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认知无线电系统中的频谱接入优化控制与性能分析

黄慧  
【摘要】: 随着无线用户数目的快速增长和无线业务的蓬勃发展,无线频谱资源作为一种不可再生的资源,其稀缺特性表现的越来越明显。认知无线电技术从一个全新的角度给出了一种有效利用当前频谱资源的方法,它允许非授权用户(认知用户)在不影响授权用户正常传输的前提下,机会式地使用授权频谱进行通信,从而提高授权频谱的利用效率。但这种动态频谱接入的方式也对传统的频谱接入技术提出了更高的要求。本文根据不同的主用户保护模型,对认知无线电系统中的频谱接入优化控制问题和相关的系统性能进行了分析与研究。主要从以下几个方面展开深入研究,概述如下: 研究了基于干扰温度模型的中心控制式和分布式认知无线电网络的资源优化分配问题。对于中心控制式认知无线电网络,首先对给定的干扰温度限制和各条认知链路最大中断概率约束进行了合理的抽象与近似,将该系统的功率控制问题转化为一个几何规划问题,利用凸优化理论给出了功率控制的近似最优解;在此基础上提出了一种基于“剪枝算法”的中心式接入控制算法,并给出了一种接入控制的近似判决方法以减少计算复杂度。对于分布式认知无线电系统,提出了一种固定发射功率量化步长的分布式功率控制算法,并证明了所提出的算法能够同时满足活跃链路保护和主用户干扰温度保护,且在一定条件下将分布地收敛到系统资源的最佳配置。基于该功率控制算法,给了一种适用于认知无线电网络的分布式接入控制算法。 研究了基于队列稳定性模型的认知多天线系统功率控制优化问题,并对系统性能进行了分析。利用洛尼斯定理和“支配系统”理论,在给定主用户链路平均包到达概率的情况下,研究了采用不同系统模型时两天线认知链路进行频谱接入时所能达到的最大稳定吞吐量以及对应的各根发射天线的最优发射功率,并将上述结论推广至具有N根发射天线的认知链路。 研究了基于传输冲突模型的认知无线电网络频谱接入控制问题。针对单用户感知能力受限但检测性能可调的认知无线电网络,分析了采用“或”原则进行数据融合时的最优合作频谱感知算法,提出了一种启发式算法以减少计算复杂度,并分别设计了基于这一算法的中心控制式和分布式合作检测策略。针对单个认知用户感知能力受限且频谱检测性能固定的认知无线电网络,分别就使用“或”原则进行数据融合和使用“选举”原则进行数据融合时的情况进行讨论,并给出了对应的最优频谱接入算法。使用“或”原则作为合作检测数据融合准则时,该频谱接入算法包括了每个信道的最优接入策略和整个认知无线电系统的最优合作检测算法。其中,最优接入策略可以视为减少可能的传输冲突和获得更多传输机会之间的折中;而最优合作检测算法则说明了各个认知用户应该如何选择待感知信道进行合作检测以实现认知网络传输收益的最大化。使用“选举”原则作为合作检测数据融合准则时,首先分析了固定合作检测性能时各个信道的最优接入策略,然后基于该接入策略,给出了给定参与合作检测用户数目时的最优合作检测判决门限,并提出了该判决门限的近似表达式以减少计算复杂度。最后,证明了通过对各个信道的合作检测性能进行合理近似,该系统的频谱接入控制优化问题可以近似为一个凸优化问题,从而提出了基于贪婪算法的频谱接入算法。


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