本文選題：認知無線電　切入點：正交頻分復用　出處：《新疆大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：移動通信的發(fā)展,這一方面可以反映出當前無線電技術的爆發(fā)式發(fā)展,人們對各種業(yè)務需求是高質(zhì)量、高服務、高品質(zhì)等,從而導致頻譜資源無法達到需求造成緊缺。認知無線電(Cognitive Radio,CR)是一個具有智能性和靈活性的無線通信系統(tǒng),能夠感知外部環(huán)境進而檢測周圍沒有被占用的空閑時段和頻譜段,使用人工智能技術在系統(tǒng)環(huán)境復雜變換的情況下對系統(tǒng)參數(shù)進行自適應改變,可以實現(xiàn)頻譜的動態(tài)共享和最佳通信性能。正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplex,OFDM)可以動態(tài)分配頻譜資源,靈活選擇子載波傳輸和功率分配,從而對頻譜資源進行動態(tài)分配。認知OFDM結合了兩者的優(yōu)點,可滿足頻譜分配需求,因此基于認知OFDM進行無線頻譜資源分配是當前研究的熱點。本文對基于OFDM的認知無線電資源分配的算法進行了研究,介紹了認知無線和OFDM的背景、研究現(xiàn)狀和相關技術,以及認知OFDM系統(tǒng)對資源分配的系統(tǒng)模型和經(jīng)典算法。為解決認知OFDM系統(tǒng)中由于授權用戶未能充分利用頻譜資源而引起資源短缺的問題,本文提出一種基于魚群算法的資源分配策略。根據(jù)比例公平原則分配子載波,通過人工魚群算法對認知用戶的功率進行合理分配,考慮認知用戶和授權用戶互不干擾,同時兼顧適應度函數(shù)作為判斷功率分配的合理性,實現(xiàn)認知OFDM系統(tǒng)容量最大化。實驗結果表明,該算法在認知用戶對授權用戶干擾小于門限值要求條件下,保證認知用戶子載波和功率分配的公平性,有效提高頻譜利用率,實現(xiàn)了系統(tǒng)的傳輸速率最大化。本文還提出了一種基于布谷鳥搜索算法的頻譜資源分配策略。保證一定公平原則,通過布谷鳥搜索算法對認知用戶的功率進行合理分配,滿足授權用戶不受干擾,同時添加適應度函數(shù)作為判斷功率分配的合理性,實現(xiàn)認知OFDM系統(tǒng)的容量最大化。實驗結果表明,該算法保證公平性,有效提高頻譜利用率,實現(xiàn)了系統(tǒng)的傳輸速率最大化。同時在同樣的實驗環(huán)境下,對魚群算法和布谷鳥算法進行了實驗仿真,實驗結果表明,布谷鳥搜索算法優(yōu)于魚群算法,實現(xiàn)了系統(tǒng)容量的最大化。
[Abstract]:The development of mobile communication, on the one hand, can reflect the explosive development of current radio technology, and people's demand for various services is high quality, high service, high quality, etc. Cognitive Radio (CR) is an intelligent and flexible wireless communication system, which can sense the external environment and detect the idle time and spectrum segment. The dynamic spectrum sharing and optimal communication performance can be realized by using artificial intelligence technology to adaptively change the system parameters when the system environment is complex. Orthogonal Frequency Division multiplexing (OFDM) can dynamically allocate spectrum resources. Flexible selection of subcarrier transmission and power allocation to dynamically allocate spectrum resources. Cognitive OFDM combines the advantages of the two, can meet the spectrum allocation needs, Therefore, cognitive OFDM based radio spectrum resource allocation is the focus of current research. In this paper, the cognitive radio resource allocation algorithm based on OFDM is studied, the background of cognitive radio and OFDM, the research status and related technologies are introduced. In order to solve the problem of resource shortage caused by authorized users' failure to make full use of spectrum resources in cognitive OFDM systems, the system models and classical algorithms for resource allocation in cognitive OFDM systems are discussed. In this paper, a resource allocation strategy based on fish swarm algorithm is proposed. According to the principle of proportional fairness, the power of cognitive users is allocated reasonably by artificial fish swarm algorithm, which considers that cognitive users and authorized users do not interfere with each other. At the same time, the fitness function is considered as the rationality of power allocation, and the capacity of cognitive OFDM system is maximized. The experimental results show that the proposed algorithm is less than the threshold when the interference of cognitive users to authorized users is less than the threshold. Ensure the fairness of subcarrier and power allocation of cognitive users, and improve the spectrum efficiency effectively. This paper also proposes a spectrum resource allocation strategy based on cuckoo search algorithm, which ensures a certain fairness principle and reasonably allocates the power of cognitive users through the cuckoo search algorithm. The capacity of cognitive OFDM system can be maximized by adding fitness function as the rationality of power allocation. Experimental results show that the proposed algorithm ensures fairness and improves spectrum efficiency effectively. In the same experimental environment, the fish swarm algorithm and the cuckoo algorithm are simulated. The experimental results show that the Cuckoo search algorithm is superior to the fish swarm algorithm. The system capacity is maximized.
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.53;TN925

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