认知异构网络中的功率控制研究

发布时间：2017-09-19 10:13

  本文关键词：认知异构网络中的功率控制研究

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【摘要】：随着信息技术的发展,人们对于数据业务多样性的需求也在不断提高。多种网络为不同需求的用户提供服务,形成了异构网络,同时异构网络能够解决用户分布不均的问题,具有广阔的应用前景。多种网络的融合也带来了网络间的干扰问题,认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术能够感知并智能地分配频谱,从而有效地控制和减少干扰。近年来,国内外的研究者们对认知无线电技术的研究日益深入,标准不断提高。其中功率控制技术能够在提高频谱利用率的同时有效降低干扰,成为了认知无线网络中的研究热点和关键技术之一。认知异构网络中主要存在网络选择和跨层干扰问题,论文通过对近几年文献资料和研究现状分析,针对上述问题展开深入研究。具体的研究工作和创新点如下：(1)针对两种网络共存的异构网络,提出了基于接入概率的接入控制算法。以接入概率表达式为基础,讨论了基站下行功率对接入概率的影响,通过控制基站下行发送功率达到控制接入概率值的目的,最终实现网络的接入性能优化,在避免干扰宏用户的前提下提高家庭用户传输质量。通过严格的数学推导证明了最优功率的存在性。仿真结果表明,提出的算法可以让新的家庭用户接入最优的网络,使网络资源得到合理分配,从而有效提高系统容量。(2)针对双层异构网络中的跨层干扰问题,提出了分层功率控制算法。在宏蜂窝和家庭蜂窝共存的系统中,对宏用户和家庭用户分别进行功率控制来降低跨层干扰。宏基站首先根据平均上行功率预算来决定宏用户的发送功率,优先保证宏用户的服务质量；然后引入干扰定价机制,对家庭用户的上行干扰征收一定的费用,控制家庭用户的发送功率,从而降低家庭用户带来的跨层干扰。仿真结果表明,本文提出的分层功率控制算法保证了宏用户的服务质量,并有效控制了跨层干扰。(3)在认知异构网络中,提出了基于动态干扰温度的功率调整策略。系统中家庭用户以underlay方式与宏用户共享频谱,干扰温度门限随着信道状态、家庭用户数量等参量动态调整。算法在干扰门限下得到以家庭用户的信干噪比为目标的功率迭代公式。仿真结果表明,动态干扰温度算法能够在信道状况良好时有效提高频谱利用率,在家庭用户数量较多时降低宏用户的中断概率。
【关键词】：认知无线电 异构网络 功率控制 系统容量
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景及方向11-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.3 主要内容与结构15-17
• 2 认知无线电及异构网络基础概述17-35
• 2.1 认知无线电的系统结构17-22
• 2.1.1 集中式架构17-18
• 2.1.2 分布式架构18-20
• 2.1.3 混合式结构20-22
• 2.2 认知无线电的关键技术22-25
• 2.2.1 频谱感知22-24
• 2.2.2 频谱分配24
• 2.2.3 功率控制24-25
• 2.3 异构网络的特点25-30
• 2.3.1 对称性与融合性26
• 2.3.2 环境感知性26-27
• 2.3.3 自组织性与自愈性27-28
• 2.3.4 开放性与透明性28-29
• 2.3.5 全IP性29-30
• 2.4 家庭蜂窝的网络架构30-34
• 2.4.1 家庭网络的部署方式31-32
• 2.4.2 家庭网络的接入机制32-33
• 2.4.3 家庭网络的工作频段33-34
• 2.5 本章小结34-35
• 3 基于接入概率的接入控制算法35-42
• 3.1 引言35-36
• 3.2 系统模型36
• 3.3 接入概率及最优功率存在性证明36-39
• 3.4 仿真分析39-41
• 3.5 本章小结41-42
• 4 基于功率控制的分层干扰管理42-51
• 4.1 引言42-43
• 4.2 系统模型43-44
• 4.3 分层干扰管理算法的实现44-47
• 4.3.1 基于功率预算的宏用户功率分配44-45
• 4.3.2 基于干扰代价的家庭用户功率分配45-47
• 4.4 仿真分析47-50
• 4.5 本章小结50-51
• 5 基于动态干扰温度的上行功率控制51-58
• 5.1 引言51
• 5.2 系统模型51-52
• 5.3 功率控制算法52-55
• 5.3.1 动态干扰温度限52-53
• 5.3.2 认知用户上行功率控制算法53-55
• 5.4 仿真分析55-57
• 5.5 本章小结57-58
• 6 总结与展望58-60
• 6.1 论文总结58-59
• 6.2 工作展望59-60
• 参考文献60-65
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果65-67
• 学位论文数据集67

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本文编号：881035