基于OFDMA的认知无线网络资源分配和中继选择研究

摘要

随着无线通信系统对各种高速率数据传输应用的支持，无线网络已成为我们日常生活的一部分。迅速发展的无线通信技术对频谱带宽需求旺盛，有限频谱资源即将耗尽，留给新无线产品可用的频段几乎没有。虽然过去静态频谱分配方案能够有效工作，但根据联邦通信委员会的观测数据，已分配频段在很多地方大部分时间都没有被利用。近年来涌现的无线服务和产品迫切需要接入稀缺的频谱资源。认知无线电是一种可能解决频谱拥堵问题的有效手段，它能够利用授权用户的频段，在授权频段空闲时传输次（认知）用户数据，有效提高频谱利用率。
　　认知无线网络动态分配空闲信道，灵活满足不同用户服务质量需求。基于正交频分复用接入（OFDMA）的认知无线网络具有明显优势，它分析主用户频谱占用情况方法简单，具有动态分配资源的能力，充分利用任何空闲子信道，缓解资源短缺危机，OFDMA必将成为认知无线电系统的空中接口。主系统出租一些子信道给认知系统，次用户作为中继协作主用户传送数据。主用户的能量效率和次用户的频谱接入机会都提高，达到双赢结果，主次用户协作的认知系统被称为协作认知无线网络。然而主次用户如何共存面临一些挑战，诸如公平性、安全威胁和稳健性等需要进一步深入研究。本文对认知无线网络和协作通信系统资源分配技术进行了深入研究，所取得的主要研究成果为：
　　1.为了满足正交频分复用接入无线网络多用户服务质量要求，提出了低复杂度动态资源分配算法。首先假设各个用户发射功率相同，按比例分配子载波。然后按照每个用户最小速率需求，确定各个用户最小发射功率。最后根据总功率大小以及用户所需最小发射功率，最大化整个系统容量。分析表明该方法可以得到接近最优的发射功率，仿真结果验证了理论的正确性，算法能够快速进行子载波分配和功率控制，满足无线通信实时要求。
　　2.对协作认知无线网络的频谱效率和能量效率均衡进行了研究，提出了联合功率和子载波分配的方案。以最大化授权网络能量效率为目标分配资源，保证主次用户的最小速率要求。分析得到了最优发射功率和子载波分配方式，通过仿真验证了理论的正确性，提出的算法能够自适应分配协作认知无线网络资源。
　　3.对多用户OFDMA协作认知无线网络低能耗资源分配方案进行了探讨。降低能量消耗是协作认知网络的主要目标之一，我们提出了加权功率和最小算法，子载波按照高可靠性原则进行分配。满足用户最小数据传输速率要求，通过拉格朗日对偶分解法，合理分配子载波和发射功率，仿真验证了该方法能够以较低复杂度分配主次用户资源。算法能够控制风险，最小化加权发射功率。
　　4.研究了协作认知无线网络资源分配问题，考虑主用户能量效率和次用户频谱效率。被选中次用户作为主用户协作中继，前传主用户数据，并获得频谱接入机会。以上过程采用 Stackelberg博弈描述，主用户作为领导者对时隙进行划分，清楚次用户协作策略。次用户根据时隙划分，在相应时段传输自己的数据，计算最优发射功率。以上资源分配方案可以控制主次用户发射功率、实现动态频谱接入。数字仿真结果表明：主用户通过次用户协作，能够减少能量消耗。
　　5.研究了信道估计对协作无线网络动态资源分配影响，考虑到资源分配方案实现过程的实际问题，发送端往往只拥有非理想信道状态信息。采用导频 MMSE信道估计算法估算信道状态信息，合理划分导频子载波和数据子载波的功率，最大化系统容量。多用户的子载波分配是一个 NP难问题，把原问题转换为对偶问题，经过二次分解，变成多个子问题，并采用次梯度法搜索对偶变量，得到解的表达式。通过数字仿真验证了理论分析的正确性，算法在非理想信道状态信息条件下，可以提高系统性能。

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第一章 绪论

1.1 认知无线网络关键技术

1.2 认知无线网络资源分配研究背景和意义

1.3 论文主要内容及结构安排

第二章 无线网络资源分配的拉格朗日法

2.1 无线通信系统

2.2 资源分配中的拉格朗日对偶法

第三章 OFDMA无线网络快速动态资源分配

3.1 引言

3.2 基于比例公平的动态资源分配

3.3 下行链路子载波和功率动态分配算法

3.4 仿真及结果分析

3.5 本章小结

第四章 主次用户协作认知无线网络资源分配

4.1 引言

4.2 协作通信方式

4.3 能量效率和频谱效率均衡

4.4 具有协作风险意识的认知无线网络资源分配

4.5 数值分析

4.6 本章小结

第五章 认知无线网络的协作中继选择与频谱接入

5.1 引言

5.2 系统模型

5.3 单信道主从协作模式下的资源分配

5.4 多信道主从协作模式下的资源分配

5.5 数值仿真结果

5.6 本章小结

第六章 信道估计对无线网络资源分配的影响

6.1 引言

6.2 导频辅助信道估计

6.3非协作无线网络资源分配

6.4 协作无线网络资源分配

6.5 数值结果与分析

6.6 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 本文主要内容和研究成果

7.2 前景展望

参考文献

致谢

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