认知能量收集系统中针对次用户的最佳中继选择方案

发布时间：2020-08-31 21:03

　　 随着无线通信业务的飞速增长,用户数量急剧上升,异构网络林立,不仅导致了无线电频谱资源日益紧缺,也造成了移动通信网络能量消耗的日益增长。为同时解决频谱稀缺和能耗问题,将认知无线电技术与能量收集技术相结合的能量收集认知无线电网络(Energy Harvesting-Cognitive Radio Network,EH-CRN)具有重要意义。在EH-CRN引入协作中继,次用户既帮助主用户协作传输改善其传输性能,也从中获得自己的传输机会;同时,通过能量收集补充协作需要的能量消耗。所以,近几年的前沿研究已开始着眼于EH-CRN中的主次用户协作中继及性能优化。本文在总结分析现有相关研究成果基础上,针对目前主次用户协作的认知无线电能量收集系统中所存在的问题,结合承担项目需求,开展认知无线电能量收集系统中针对次用户的最佳中继选择方案的研究,主要工作如下:本文提出了一种基于次用户意愿和吞吐量的中继协作方案。与传统协作方案不同的是,该方案考虑次用户意愿,假设次用户可以根据自身需求选择携带数据量负荷较小的主用户进行合作,并给出了具体的协作策略。首先设计了一种能量收集时间分配因子的优化方案,使得在合作以及非合作模式下次用户吞吐量最大。进一步,在非合作模式下推导出能量收集时间分配因子的闭式解;在合作模式下,由于无法直接完全通过解析求解获得优化结果,故采用遍历搜索的方法求解优化问题。最后进行了仿真分析,一方面验证了本文方案的系统性能比传统合作方案有明显优势,另一方面仿真了不同参数对本文方案性能的影响。针对现有研究中系统模型单一、缺乏具体能量管理策略的问题,本文进一步提出了一种基于次用户能效的中继协作方案。考虑多用户的系统模型,并且假设接收机具有能量存储设备,可以合理地利用收集到的能量从而避免浪费。首先,认知无线电路由器收到合作请求后将主用户携带数据量信息广播给次用户,需要接入授权信道的次用户根据对自身传输功率的预算将合作决定发送给认知无线电路由器;其次,推导出了固定时隙内最小数据包分布的概率质量函数,同时给出了具体的协作策略;进一步,设计了一种基于次用户能效的能量收集时间分配因子和次用户传输功率的联合优化算法,并推导出能量收集时间分配因子的最优解以及次用户传输功率的闭式解。最后,通过仿真分析验证了所设计的算法及协作方案具有一定的性能优势。
【学位单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN925
【部分图文】：

在文献[32]，[33]中，均假设在每个时隙开始到能量过载的约束情况。但是实际的情况中，存的结论不够实用，需要有基于能量管理策略的 E统模型较为单一，难以解决实际问题。根据相关H-CRN 系统模型可以分为两类：一类是如图 1.1 式下的通信系统，例如文献[19]，[20]，[21]等；另继端-目的端的协作模式下通信系统，例如文献[32均考虑的是单个主用户对和单个次用户对，而实和多个次用户对的情况，较之于单用户的通信系案也更为复杂。因此，需要对多用户的认知无线

均考虑的是单个主用户对和单个次用户对，而实和多个次用户对的情况，较之于单用户的通信系案也更为复杂。因此，需要对多用户的认知无线图 1.1 源端-多目的端的通信系统

图 2.1 CR 基本认知周期享技术中，所谓频谱共享，是指在不影响主用户正入授权频段，从而实现动态频谱共享。高效率，并有效缓解频谱资源紧张的问题[17]。电的频谱共享与其他系统不同，一般来说，境、结构、用户行为等进行综合考虑，通过方式。因此，在频谱共享过程中首先要进行主用户使用的频段分配给次用户，相应地，了解周围的无线环境寻找是否有未被主用户的空闲频谱，可供使用的信道将分配给次用作与不合作，本文将着重讨论合作行为，并

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本文编号：2809318