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协作ARQ技术及其在认知无线电网络中应用研究

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第一章 绪论

1.1 引言

1.2 协作 ARQ 技术及其研究现状

1.3 研究的意义

1.4 研究内容和课题来源

1.5 主要贡献

1.6 结构安排

第二章 经典协作 ARQ 原理

2.1 引言

2.2 协作 ARQ 协议的基本原理

2.3 协作 ARQ 协议分析模型

2.4 协作 ARQ 协议性能结果

2.5 本章小结

第三章 一种基于条件概率重传的协作 ARQ 协议

3.1 引言

3.2 系统模型

3.3 性能分析

3.4 优化策略

3.5 仿真和结果分析

3.6 本章小结

第四章 基于智能学习的协作 ARQ 协议

4.1 引言

4.2 传统多中继协作 ARQ 协议

4.3 基于智能学习的协作 ARQ 协议

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

攻读硕士学位期间参与的科研项目

致谢

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摘要

协作分集技术可以共享彼此的天线形成虚拟的天线阵列,协作传输各自的数据信息,成为无线通信领域的研究热点,其中协作中继的使用在未来的无线接入网中具有广阔的前景,被看作4G技术发展的一个重要组成部分。鉴于协作ARQ(Automatic Repeat Request)对译码转发(Decode and Forward)中继的良好适应性,协作ARQ协议受到了越来越多的关注。随着无线通信技术的迅速发展,无线数据业务的支持能力在不断提高,日益增长的无线接入需求和有限的频谱资源之间形成了矛盾,认知无线电技术被认为是解决这一矛盾的有效手段,成为研究热点。关于协作频谱感知,协作功率控制等研究成为热点,而对认知无线电网络中的协作ARQ协议的研究却鲜有关注,本文便围绕认知无线电网络中的协作ARQ协议的新特点展开研究。
  本文充分研究了经典协作ARQ协议的基本原理,研究了认知无线电网络二级用户协作通信场景下,协作ARQ协议的新特性,提出了一种基于条件概率重传的新协作ARQ协议,该协议适用于认知无线电网络中多用户多中继的场景,利用该协议可以减少源节点参与重传的次数,从而为源节点向其他用户发送新的数据帧赢得了更多机会,达到了提高整个系统吞吐量的目的。在利用条件概率公式和DTMC(Discrete Time Markov Chain)对其进行了理论推导的基础上,通过仿真给出了结果,证明了协议的有效性。提出了一种基于智能学习的协作ARQ协议,该协议适用于认知无线电网络中单用户多中继的场景,该协议使中继具有了自我学习能力,在重传过程中可能把非解码中继变成解码中继,从而增加了解码中继的数目,达到了提高分集增益的目的,相比于传统协作ARQ协议,降低了平均重传次数和丢包率。描述了协议的工作流程,给出了数学推导,并通过仿真证明在认知无线电网络二级用户协作通信场景下,该机制较传统的多中继协作ARQ协议有更好的性能。

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