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认知无线电网络中的资源优化分配的研究

裴二荣  
【摘要】:认知无线电是一种能够极大地提高无线频谱利用率的动态频谱分配技术,有望缓解目前通信界发展所面临的越来越严重的频谱短缺问题。提高频谱利用率是发展认知无线电技术的一个重要目标,因此对于承载认知无线电技术的通信网络来说,如何最有效地利用探测出来的频谱空洞,是一个与发展认知无线电技术目标相一致的课题,具有同样的重大意义。 在认知无线电网络中,有两种主要的资源:频谱带宽和发射功率。为了有效利用频谱空洞,尽可能地提高频谱利用率,必须对这两种资源进行优化分配。在认知用户为单一用户的场景中,认知用户占用全部的频谱资源,那么资源优化分配问题也就简化为功率优化分配问题。因为感知时间对频谱感知的准确度有着重大的影响力,因此它作为网络中的另外一种重要的资源也必须加以优化处理。 本论文以认知无线电的不同应用场景为研究背景,在信息论、网络理论以及凸优化理论的指导下,对认知无线电网络中的资源优化分配问题作了创新性和探索性的研究。主要内容为: 1.研究了基于频谱共享的认知无线电网络中的资源优化分配问题。针对现有大多数资源优化分配算法常常导致主用户通信中断的问题,考虑到利用主用户信道状态信息能够提高次用户吞吐量的事实,研究了基于平均和谷值信扰噪比约束的功率优化分配问题,提出了一个既能保证主用户通信质量又能获得较大次用户吞吐量的功率优化分配算法;针对目前关于频谱共享的理论研究常常因为主用户的自私性而导致无法应用于实际的问题,提出了一个基于卖方市场交易机制的频谱共享系统的实际实现方法。 2.研究了基于正交频分复用的认知无线电网络中的资源优化分配问题。针对多用户的认知无线电网络中的资源分配可能存在的不公平性问题,考虑到基于正交频分复用信号能量泄露导致的干扰,提出了一个既能控制对主用户的干扰,又能平衡资源分配中的公平性与效率性的优化分配算法;针对资源分配对主用户的多个接收终端(或多个主用户)导致的不平衡性干扰问题,提出了一个对主用户公平性保护的功率优化分配算法;针对误探测导致的对主用户的干扰以及资源的浪费问题,提出了一个能量有效的功率分配算法。 3.研究了基于动态的主用户流量模型的感知吞吐量问题。针对传统的静态主用户流量模型的不足,考虑了一个更加接近于实际的动态的主用户流量模型,并进一步考虑到这种新模型对感知性能的影响以及对主用户的干扰,研究了一个包括发射功率、频谱空洞和感知时间在内的资源的优化分配问题,推导并提出了它的最优的资源分配算法。 本论文深入地研究了认知无线电网络中的资源优化分配问题,并得到了若干个有意义的研究成果,对未来认知无线电网络的设计与实现有一定的理论价值和实际意义。


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