最大化能量有效性的下垫式认知无线电中继网络功率分配研究

发布时间：2019-10-29 06:08

【摘要】：随着无线通信技术的不断发展,特别是物联网、大数据和5G通信技术的飞速演进,加之无线通信技术的应用日渐广泛,无线频谱资源作为非可再生资源变得越来越稀缺。但是,频谱资源紧缺和目前频谱资源利用率低的矛盾日益凸出。为了解决这一问题,上个世纪末,人们提出了认知无线电CR(Cognitive Radio)的概念。认知无线电技术可以允许次用户(Secondary User)机会地接入授权网络中,在不影响主用户(Primary User)正常通信的前提下与主用户共享同一频率,这可以大大提高频谱利用效率与网络的传输能力。认知无线电技术为今后无线通信的发展提供了无限可能。目前已有很多学者致力于研究认知无线电领域的各类问题。在认知无线电的研究领域中,正交频分复用技术OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)以其明显的优点在认知无线电系统中得到广泛的使用。在多用户的认知网络中,OFDM能够动态分配子载波给各个用户,并且相邻子载波间的干扰很低,将OFDM技术和认知无线电系统相结合可以实现频谱资源的充分和合理的利用。在实际传输环境中经常会有由于传输距离约束、边缘效应和遮蔽效应等不良因素,造成信息无法完成端到端的传送。为了解决这一问题,中继协同传输技术应运而生,它在增加分集增益的基础上,扩大了拓扑范围和传输距离。以往在资源分配问题的研究中,人们往往默认所获得的信道状态信息CSI(Channel State Information)是完美的。但是由于信道状态信息的获取是来自于对信道状态的估计,所以它不可避免会存在估计误差和各种干扰。它们的存在有可能会对系统的通信性能产生很大的影响。研究具有抗干扰能力的具有鲁棒性的功率分配方法很有必要。近些年来,人们已经发现无线通信应用的日益增长带来了大量的能源消耗,而且这种消耗还在不断扩大。这其中,由于传统无线通信技术没有考虑消耗能源会带来不必要的环境污染和能源利用率低的问题。目前,解决这一问题的绿色通信技术正在得到人们的认同,并不断发展。本文综合考虑上面提到的问题和技术,针对基于OFDM的认知无线中继协同网络、各种信道的不确定性和绿色通信的理念提出了基于最大化能量有效性的鲁棒功率分配算法。该算法采用上境图法、拉格朗日乘子法、KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和基于鲁棒Worst-case方法解出发射功率的解析解,并给出了算法的迭代形式。计算机仿真结果表明,在最小吞吐量和最大发射功率的以及干扰问题的约束下,该算法可以通过调节发射功率来达到系统能量有效性最优的效果。同时,该算法计算复杂度低、收敛速度快,可以有效克服信道状态信息的不确定性影响。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN925

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本文编号：2553403