认知无线网络中协作频谱感知策略与性能优化分析

发布时间：2017-07-28 19:13

  本文关键词：认知无线网络中协作频谱感知策略与性能优化分析

  更多相关文章： 认知无线电网络 认知中继网络 单层认知无线网络 双层认知无线网络 资源分配 无线携能

【摘要】：随着移动通信的飞速发展,为了满足人们对未来爆炸性增长的移动数据以及各类新型业务的需求,第五代移动通信(5G)系统应运而生。移动互联网和物联网作为未来移动通信发展的两大主要驱动力备受关注。认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术对周围无线环境感知的同时,集合当前状态以及参考历史信息进行检测、分析、学习和规划,通过自适应地调整自己的传输参数实现频谱的动态接入以提高频谱利用率,成为移动互联网和物联网发展的关键技术。考虑未来网络的多样性,针对不同网络架构,以提高认知无线网络的性能为目标,设计有效的资源分配算法,是目前学术界的研究重点。因此,考虑认知无线网络的非完美状态信息、能量受限以及中继节点的引入等场景,结合新的技术,针对限制条件多样化,优化变量多维化的优化问题设计有效的资源分配方案来提升现有认知无线网络的性能,具有十分重大的理论及现实意义。针对不同的认知无线网络架构,以提高认知无线网络感知性能与网络容量为目标,本论文结合中继,无线携能(simultaneous wireless information and power transfer, SWIPT)等技术,.首先针对单层认知无线网络,分别从集中式与分布式两种网络架构进行资源分配优化设计。其次,扩展到双层认知无线网络,分别以感知性能与网络容量为目标,对分簇聚类算法与数据融合准则进行联合优化设计。最后,考虑能量受限的认知无线网络,结合无线携能技术研究资源分配优化算法。本论文的主要研究内容及成果如下：第一,针对集中式认知中继网络中多维资源优化问题,提出了N+1时隙数据传输准则以及中继节点功率分配算法。考虑一种多用户单中继的认知无线网络,在满足中继节点功率控制,主用户干扰保护限制等条件下,最小化次用户网络的中断概率,并建立次用户网络的中断性能与中继节点资源分配的相关模型,利用最优化等理论推导出闭式解。最后,通过数据仿真表明,所推导出的功率分配算法与传统算法相比有较高的性能提升。第二,针对分布式认知无线网络帧结构优化设计问题,首先提出一种新型的数据传输帧结构,考虑信息交互次数与数据传输时间所存在的折中优化问题,建立次级用户网络容量与信息交互准则的相关模型。从提高次级用户网络容量和降低信令开销角度出发,形成最优化问题进行求解,并提出迭代算法完成对次级用户网络信息交互准则的优化设计。研究结果表明相对于已有方案,它不仅能有效地降低信令开销同时大大提高次级用户网络容量。第三,针对双层认知无线网络中分簇聚类算法和数据融合准则的联合优化问题,本文分别以感知性能和网络容量为优化目标,同时考虑完美信道以及非完美信道状态信息,联合优化设计分簇聚类算法和数据融合准则。首先,建立包含探测门限、分簇算法和数据融合准则的优化问题。由于所形成的优化问题是一个混合整数规划问题,为了简化处理,探测门限和数据融合权重优先优化。通过数值仿真表明,所提的方案相对于传统的K-mean算法具有很好的性能提升。第四,针对基于无线携能的认知中继网络的资源优化问题,本文提出了时隙优化、中继选择和功率分配的联合优化算法。考虑一种三阶段无线携能的认知中继网络,在同时满足SU源节点和中继节点的功率限制和主用户干扰保护要求的约束下,最大化主用户网络和次用户网络的遍历容量,从而形成一个包含离散变量与连续变量的优化问题。为了简化处理,本文提出首先进行中继选择算法设计,其次完成功率分配算法的优化。数值仿真表明,本论文提出的方案具有很好的性能增益。最后,对论文内容进行了总结,并指出了今后的研究方向。
【关键词】：认知无线电网络 认知中继网络 单层认知无线网络 双层认知无线网络 资源分配 无线携能
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-35
• 1.1 论文研究背景及意义11-12
• 1.2 认知无线网络及其关键技术12-15
• 1.3 认知无线电网络面临的挑战15-22
• 1.3.1 认知中继网络研究概述15-17
• 1.3.2 单层认知无线网络研究概述17-18
• 1.3.3 层认知无线网络研究概述18-19
• 1.3.4 无线携能技术研究概述19-22
• 1.4 论文主要研究内容及创新22-24
• 1.5 论文组织结构24-25
• 参考文献25-35
• 第二章 集中式认知中继网络资源分配优化设计35-48
• 2.1 研究概述及研究内容35-37
• 2.2 系统模型37-39
• 2.3 中断性能分析与优化求解39-43
• 2.4 数值仿真结果及分析43-45
• 2.5 本章小结45-46
• 参考文献46-48
• 第三章 分布式认知无线网络帧结构优化设计48-60
• 3.1 研究概述及研究内容48-49
• 3.2 系统模型49-51
• 3.3 基于网络容量和信息交互的性能折中的算法设计51-55
• 3.3.1 分布式网络模型51-52
• 3.3.2 帧结构优化算法设计52-55
• 3.4 数值仿真结果及性能分析55-58
• 3.4.1 仿真参数设置55-56
• 3.4.2 仿真结果及分析56-58
• 3.5 本章小结58
• 参考文献58-60
• 第四章 双层认知无线网络分簇聚类算法研究60-99
• 4.1 研究概述及研究内容60-62
• 4.2 基于感知性能的混合式认知网络算法设计研究62-79
• 4.2.1 系统模型62-63
• 4.2.2 基于分簇的协作频谱感知策略63-67
• 4.2.3 基于高斯感知信道的分簇算法设计67-70
• 4.2.4 基于瑞利感知信道的分簇算法设计70-72
• 4.2.5 数值仿真结果及分析72-79
• 4.3 基于网络容量的混合式认知网络算法设计研究79-96
• 4.3.1 系统模型79-85
• 4.3.2 优化问题建立85-87
• 4.3.3 基于字典序法的优化算法87-90
• 4.3.4 数值仿真结果及分析90-96
• 4.4 本章小结96
• 参考文献96-99
• 第五章 基于无线携能的认知无线网络资源优化研究99-115
• 5.1 研究概述及研究内容99-100
• 5.2 系统模型100-103
• 5.2.1 系统模型100-101
• 5.2.2 三阶段无线携能通信准则101-103
• 5.3 优化问题建立103
• 5.4 中继选择算法设计103-105
• 5.5 网络容量性能研究105-109
• 5.5.1 主用户系统遍历容量性能分析105-108
• 5.5.2 次级用户系统遍历容量性能分析108-109
• 5.6 数值仿真结果及分析109-113
• 5.7 本章小结113
• 参考文献113-115
• 第六章 总结与展望115-117
• 6.1 本文的研究内容及创新115-116
• 6.2 对未来研究工作的展望116-117
• 附录1 (3-9)(3.3节)A_v和B_v(k)的计算117-118
• 附录2 缩略语及符号说明118-121
• 致谢121-123
• 博士期间论文发表和申请专利情况123-124

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本文编号：585600