认知无线电网络的功率分配方案研究

发布时间：2017-03-27 16:24

  本文关键词：认知无线电网络的功率分配方案研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会的不断发展,无线通信在人们高标准快节奏的生活中占据的地位愈发重要。各种无线通讯设备使用量的快速增长使得无线电频谱资源变得日渐紧缺,而认知无线电(CR,Cognitive radio)技术的提出给未来无线通信的发展带来了一缕曙光。CR是基于用户分级的一种高效利用频谱资源的智能无线通信技术。在其网络中存在两种用户类型,即主用户(PU,Primary user)(授权用户)和次用户(SU,Secondary user)(认知用户或非授权用户)。SU在不影响PU正常传输的前提下,通过调整通信参数来机会接入网络完成通信,实现两类用户间的频谱共享,从而提高无线电频谱的利用效率。频谱感知和功率控制是CR网络中的两个关键技术。认知用户通过相应的频谱感知技术对所处环境的频谱资源情况进行判决分析,以期尽可能地挖掘出可利用的通信机会。根据频谱感知结果,功率控制技术通过调整SU发射机的发射功率来满足SU的通信需求,同时对PU干扰进行必要地限制。本论文就是围绕上述问题进行了详细研究,并重点针对CR网络功率分配问题提出了几种实现方案,主要工作如下:1)为避免传统凸优化方案对所求问题形式要求严格的缺点,本文研究了基于人工智能算法的CR网络功率分配方案。针对正交频分复用(OFDM,Orthogonal frequency division multiplexing)网络中PU和SU并行频带上共存的通信模型,考虑各PU所提出的干扰温度(IT,Interference temperature)约束及SU发射功率约束,提出了基于人工鱼群(AFS,Artificial fish swarm)算法的功率分配方案。在分析了传统AFS算法的优缺点及其他智能算法特点后,进一步提出了基于改进人工鱼群(IAFS,Improved artificial fish swarm)算法的CR网络功率分配方案。通过与其他算法的仿真结果对比,本文所提方案无论是运行速度还是通信性能都具有显著的优越性。2)考虑传统IT约束对PU保护有限且缺少实际获得方式的问题,本文从研究新约束条件角度出发,提出了两种基于新约束条件的功率分配方案,即基于主用户传输速率(PDR,Primary data rate)约束的CR网络功率分配方案和基于主用户超时概率(PTP,Primary timeout probability)约束的CR网络功率分配方案。考虑实际通信环境中信道参数的不确定性问题,进一步引入了鲁棒优化理论,将基于名义参数模型的功率分配方案转化成为鲁棒优化问题,以实现参数摄动下的SU间通信。考虑现代社会对绿色节能通信的需求,本文采用了以CR网络的能效(EE,Energy efficiency)为优化目标来进行SU的功率分配。此外,本文还讨论了各新约束条件与传统IT约束条件间的关系,给出了一种IT约束阈值的获得方式。3)为解决以往功率分配中瞬时信道状态信息(CSI,Channel status information)不易获取的限制及传统频谱感知中二值判决对PU情况分析不完全的问题,本文在有限信道反馈技术和多值感知技术的启发下,提出了一种基于主用户端量化信息的CR网络功率分配方案。在PU采用有限信道反馈方式进行通信的情况下,SU利用多值感知技术对PU活动情况进行判决分析,并根据PU的预设量化码书和主用户速率损失(PRL,Primary rate lost)约束来调节自身发射功率,以不影响PU正常通信的前提下完成数据传输。该方案只需获取信道增益的分布情况而不需瞬时值的特点使得功率分配方案更具实际意义。
【关键词】：认知无线电 功率分配 人工智能算法 凸优化 鲁棒优化 频谱感知
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 认知无线电技术13-15
• 1.2.1 认知无线电定义13-14
• 1.2.2 认知无线电功率分配发展现状14-15
• 1.3 课题主要研究内容15
• 1.4 论文总体框架15-18
• 第2章 数学基础18-26
• 2.1 凸优化理论18-20
• 2.1.1 引言18
• 2.1.2 凸集与凸函数18-19
• 2.1.3 KKT条件19-20
• 2.2 人工智能算法理论20-23
• 2.2.1 引言20
• 2.2.2 群集智能算法20-22
• 2.2.3 进化计算算法22-23
• 2.3 鲁棒优化理论23-24
• 2.3.1 引言23
• 2.3.2 不确定性描述23-24
• 2.3.3 鲁棒对等模型转化24
• 2.4 本章小结24-26
• 第3章 基于人工智能算法的认知无线电功率分配方案26-42
• 3.1 引言26
• 3.2 基于传统人工鱼群算法的认知无线电功率分配方案26-36
• 3.2.1 系统模型27-28
• 3.2.2 数学模型28-29
• 3.2.3 功率分配29-33
• 3.2.4 仿真分析33-36
• 3.3 基于改进人工鱼群算法的认知无线电功率分配方案36-40
• 3.3.1 功率分配37-38
• 3.3.2 仿真分析38-40
• 3.4 本章小结40-42
• 第4章 基于新约束条件的认知无线电功率分配方案42-58
• 4.1 引言42
• 4.2 基于主用户传输速率约束的认知无线电功率分配方案42-49
• 4.2.1 系统模型43
• 4.2.2 数学模型43-44
• 4.2.3 功率分配44
• 4.2.4 主用户传输速率约束与干扰温度的关系44-46
• 4.2.5 考虑鲁棒优化的功率分配方案46-48
• 4.2.6 仿真分析48-49
• 4.3 基于主用户超时概率约束的认知无线电功率分配方案49-55
• 4.3.1 系统模型50
• 4.3.2 数学模型50-51
• 4.3.3 功率分配51-53
• 4.3.4 主用户超时概率约束与干扰温度的关系53
• 4.3.5 仿真分析53-55
• 4.4 本章小结55-58
• 第5章 基于主用户端量化信息的认知无线电功率分配方案58-72
• 5.1 引言58
• 5.2 基于主用户端量化信息的感知58-62
• 5.2.1 系统模型59
• 5.2.2 感知主用户59-62
• 5.3 基于主用户端量化信息的认知无线电功率分配方案62-70
• 5.3.1 数学模型63-66
• 5.3.2 功率分配66-67
• 5.3.3 仿真分析67-70
• 5.4 本章小结70-72
• 第6章 总结与展望72-74
• 6.1 总结72-73
• 6.2 展望73-74
• 参考文献74-80
• 作者简介及在学期间的科研成果80-81
• 致谢81

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