,结果表明：认知用户的公平性得到了提升。(4)研究了基于多用户分集的干扰对齐网络中的功率分配的问题,以进一步提高网络的频谱效率和能量效率。并在提出的算法的基础上进行了改进,分析了计算复杂度,结果显示改进的算法能够以较小的性能损失换取较低的计算复杂度。
【关键词】：认知无线电 频谱共享 多用户分集 干扰对齐 功率分配
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 论文的研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外发展与研究现状10-13
• 1.2.1 认知无线电技术的研究现状10-12
• 1.2.2 干扰对齐技术的研究现状12-13
• 1.3 论文的研究内容和结构安排13-15
• 2 认知无线电与干扰对齐技术15-25
• 2.1 认知无线电技术15-18
• 2.1.1 认知无线电的基本概念和主要功能15-16
• 2.1.2 频谱共享16-18
• 2.2 干扰对齐技术18-24
• 2.2.1 干扰对齐的基本概念和简单网络模型18-19
• 2.2.2 最小化干扰泄露(MinIL)干扰对齐算法19-22
• 2.2.3 最大信干噪比(Max-SINR)算法22-23
• 2.2.4 仿真结果和分析23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 3 基于多用户分集的干扰对齐技术及其在认知无线电中的应用25-47
• 3.1 系统模型25-29
• 3.1.1 基于干扰对齐网络的频谱共享理论模型25-26
• 3.1.2 基于干扰对齐网络的频谱共享模型下的SINR的分析26-29
• 3.2 基于多用户分集的干扰对齐网络中的频谱共享算法29-40
• 3.2.1 S>Q的频谱共享模型29-34
• 3.2.2 S≤Q的频谱共享模型34-40
• 3.3 认知用户之间的公平性40-41
• 3.4 算法的仿真结果及分析41-46
• 3.4.1 S>Q模型下的性能分析41-43
• 3.4.2 S≤Q模型下的性能分析43-44
• 3.4.3 公平性分析44-46
• 3.5 本章小结46-47
• 4 基于多用户分集的干扰对齐网络中功率分配技术的研究47-58
• 4.1 系统模型47-48
• 4.2 机会干扰对齐网络中优化频谱效率和能量效率的功率分配技术48-51
• 4.2.1 频谱效率48-50
• 4.2.2 能量效率50-51
• 4.3 简化的OIASE算法和OIAEE算法51-53
• 4.3.1 算法描述51-52
• 4.3.2 计算复杂度分析52-53
• 4.4 仿真结果和分析53-57
• 4.4.1 OIASE算法53-54
• 4.4.2 OIAEE算法54-55
• 4.4.3 简化的OIASE和OIAEE算法55-57
• 4.5 本章小结57-58
• 结论58-60
• 参考文献60-64
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况64
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目64-65
• 致谢65-66

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