基于中继选择和信道分配的无线中继网络资源优化配置

发布时间：2021-07-27 16:28

　　无线通信技术和各种智能设备的快速发展对传统无线通信网络产生巨大的冲击,如何在复杂的通信环境中保证用户的通信质量,提高用户的服务质量是亟需解决的问题。为了建立符合实际通信环境的信道,考虑信道的不确定性对系统的影响至关重要。由于用户所处的位置和环境等不同,如何选择合适的中继及子载波协助其传输信息也是提高系统通信质量的关键。本文针对中继协助的不同通信场景,通过对功率、中继、子载波等合理的分配来优化系统性能。首先,针对动态变化环境下信道具有不确定性和边缘移动用户通信质量差的问题,提出一个联合移动中继选择、子载波分配和功率分配的鲁棒功率控制算法。在信道估计误差服从某种分布的假设下,通过中断概率约束的形式模拟不确定性信道的状态,然后利用数学方法将其转化成可处理的形式。利用移动中继协助通信可以提高移动通信系统的灵活性和通信质量。仿真验证了该算法通过不断调整功率可以获得动态通信环境下系统的最大能效。其次,针对现有无线网络频谱资源利用率不高的问题,构造了一个联合中继选择、子载波配对的中继协助的认知无线网络资源优化问题,通过主用户和次级用户共享频谱的方式提高频谱利用率。利用目标最大化准则和匈牙利算法解决了... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

KJ情况分配矩阵

第3章基于中继选择的认知无线网络的鲁棒能效配置-47-图3-8KJ情况分配矩阵图3-9KJ情况分配矩阵(2)对于情况KJ，这意味着目的节点没有足够的子载波使用，并且某些用户无法被接受。为了获得最佳的系统性能，我们仅选择信道条件良好的用户分配子载波，其余信道条件较差的用户将被删除。目的地节点的数量等于子载波的数量的情况也是如此。我们也可以用一个简单的例子说明这个问题。假设2,3,iiiKJgkd，对于ig中参数定义前文中有，这里不再赘述。假设路损系数分别为12k0.7,k0.5，用户距离分别为123d100,d150,d200，此时采用KJ时的策略。因此第一个和第二个用户选择接入，第三个用户在该通信周期内被移除，对应的缺少子载波的行被零填充，被移除的用户的那一列即第三列也将被零填充，即1323qq0。下面的矩阵中由虚线包围的行和列被删除。因此，这个3*3的矩阵将退化为一个2*2的矩阵。这种KJ的情况等价于KJ的情况，其矩阵转化过程将由图3-9表示。3.4.5鲁棒能效优化算法与频谱效率优化算法的比较在图3-10中可以看到，在鲁棒能效最大化算法(EEM)下，系统的能量效率值随thSINR的增加而降低，并不是thSINR越大，可以实现的能效就越高。thSINR的增加导致数据传输速率的增加。当数据传输速率的增加速度小于功率损耗的速度时，系统的能效会下降。在文献[72]中提出的频谱效率最大化(SEM)算法下，系统的能效不会随着thSINR的变化而变化。这是因为在SEM算法下，系统的,,lsmridjSINR

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3306134