本文選題：綠色認知無線電 + 資源分配��； 參考：《西安電子科技大學》2016年博士論文

【摘要】：新興無線技術的不斷涌現、移動設備的爆發(fā)式增長、用戶對高數據率需求的日益增長、無處不在的無線通信服務需求以及目前固定的頻譜分配方式導致頻譜稀缺問題和能量稀缺問題日益嚴重。作為一種具有重大前景的技術,綠色認知無線電因其能同時減輕頻譜稀缺問題和能量稀缺問題,自提出以來就受到研究者的廣泛關注。目前,綠色認知無線電的研究主要分為兩個研究領域,即能效綠色認知無線電和能量收集綠色認知無線電。能效綠色認知無線電致力于在保證主用戶傳輸質量的前提條件下最大化認知網絡的能量效率。能量收集綠色認知無線電利用能量收集技術實現信息傳輸和能量收集。在綠色認知無線電中,最佳的資源分配方案既能在有限的功率下提供次級用戶更高的傳輸率,又能更好地保護主用戶的傳輸質量。而且,在能效綠色認知無線電中,能效最佳資源分配方案可以降低網絡的鋪設成本,在獲得經濟綠色認知無線電的同時減少溫室氣體的排放。在能量收集綠色認知無線電中,最佳資源分配方案能在提供次級用戶更好的用戶體驗的同時,滿足能量收集器的能量收集需求。因此,在綠色認知無線電中,設計最佳的資源分配方案尤為重要。另一方面,因綠色認知無線電的內在特性,可能存在惡意用戶非法接入主用戶頻段或改變無線環(huán)境,導致合法的次級用戶無法利用主用戶頻段或惡意用戶竊取認知用戶需要傳輸的機密信息。因此,在存在惡意用戶的綠色認知無線電中,需要設計安全的最佳資源分配方案,在保證安全傳輸的前提條件下,提供更好的用戶體驗。然而,到目前為止,針對綠色認知無線電資源分配方案的研究還比較少。而且,傳統(tǒng)認知無線電的最佳資源分配策略無法適用于綠色認知無線電。具體來說,傳統(tǒng)認知無線電的最佳資源分配方案雖然能最大化認知網絡的頻譜效率,但無法保證認知網絡獲得最大能效。而且傳統(tǒng)認知無線電的最佳資源分配方案的設計不需要考慮能量收集需求,因此也無法適用于能量收集綠色認知無線電。針對上述問題,本文分別在能效綠色認知無線電和能量收集綠色認知無線電中設計了最佳資源分配策略,提高了網絡的頻譜效率、能量效率和信息傳輸的安全性,取得了以下研究成果。一、綠色認知無線電的能效最佳功率分配建立了在衰落信道下研究綠色認知無線電能效最大化問題的框架。利用分式優(yōu)化和凸優(yōu)化理論,在峰值或平均發(fā)送功率約束和平均干擾功率約束條件下,分別提出了適用于三種不同綠色認知無線電的能效最佳功率分配策略。同時設計了能效功率迭代算法使得次級用戶獲得最大能效。說明了次級用戶在平均發(fā)送功率約束條件下獲得的能效要高于在峰值發(fā)送功率約束條件下獲得的能效。而且說明了主用戶發(fā)送機到次級用戶接收機之間的信道衰落及次級用戶發(fā)送機到主用戶接收機之間的信道衰落有利于次級用戶獲得更高的能效,而次級用戶發(fā)送機到次級用戶接收機之間的信道衰落不利于次級用戶獲得更高的能效。二、安全綠色認知無線電的安全能效最佳功率分配建立了基于物理層安全技術的綠色認知無線電在衰落信道下的歷態(tài)安全能效最大化框架。首次給出了在衰落信道下基于物理層安全技術的綠色認知無線電中,次級用戶獲得的歷態(tài)安全能效的定義。利用分式優(yōu)化和對偶分解理論,在峰值或平均發(fā)送功率約束和平均干擾功率約束條件下,提出了安全能效最佳功率分配策略。為了最大化次級用戶獲得的歷態(tài)安全能效,設計了安全能效功率迭代算法。而且在峰值干擾功率約束條件下,設計了在保證次級用戶安全容量基礎上的安全能效最佳功率分配策略。仿真說明了在綠色認知無線電中,次級用戶在平均發(fā)送功率約束條件下獲得的性能要好于在峰值發(fā)送功率約束條件下獲得的性能的這一結論只有當優(yōu)化目標和優(yōu)化策略相匹配時才成立；揭示了在基于物理層安全綠色認知無線電中,次級用戶獲得的歷態(tài)安全能效和歷態(tài)安全容量之間存在折中。三、能量收集綠色寬帶認知無線電的魯棒公平性資源分配在采用同時信息傳輸和功率轉換技術的基于感知能量收集綠色寬帶認知無線電中,研究了魯棒地保證次級用戶最大最小公平性的最佳資源分配問題。在存在頻譜感知錯誤和不精確CSI下,分別在基于機會接入機制和感知頻譜共享機制能量收集綠色寬帶認知無線電中,建立了研究魯棒最大最小公平性資源分配問題的框架。利用時間共享機制和凸優(yōu)化技術,設計了魯棒最佳功率分配和子信道分配策略。提出了一種一維搜索算法用于求解魯棒最大最小公平性資源分配問題。仿真結果證實了基于感知頻譜共享機制能量收集綠色寬帶認知無線電的頻譜效率要高于基于機會接入機制能量收集綠色寬帶認知無線電的頻譜效率。本文揭示了基于感知能量收集綠色寬帶認知無線電存在多種折中,例如頻譜感知性能與在最大最小公平性準則下次級用戶獲得的吞吐量之間的折中。四、能量收集綠色MISO認知無線電的魯棒波束成形設計在采用物理層安全技術、同時信息傳輸和功率轉換技術的能量收集綠色MISO認知無線電中,為了保證安全通信和滿足能量收集器的能量收集需求,在不精確CSI下,研究了魯棒安全人工噪聲輔助波束成形和功率分離因子設計問題。分別在有界CSI誤差模型和概率CSI誤差模型下,建立了研究傳輸功率最小化問題和最大最小公平性能量收集問題的框架。分別根據S-Procedure和Bernstein-type不等式,在有界CSI誤差模型和概率CSI誤差模型下提出了一維搜索算法用于求解所闡述的問題。在有界CSI誤差模型下,證實了可以獲得最佳的波束成形方案和人工噪聲協方差矩陣。在概率CSI誤差模型下,利用高斯隨機算法獲得次優(yōu)波束成形方案。仿真驗證了用戶在概率CSI誤差模型下獲得的性能要好于在有界CSI誤差模型下獲得的性能。本文揭示了在基于物理層安全能量收集綠色MISO認知無線電中,次級用戶獲得的安全容量與能量收集器在最大最小公平性準則下獲得的EH之間存在折中。五、機會接入機制綠色認知無線電的高效頻譜感知方案在基于機會接入機制綠色認知無線電中,為了降低頻譜感知所消耗的能量,設計了一種高效的基于Cholesky分解的協作頻譜感知方案。所設計的協作頻譜感知方案利用Cholesky分解得到的矩陣的最大特征值作為檢測統(tǒng)計量。根據隨機矩陣理論和矩匹配方法,推導了所提協作頻譜感知方案的虛警概率和檢測門限。理論分析了提出方案的抗噪聲不確定度,證明了所提方案的抗噪聲不確定度性能要好于傳統(tǒng)的基于最大特征值協作頻譜感知方案。仿真驗證了所提方案的頻譜感知性能要好于傳統(tǒng)的基于最大特征值協作頻譜感知方案。
[Abstract]:In the green cognitive radio , the best resource allocation scheme can reduce the energy efficiency of the cognitive network . In the green cognitive radio , the best resource allocation scheme can reduce the energy efficiency of the cognitive network . The performance of the secondary user under the average transmission power constraint condition is better than that obtained under the peak transmission power constraint condition , and is only established when the optimization objective and the optimization strategy match ;
In this paper , based on the theory of bounded CSI error model and probabilistic CSI error model , the optimal resource allocation problem of robust and minimum fairness resource allocation is studied .
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN925

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本文編號：1936780