C-RAN系统中数据压缩处理和协作认知资源分配算法研究

发布时间：2017-12-09 15:37

  本文关键词：C-RAN系统中数据压缩处理和协作认知资源分配算法研究

  更多相关文章： C-RAN系统 数据压缩 CR技术 OFDM AF协作通信 频谱租用 载波配对 拉格朗日对偶

【摘要】：传统的蜂窝接入方式制约着无线通信的发展,而采用集中化数据处理、协作式资源分配和实时云计算设备的云化无线接入网(Cloud-Radio Access Network, C-RAN)可以满足未来通信多业务、高能效的要求,是下一代无线通信网络的备选方案。一方面,考虑大规模天线技术的应用,C-RAN系统中射频处理单元到基带处理单元之间的链路负载大幅增加,导致链路过载。通过对数据进行压缩,将链路负载降低到现有标准可承载的范围,是C-RAN系统要解决的关键问题之一。另一方面,C-RAN系统的协作资源分配的研究主要局限于授权频谱,而采用认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术能更高效的利用频谱资源。因此,论文对C-RAN系统的数据压缩和多用户协作认知资源分配进行研究,主要工作如下：(1)在对C-RAN系统链路过载问题分析的基础上,根据系统中最小均方误差均衡算法,论文提出一种能够充分利用信道信息的高效数据压缩的算法。根据信道估计与获取方式的不同,结合C-RAN的系统结构给出三种具体的解决方案。将数据压缩方案应用于LTE的上行链路,进行链路级仿真并给出仿真结果。结果表明,论文提出的C-RAN系统数据压缩算法,可以在较小的性能损失的情况下,对链路数据实现有效的压缩,满足链路的速率要求。(2)为实现更加灵活的资源分配,论文构建一种采用认知无线技术的多载波多用户的协作通信系统。系统基于频谱租用模式,次要用户通过给主要用户做放大转发(Amplified -and-Forward, AF)中继,动态使用主要用户的频谱资源。在给出的系统模型基础上,论文研究了基于子载波配对的资源分配算法。考虑到次要用户的公平性,论文以最大化次要用户的“α-效用”为目标,在满足主要用户的目标速率和功率限制、次要用户的功率限制的条件下,优化分配功率、中继、子载波对三种系统资源。针对规划的优化问题,采用拉格朗日对偶算法和梯度迭代法进行求解,并进行仿真分析。结果表明,与恒功率策略、固定载波配对策略相比,提出的算法既可以兼顾次要系统用户的公平性,又能够使次要系统的速率达到最优。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5

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本文编号：1270949