共存式协作频谱接入方法中的资源优化算法研究

摘要

随着无线用户不断增多和通信业务需求快速增长，频谱资源越来越紧张，一定程度上制约了无线通信系统的发展。美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission，FCC)的大量研究报告中显示当前无线频谱的利用率很低，只有15％～85％。认知无线电(Cognitive Radio，CR)作为一种可以提高频谱利用率以解决当下频谱资源匮乏的技术而被提出，能够在保持一定干扰限制伺机接入授权频谱。但在现有的共存式频谱接入技术中，授权用户与认知用户通过相同的带宽发送信号从而存在干扰，并且目前大多数频谱接入方法只适用于授权用户的直接传输链路足够好可以承受认知用户所引起的额外干扰的情况。协作分集技术作为一种空间分集技术，通过在源和目的端之间引入中继信道来降低无线链路中的路径衰弱影响，从而提高链路可靠性。本文针对共存式频谱接入方法，在多用户系统中，结合协作分集技术从不同角度提出了抗干扰的认知用户选择方法，并对频谱资源优化问题作了研究，进一步提高授权频谱的利用率。本文主要工作和成果如下:
　　(1)针对多认知用户系统中的认知用户选择问题和共存式频谱接入中的干扰问题，我们提出两种基于性能最优的认知用户选择方法。在这两种方法中，系统通过最大化认知系统速率并保证授权用户达到目标速率来选择一个或者两个认知用户接入授权频谱。此时，认知用户使用不相交的带宽来传输认知用户信号与授权用户信号，互相之间将不会产生干扰。同时，我们研究了这两种方法中的时间和带宽的联合优化分配。仿真结果表明这两种认知用户选择方法可以提高系统性能，并且使得授权用户和认知用户同时收益。
　　(2)针对基于性能最优的认知用户选择方法中认知用户之间存在不公平的问题，我们提出了两种基于公平性的认知用户选择方法。在这两种方法中，系统根据认知用户的信道条件、发送认知用户信息的吞吐量以及发送授权用户信息的吞吐量，选择一个或两个认知用户接入授权频谱。仿真结果分析表明，我们提出的这两种认知用户选择方法显著提高了认知系统的公平性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究的目的和意义

1．2 认知无线电发展的现状及分析

1．2．1 认知无线电的概念

1．2．2 认知无线电的研究现状

1．3 协作分集的发展及国内外研究现状

1．3．1 协作分集的发展

1．3．2 协作分集的研究现状

1．4 认知用户的选择方法的研究现状

1．5 论文主要工作和章节安排

第2章 关键技术介绍

2．1 认知无线电技术介绍

2．1．1 认知无线电系统的基本功能模块

2．1．2 认知无线电关键技术介绍

2．2 协作分集的关键技术介绍

2．2．1 分集和合并技术

2．2．2 协作通信的基本模型

2．2．3 协作转发的协议

2．4 本章小结

第3章 基于性能最优的抗干扰认知用户选择方法

3．1 引言

3．2 基于性能量优的单认知用户选择方法

3．2．1 系统模型

3．2．2 授权系统和认知系统的性能分析

3．2．3 时间和带宽的联合优化分配

3．2．4 基于性能最优的认知用户选择

3．2．5 仿真结果和分析

3．3 基于性能最优的双认知用户选择方法

3．3．1 系统模型

3．3．2 授权系统和认知系统的性能分析

3．3．3 时间和带宽的联合优化分配

3．3．4 基于性能最优的认知用户选择

3．3．5 仿真结果和分析

3．4 本章小结

第4章 基于公平性的抗干扰认知用户选择方法

4．1 引言

4．2 基于公平性的单认知用户选择方法

4．2．1 授权系统和认知系统性能分析

4．2．2 时间和带宽联合优化分配

4．2．3 基于用户公平性的认知用户选择

4．2．4 仿真分析

4．3 基于公平性的双认知用户选择方法

4．3．1 授权系统和认知系统性能分析

4．3．2 时间和带宽联合优化分配算法

4．3．3 基于公平性的认知用户选择方法

4．3．4 仿真分析

4．4 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果