本文關鍵詞：基于能量收集的多用戶MIMO系統(tǒng)的預編碼的設計及能效研究

  更多相關文章： 能量收集 多用戶-多輸入多輸出 預編碼的設計 能量協(xié)作

【摘要】：能量收集(Energy Harvesting,EH)是解決能源消耗問題,實現(xiàn)綠色通信的一個重點技術。利用EH供能,不僅降低對傳統(tǒng)能源的消耗,對于某些電池不易更換的設備,還能提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。而多用戶多輸入多輸出(Multiple-Users Multiple-Input and Multiple-Output,MU-MIMO)技術能夠有效的提高系統(tǒng)頻譜資源、空間資源的利用率,增強鏈路傳輸?shù)目煽啃�。研究結合這兩項技術的系統(tǒng),對無線通信的發(fā)展有著重要的現(xiàn)實作用�；谝陨�,本文主要圍繞能量收集、系統(tǒng)吞吐量兩個核心點,研究基于EH的MU-MIMO的兩類網(wǎng)絡模型——無線自組織網(wǎng)絡和認知無線電網(wǎng)絡——的預編碼設計和能效優(yōu)化問題。主要內(nèi)容概括為以下兩個方面:(1)無線自組織網(wǎng)絡中預編碼的設計的研究:系統(tǒng)中所有用戶配置多天線,中繼有機會主義特性,收集到的能量越多,越樂意幫助源節(jié)點轉發(fā)信息。以滿足源節(jié)點信息傳輸速率需求作為前提,利用剩余的能量進行自身信息傳輸。由于接收端有多個用戶,為了能使用戶很好的解碼出自身需要的信息,在發(fā)射端需對發(fā)射的信息進行預編碼的設計。本文設計了最優(yōu)化預編碼方案——波束賦形,利用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)計算出最優(yōu)的波束賦形矢量,實現(xiàn)最優(yōu)化系統(tǒng)速率�？紤]到最優(yōu)方案具有高復雜度,文中還設計了兩種次優(yōu)化的預編碼方案——奇異值分解和塊對角化預編碼。通過仿真,對最優(yōu)化和次優(yōu)化方案進行了性能上的對比。(2)無線電認知網(wǎng)絡中能效優(yōu)化的研究:認知用戶的頻譜接入模式為Underlay接入模式。認知用戶在第一時隙中從基站和混合式接入點同時接收能量信號,在對主用戶的干擾不超過限定閾值的前提下,在第二時隙利用收集到的能量進行信息傳輸。為了在所有用戶都滿足通信訴求后,系統(tǒng)的能量使用效率可以最大化,提出了一種在認知用戶間進行能量協(xié)作的方案。利用KKT條件和注水算法求解出每個認知用戶最佳的傳輸功率,以達成所有認知用戶都能滿足最低速率需求,且最優(yōu)化系統(tǒng)能量使用效率及吞吐量的愿景。通過仿真,結果證明利用能量協(xié)作策略可以有效地提高系統(tǒng)性能增益。
【關鍵詞】：能量收集 多用戶-多輸入多輸出 預編碼的設計 能量協(xié)作
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.31
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 不同的網(wǎng)絡系統(tǒng)模型方面11
• 1.2.2 預編碼的設計方面11-12
• 1.2.3 能效研究方面12
• 1.3 論文研究內(nèi)容和結構安排12-14
• 第二章 基于能量收集的MU-MIMO系統(tǒng)及理論基礎14-26
• 2.1 MIMO技術14-15
• 2.2 基于能量收集的MU-MIMO系統(tǒng)模型15-18
• 2.2.1 基于能量收集的MU-MIMO無線自組織網(wǎng)絡15-16
• 2.2.2 基于能量收集的MU-MIMO認知無線電網(wǎng)絡16-18
• 2.3 常用中繼通信協(xié)議18-20
• 2.3.1 AF協(xié)議18-19
• 2.3.2 DF協(xié)議19-20
• 2.4 無線能量信息協(xié)同傳輸系統(tǒng)中接收機的結構設計20-23
• 2.4.1 時間選擇方案20-21
• 2.4.2 功率分流方案21-22
• 2.4.3 集成接收機方案22-23
• 2.5 解決優(yōu)化問題的算法23-26
• 2.5.1 半正定松弛(Semidefinite Relaxation, SDR)23-24
• 2.5.2 KKT條件24-26
• 第三章 基于能量收集的MU-MIMO無線自組織網(wǎng)絡的預編碼的設計26-40
• 3.1 引言26-27
• 3.2 系統(tǒng)模型27-29
• 3.3 問題的可行性分析及最優(yōu)化算法29-32
• 3.3.1 可行性分析29-30
• 3.3.2 最優(yōu)化算法描述30-32
• 3.4 兩種次優(yōu)化算法描述32-37
• 3.4.1 第一時隙利用SVD的次優(yōu)化算法 132-34
• 3.4.2 第二時隙利用BD的次優(yōu)化算法 234-37
• 3.5 性能結果對比37-39
• 3.6 本章小結39-40
• 第四章 基于能量收集的MU-MIMO無線電認知網(wǎng)絡的能效研究40-52
• 4.1 引言40-41
• 4.2 系統(tǒng)模型41-44
• 4.3 認知用戶能量協(xié)作方案44-50
• 4.4 仿真結果分析對比50-51
• 4.5 本章小結51-52
• 第五章 總結與展望52-54
• 5.1 本文工作總結52-53
• 5.2 未來研究工作展望53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻55-60
• 攻讀學位期間的研究成果60

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 彭藝;侯永技;龍華;;一種優(yōu)化的認知無線電網(wǎng)絡資源協(xié)同分配算法[J];云南大學學報(自然科學版);2015年02期

2 周盛;龔杰;王曉磊;牛志升;;動態(tài)能量獲取下無線通信的能量管理與資源優(yōu)化[J];中國科學:信息科學;2012年10期

，

本文編號：903464