【摘要】：面對移動通信終端及其對數(shù)據(jù)流量需求的不斷增長,認知無線電(Cognitive Radio,CR)作為一種能夠有效提升頻譜利用率的技術(shù)逐漸引起了業(yè)內(nèi)相關(guān)研究人員的廣泛關(guān)注。認知無線電網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Radio Network,CRN)與傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)的不同之處是它是一個疊加在授權(quán)網(wǎng)絡(luò)或主網(wǎng)絡(luò)(Primary Network,PN)上的非授權(quán)網(wǎng)絡(luò),可用于授權(quán)網(wǎng)絡(luò)的增值網(wǎng)絡(luò)以高效使用頻譜資源。多天線CRN功率優(yōu)化技術(shù)是以功率為控制量,并結(jié)合多天線技術(shù),依據(jù)CRN的網(wǎng)絡(luò)形態(tài),運用優(yōu)化算法來增強CRN的網(wǎng)絡(luò)性能的方法。目前在多天線CRN功率優(yōu)化技術(shù)研究方面取得了許多理論成果和實用技術(shù)方案,但在網(wǎng)絡(luò)形態(tài)、多天線技術(shù)和功率控制技術(shù)等方面還存在以下問題亟需解決:1)網(wǎng)絡(luò)形態(tài)的CRN模型不完善,CRN的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)無法保證;2)波束賦形功率優(yōu)化問題的SDR(Semi-Definite Relaxation)算法忽略了秩1約束,是近似算法并且計算復(fù)雜度高;3)波束賦形功率優(yōu)化未充分考慮多天線引入的空域自由度;4)功率控制方法沒有充分利用CRN多天線與認知用戶(Secondary User,SU)天線間信道質(zhì)量差異,算法提升的網(wǎng)絡(luò)效率低。針對上述問題,本文依托國家“863”計劃、國家重點研發(fā)計劃和國家自然科學(xué)基金等項目,針對多天線CRN功率優(yōu)化技術(shù)展開研究。論文首先確定和完善CRN模型,將增添了PN干擾的認知基站(Cognitive Base Station,CBS)加SU的集中式網(wǎng)絡(luò)模型作為本文的CRN模型。在統(tǒng)一的CRN模型下針對以上的問題開展研究。主要的研究成果如下:1.針對理想信道的CRN模型,當存在PN干擾時所帶來的信干噪比(Signal to Interference and Noise Ratio,SINR)估計不準問題,首先提出一種改進的CRN模型以完善網(wǎng)絡(luò)形態(tài)的CRN模型;然后對underlay工作模式下的下行功率優(yōu)化問題進行了研究,提出一種低復(fù)雜度的基于上下行對偶的優(yōu)化問題求解算法:(1)依據(jù)上下行對偶,引入虛擬功率,將優(yōu)化問題變換成為上行功率分配和波束賦形問題;(2)通過解上行問題并由上下行的對應(yīng)變換關(guān)系得到下行問題的解。所提迭代算法的計算復(fù)雜度O(max(KN_t~3,K ~2N_t~2)),遠低于SDR算法的O(K ~3N_t~3)(K是SU的數(shù)目,N_t是發(fā)送天線的數(shù)目)。仿真結(jié)果表明,所提算法具有良好的收斂性;采用考慮了PN干擾的CRN模型后,當主網(wǎng)絡(luò)基站(Primary Base Station,PBS)發(fā)送功率在30dBm時,信干噪比g=6.0dB的可解度下降了40%;當信干噪比g=0dB時,PBS的發(fā)送功率由30dBm增加到36dBm時,下行功率增大近4.4倍。表明PN干擾對可解度和下行功率均有顯著影響。2.針對非理想信道的CRN模型,當存在PN干擾時所帶來的SINR估計不準問題,首先提出一種改進的CRN模型;然后對underlay工作模式下信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)最差條件下的下行功率優(yōu)化問題進行了研究,提出一種低復(fù)雜度的基于Lagrange和上下行對偶的魯棒性迭代求解算法:(1)通過Lagrange對偶對問題的約束條件進行變換,得到能夠利用上下行對偶特性的問題形式;(2)引入虛擬功率,并構(gòu)造CSI效應(yīng)迭代關(guān)系式,將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為上行功率分配和波束賦形問題;(3)由上行問題的解及上下行的對應(yīng)變換關(guān)系得到下行問題的解。所提算法的復(fù)雜度為O(max(KN_t~3,K ~2N_t~2)),遠優(yōu)于SDR算法的O(K ~3N_t~3)。仿真結(jié)果表明:迭代算法與SDR算法在能量效率和可行解區(qū)域方面有幾乎相同的性能;當CSI的誤差增加1倍時,信干噪比g=-3.0dB的下行功率增加近19%,可解度下降20%。3.針對波束賦形功率優(yōu)化未充分考慮多天線引入的空域自由度的問題,基于underlay模式下的CRN模型,提出了一種基于天線選擇的下行波束賦形方案。通過等效變換,將原始的非凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為一個雙凸優(yōu)化問題進行求解,提出了一種基于交替優(yōu)化方法的問題求解算法,并證明了算法的收斂性。仿真結(jié)果表明:與無天線選擇(天線數(shù)為9,射頻鏈路數(shù)為9)方案相比,基于天線選擇(天線數(shù)為19,射頻鏈路數(shù)為9)的方案在平均能量效率上提高1.94倍;當信干噪比g=2.0dB時,下行功率降低近60%;當信干噪比g=7.0dB時,可解度由40%提高到80%;當信干噪比g=0dB時,PBS的發(fā)送功率由30dBm增加到36dBm時,下行功率的增幅下降55%。4.針對功率控制方法沒有充分利用CRN多天線與SU天線間信道質(zhì)量差異的問題,提出一種認知基站CBS和認知用戶SU聯(lián)合協(xié)同優(yōu)化的分布式上行功率控制算法�；趗nderlay模式下改進的CRN模型,以網(wǎng)絡(luò)效用最優(yōu)為目標,由CBS完成多天線波束賦形接收優(yōu)化,由SU完成分布式上行功率發(fā)送優(yōu)化。其中,CBS的優(yōu)化問題是一個最大廣義特征值問題;SU的優(yōu)化問題是非線性優(yōu)化問題。為獲得問題的最優(yōu)解,SU先將問題轉(zhuǎn)換為GP(Geometric Programming)形式的凸優(yōu)化問題,再使用梯度迭代算法完成優(yōu)化問題的求解;而后,通過CBS和SU協(xié)同優(yōu)化,來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)效用最大化的CRN上行功率控制。仿真結(jié)果表明:相比于CBS與SU無聯(lián)合的情形,CBS與SU聯(lián)合(天線數(shù)為12)時,在信干噪比g=0dB,主用戶(Primary User,PU)的發(fā)送功率為0.5W時,網(wǎng)絡(luò)效用增加1.3倍;在信干噪比g=0dB,PU的發(fā)送功率由0.1W增加到1.0W時,網(wǎng)絡(luò)效用變化幅度的比是3%:37%。
【圖文】：

認如圈

線電網(wǎng)絡(luò)模型疊加在 PN 上的網(wǎng)絡(luò)，，它的網(wǎng)絡(luò)模型有集中式、分布式求，可分別采用其中的一種或幾種組合來實現(xiàn)應(yīng)用。網(wǎng)絡(luò)模型網(wǎng)絡(luò)模型如圖 1.2 所示。它由一個認知基站（Cognitive戶 SU 組成。各 SU 之間通過 CBS 完成相互通信。這種工作，是網(wǎng)絡(luò)的控制中心，如接入控制、頻譜管理、功要功能即是較單純的通信終端，它所需完成的工作量較低，成本也不是很高。缺點是 CBS 需有較高的可靠性、些。
【學(xué)位授予單位】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN925

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本文編號：2633272