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认知无线电网络中能效优化方法研究

发布时间:2022-01-24 12:32
  未来通信产业面临更快信息速率、更高频谱效率以及更低能量损耗等指标要求。在面临产业发展与频谱资源之间供需矛盾的问题时,认知无线电技术允许次级用户暂时接入主用户未占用的空闲频段,有效地提高了频谱利用率。但相对于非认知网络,频谱感知等技术带来了更多的能量损耗。协作感知一方面可以改善感知性能提高系统吞吐量,但另一方面也会导致能量损耗进一步增高。本文将重点针对多用户协作场景下能量效率的最大化以及能量效率-频谱效率的折中优化展开研究,具体内容如下:首先,本文将研究在信道状态和噪声功率已知、未知的两种多用户协作场景下通过优化融合门限实现次级用户能效最大化的问题。在虚警概率的约束下,建立最大化能效的有约束分式优化问题。在信道和噪声已知的场景下,基于分式规划引入权重因子,证明最优权重因子与最优能效之间的关系并推导权重因子的上下界,然后给出基于二分法求解最优权重因子的方案,进而得到最优融合门限实现平均能效的最大化。进一步研究在信道和噪声未知场景下,次级用户能效最大化问题。已知接收信号,求解未知的信道增益、噪声功率和主用户状态,通过推导与极大化隐藏参量的对数似然函数的条件期望,提出一种基于机器学习算法-二分... 

【文章来源】:西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:91 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

认知无线电网络中能效优化方法研究


认知无线电中主用户网络与次级用户网络

频谱,感知模型,集中式


次级用户次级用户图2.3 集中式协作感知模型B.分布式网络结果分布式协作频谱感知模型如图 2.4 所示,该认知网络中包含多个次级用户。在分布式协作频谱感知中,次级用户通过一定的方式,与相邻的其他次级用户共享感知结果,然后各自分析所有感知结果,并对主用户是否存在于频带中做出判决。由于协作中不需要融合中心的存在,所以分布式协作频谱感知在一定程度上节约了硬件成本。但是,相对于集中式而言,分布式对于每个次级用户独立感知信息的可靠性和计算能力有更高的要求。同时,每个认知用户都需要跟其他多个节点进行通信的方式提高了整个网络的复杂度。次级用户次级用户 次级用户次级用户图2.4 分布式协作感知模型(2) 协作频谱感知融合判决准则本文采用集中式协作频谱感知的方式,在该结构中,融合中心收集所有网络结构

频谱,感知模型,分布式协作,频谱


次级用户 次级用户次级用户图2.4 分布式协作感知模型(2) 协作频谱感知融合判决准则本文采用集中式协作频谱感知的方式,在该结构中,融合中心收集所有网络结构

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于随机矩阵最大特征值分布的频谱感知算法[J]. 何希,杨雪梅,徐家品.  计算机测量与控制. 2017(02)
[2]基于线性加权的频谱感知算法研究综述[J]. 包志强,郭瑞星.  现代电子技术. 2015(01)
[3]进化多目标优化算法研究[J]. 公茂果,焦李成,杨咚咚,马文萍.  软件学报. 2009(02)

博士论文
[1]几种改进的分解类多目标进化算法及其应用[D]. 谭艳艳.西安电子科技大学 2013

硕士论文
[1]大规模MIMO系统中能效优化方法研究[D]. 刘永莉.西安电子科技大学 2017
[2]基于分解排序的多目标进化算法的研究[D]. 杨志翔.南京航空航天大学 2016
[3]宽带认知网络频谱感知和功率分配技术研究[D]. 李敏.西安电子科技大学 2015
[4]大规模MIMO系统中频带效率和能量效率的优化[D]. 杜炜民.西安电子科技大学 2015
[5]基于粒子群的多目标约束优化算法研究[D]. 丁晓霖.华东理工大学 2015
[6]EM算法及其应用[D]. 张宏东.山东大学 2014
[7]非支配排序遗传算法(NSGA)的研究与应用[D]. 高媛.浙江大学 2006



本文编号:3606577

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