认知中继网络的最优化功率分配研究

发布时间：2017-09-16 09:29

  本文关键词：认知中继网络的最优化功率分配研究

  更多相关文章： 认知中继网络 功率分配 中断概率 KKT条件 总功率最小化

【摘要】：随着无线通信技术的飞速发展,无线数据业务不断多样化和宽带化,频谱资源变得越来越拥挤。目前所采用的传统静态频谱分配方案,使得频谱利用率不高,很多频谱资源被闲置或未被充分利用。认知无线电技术具有自主寻找和使用空闲频谱资源的能力,有望解决频谱资源紧缺和频谱低利用率之间的矛盾。在认知无线电网络中,认知用户通过感知闲置的已授权频段,在不对授权用户造成破坏性干扰的前提下借用授权频段,能极大提高频谱利用率。另一方面,通过中继协作,能够将长距离路径分成多个短距离。在保证点到点通信质量不变的情况下,能减小信号的发射功率,从而降低用户之间的信号干扰。因此,将中继协作与认知无线电技术相结合,不仅能进一步提高频谱的利用率,而且能降低通信系统的功率消耗,以达到提高通信系统容量和绿色宽带通信的目的。本文以认知中继网络为研究背景,对系统中的最优化功率分配问题进行探讨,主要完成以下工作:(1)针对单用户单中继认知网络,以中断概率最小化为优化目标,提出了一种最优化功率分配算法。该算法在保证授权用户的通信质量,且满足认知用户和认知中继自身发射功率的受限条件下,对认知中继系统进行功率分配以实现中断概率最小化的优化目标。首先,在认知用户的发射功率一定的条件下,使用KKT条件得到系统初步功率分配。然后,采用双向迭代搜索算法对初步功率分配进行调整达到对授权用户通信质量的保护,从而获得系统功率的最优分配。(2)针对多用户单中继的认知网络,以系统总功率最小化为优化目标,提出了一种最优化功率分配算法。该算法基于功率最小化等同于能效最大化原理,通过求取系统的最大能效从而实现系统最小功率的优化目标。首先,通过比较认知源节点与认知中继、认知中继和认知目的节点之间的信道增益后,将认知系统分成两部分。然后,分别对这两部分进行求解。一部分通过赋予认知用户最大允许功率获得其最大能效,另一部分的系统功率最小化问题转换为通过KKT条件进行求解的认知源节点总功率最小化问题,从而获得系统功率的最优分配。(3)对上述所提算法进行数值仿真和性能评估。仿真结果验证了方案的正确性和有效性。
【关键词】：认知中继网络 功率分配 中断概率 KKT条件 总功率最小化
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 研究背景与意义8-10
• 1.2 研究现状10-11
• 1.2.1 认知中继网络的研究现状10-11
• 1.2.2 功率分配的研究现状11
• 1.3 本文主要内容和结构安排11-13
• 第2章 认知中继网络关键技术及其优化算法13-30
• 2.1 认知无线电的关键技术13-17
• 2.2 无线中继协作17-23
• 2.3 主用户全面保护机制23-26
• 2.4 最优化与KKT条件26-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 单用户单中继认知网络的最优化功率分配30-37
• 3.1 系统模型30-32
• 3.2 基于KKT和双向迭代搜索的功率分配算法32-34
• 3.3 数值仿真与性能分析34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 多用户单中继认知网络的最优化率分配37-46
• 4.1 系统模型37-38
• 4.2 系统总功耗最小化功率分配算法38-41
• 4.3 数值仿真与性能分析41-44
• 4.4 本章小结44-46
• 第5章 全文总结与未来展望46-48
• 5.1 全文总结46-47
• 5.2 工作展望47-48
• 参考文献48-51
• 致谢51-52
• 攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科研成果52

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本文编号：862241