本文關(guān)鍵詞：譜效和能效優(yōu)化的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)資源分配技術(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)(CRN, Cognitive Radio Network)由于允許非授權(quán)用戶(hù)與授權(quán)用戶(hù)動(dòng)態(tài)共享頻譜資源,從而可以有效緩解頻譜資源日益緊缺與利用率低下的矛盾,得到了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注,成為新一代無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)的重要形態(tài)之一。在認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中,由于頻譜資源的稀缺特性和認(rèn)知用戶(hù)傳輸功率的受限特性,如何高效動(dòng)態(tài)地分配各種網(wǎng)絡(luò)資源(如頻譜、功率等),在不干擾授權(quán)用戶(hù)正常通信的同時(shí)提升非授權(quán)用戶(hù)的性能,獲得高的系統(tǒng)頻譜效率(SE, Spectrum Efficiency)和能量效率(EE, Energy Efficiency),成為該網(wǎng)絡(luò)的重要研究?jī)?nèi)容。針對(duì)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)資源分配技術(shù)面臨的高譜效和高能效的挑戰(zhàn),本文在機(jī)會(huì)式(Spectrum Overlay)和下墊式(Spectrum Underlay)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中(前者允許認(rèn)知用戶(hù)先進(jìn)行頻譜感知,當(dāng)發(fā)現(xiàn)信道空閑后接入該頻段進(jìn)行傳輸；后者允許認(rèn)知用戶(hù)在對(duì)主用戶(hù)造成的干擾小于允許門(mén)限的情況下和主用戶(hù)同時(shí)進(jìn)行傳輸)結(jié)合跨層設(shè)計(jì)思想、優(yōu)化理論和魯棒性設(shè)計(jì),分別以提升頻譜效率和能量效率為目標(biāo),研究了該場(chǎng)景下高效資源分配機(jī)制的設(shè)計(jì)問(wèn)題。本文的研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)述如下：1、提出了分布式多信道認(rèn)知多址接入?yún)f(xié)議(MAC, Medium Access Control),實(shí)現(xiàn)了對(duì)空閑頻譜資源的高效共享。在分布式多信道Overlay認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中,針對(duì)預(yù)約信道與數(shù)據(jù)信道的信道狀態(tài)不一致性,以及數(shù)據(jù)信道傳輸能力的差異性未被充分利用造成的空閑頻譜使用效率低的問(wèn)題,提出了基于數(shù)據(jù)信道狀態(tài)感知的多信道認(rèn)知多址協(xié)議(CAM-MAC,Channel Aware Multi-channel MAC protocol)。該協(xié)議在預(yù)約信道上通過(guò)信息聚合的握手機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)信道的預(yù)約和空閑信道信息的交互,有效減少了認(rèn)知用戶(hù)在預(yù)約信道上的平均成功預(yù)約時(shí)長(zhǎng)。在服從Nakagami衰落的數(shù)據(jù)信道上,設(shè)計(jì)了基于瞬時(shí)信噪比的自適應(yīng)傳輸機(jī)制,充分利用了多個(gè)數(shù)據(jù)信道上傳輸速率的差異性,從而進(jìn)一步提升了空閑頻譜的利用率。理論分析與仿真結(jié)果均表明：與已有協(xié)議相比,所提出的CAM-MAC協(xié)議能夠顯著地提升認(rèn)知用戶(hù)的飽和吞吐量且具有更低的時(shí)延性能。2、提出了一種實(shí)現(xiàn)認(rèn)知用戶(hù)平均能效最大化的功率分配策略。在Underlay認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中,針對(duì)基于瞬時(shí)信道信息的靜態(tài)優(yōu)化方法不能夠在快衰落場(chǎng)景中所有衰落狀態(tài)下保障認(rèn)知用戶(hù)的長(zhǎng)期能效性能和主用戶(hù)長(zhǎng)期服務(wù)質(zhì)量(QoS, Quality of Service)的問(wèn)題,提出了一種最優(yōu)的功率分配方法來(lái)最大化認(rèn)知用戶(hù)平均EE。首先,采用中斷概率約束作為主用戶(hù)的QoS指標(biāo),同時(shí)考慮認(rèn)知用戶(hù)的平均發(fā)送功率和峰值發(fā)送功率約束,將該問(wèn)題建模為具有機(jī)會(huì)約束的分式優(yōu)化問(wèn)題。由于該問(wèn)題目標(biāo)函數(shù)(平均EE)的非凸性以及主用戶(hù)QoS約束的統(tǒng)計(jì)特性,因此該問(wèn)題的求解極具挑戰(zhàn)性。所以論文基于分式規(guī)劃和拉格朗日對(duì)偶理論,提出了一種高效的迭代功率分配算法(IPA, Iterative Power Allocation algorithm)來(lái)求解上述問(wèn)題,獲得了最優(yōu)的功率分配策略,在保障主用戶(hù)QoS的前提下能夠最大化認(rèn)知用戶(hù)的平均EE。進(jìn)而,分析了該功率分配算法的計(jì)算復(fù)雜度。同時(shí)發(fā)現(xiàn),該場(chǎng)景下遍歷容量最大化問(wèn)題可以歸納為平均EE最大化問(wèn)題的一個(gè)特例。仿真結(jié)果表明：該功率分配策略在滿(mǎn)足主用戶(hù)中斷概率約束的前提下,能夠最大化認(rèn)知用戶(hù)的平均EE。此外,不同于遍歷容量最大化問(wèn)題,認(rèn)知用戶(hù)最優(yōu)的平均EE和主用戶(hù)的中斷概率門(mén)限僅僅在一定范圍內(nèi)存在折衷關(guān)系。3、提出了一種具有魯棒性的功率分配方案,實(shí)現(xiàn)了非完美信道狀態(tài)信息(CSI, Channel State Information)下認(rèn)知用戶(hù)的能效最大化。在多信道Underlay認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中,針對(duì)多個(gè)信道上非完美CSI將會(huì)極大降低認(rèn)知用戶(hù)能效并嚴(yán)重?fù)p害主用戶(hù)正常通信的問(wèn)題,提出了一種嚴(yán)格保障主用戶(hù)QoS的最大化認(rèn)知用戶(hù)能效的功率分配方法。首先,從魯棒性?xún)?yōu)化角度出發(fā),將上述問(wèn)題建模為一個(gè)具有無(wú)限個(gè)約束的最大最小優(yōu)化問(wèn)題。由于該問(wèn)題外部最大化問(wèn)題的非凸性以及內(nèi)部最小化問(wèn)題屬于凹函數(shù)的最小化問(wèn)題,因此該問(wèn)題是NP難的。所以論文基于分式規(guī)劃和全局優(yōu)化理論,提出了一種基于交替迭代的功率分配算法(AIA, Alternating Iterative Algorithm)來(lái)求解該問(wèn)題。仿真結(jié)果表明：當(dāng)所有信道CSI不準(zhǔn)確時(shí),所提的魯棒性方法能夠嚴(yán)格保證認(rèn)知用戶(hù)對(duì)主用戶(hù)的干擾小于給定門(mén)限值,同時(shí)還能夠顯著提升認(rèn)知用戶(hù)的EE性能。尤為重要的是,我們發(fā)現(xiàn)：非魯棒性方案下的EE在信道CSI誤差很小時(shí),具有一定的魯棒性；當(dāng)信道CSI不準(zhǔn)確時(shí),認(rèn)知用戶(hù)的EE并不總是隨著干擾門(mén)限值的增加而增長(zhǎng),而是存在一個(gè)最優(yōu)的EE值。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò) 頻譜效率 能量效率 多址協(xié)議 跨層設(shè)計(jì) 功率控制 優(yōu)化理論 魯棒性設(shè)計(jì)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表14-20
• 第一章 緒論20-44
• 1.1 研究背景及意義20-28
• 1.1.1 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電的基本概念22-24
• 1.1.2 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展24-28
• 1.2 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)28-35
• 1.2.1 頻譜感知技術(shù)28-30
• 1.2.2 動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)30-34
• 1.2.3 功率控制技術(shù)34-35
• 1.3 本課題的研究現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)35-40
• 1.3.1 機(jī)會(huì)式認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)多址協(xié)議設(shè)計(jì)36-38
• 1.3.2 下墊式認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中平均能效最大化38-39
• 1.3.3 下墊式認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中魯棒性能效設(shè)計(jì)39-40
• 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容40-44
• 第二章 分布式多信道認(rèn)知多址接入?yún)f(xié)議44-64
• 2.1 引言44-45
• 2.2 系統(tǒng)模型與問(wèn)題建模45-48
• 2.2.1 主用戶(hù)信道占用模型46-47
• 2.2.2 頻譜感知模型47
• 2.2.3 空閑信道最大接入持續(xù)時(shí)間47-48
• 2.2.4 空閑信道上數(shù)據(jù)傳輸48
• 2.3 CAM-MAC協(xié)議48-51
• 2.3.1 控制信道上的握手機(jī)制49-50
• 2.3.2 空閑信道上的自適應(yīng)傳輸50-51
• 2.4 CAM-MAC協(xié)議性能分析51-56
• 2.4.1 數(shù)據(jù)信道等效傳輸速率分析51-53
• 2.4.2 平均成功預(yù)約時(shí)長(zhǎng)分析53-55
• 2.4.3 所提協(xié)議最大吞吐量分析55-56
• 2.5 性能仿真與分析56-61
• 2.6 本章結(jié)語(yǔ)61-64
• 第三章 最大化認(rèn)知用戶(hù)平均能效的功率分配技術(shù)研究64-84
• 3.1 引言64-65
• 3.2 系統(tǒng)模型與問(wèn)題建模65-68
• 3.2.1 認(rèn)知用戶(hù)發(fā)送功率模型66-67
• 3.2.2 主用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量模型67
• 3.2.3 平均能效最大化問(wèn)題建模67-68
• 3.3 迭代功率分配算法68-73
• 3.3.1 問(wèn)題P1的等價(jià)轉(zhuǎn)換69-72
• 3.3.2 迭代功率分配算法72-73
• 3.3.3 算法復(fù)雜度分析73
• 3.4 性能仿真與分析73-80
• 3.4.1 認(rèn)知用戶(hù)的平均能效性能分析74-76
• 3.4.2 平均能效最大化與平均譜效最大化性能比較76-78
• 3.4.3 信道增益對(duì)最優(yōu)功率分配的影響78-80
• 3.5 本章結(jié)語(yǔ)80
• 附錄A80-82
• 附錄B82-84
• 第四章 非完美信道信息下具有魯棒性保障的認(rèn)知用戶(hù)能效最大化功率分配技術(shù)84-116
• 4.1 引言84-86
• 4.2 系統(tǒng)模型與問(wèn)題建模86-90
• 4.2.1 下墊式認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)模型86-88
• 4.2.2 完美信道信息下能效最大化問(wèn)題建模88
• 4.2.3 信道參數(shù)不確定性建模88-90
• 4.2.4 具有魯棒性保障的能效最大化問(wèn)題建模90
• 4.3 魯棒性能效最大化算法90-98
• 4.3.1 問(wèn)題P1的等價(jià)轉(zhuǎn)換90-92
• 4.3.2 求解等價(jià)問(wèn)題P292-97
• 4.3.3 算法復(fù)雜度分析97-98
• 4.4 性能仿真與分析98-110
• 4.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置98-100
• 4.4.2 仿真結(jié)果與性能分析100-110
• 4.5 本章結(jié)語(yǔ)110
• 附錄A110-113
• 附錄B113-116
• 第五章 總結(jié)和展望116-120
• 5.1 全文內(nèi)容總結(jié)116-117
• 5.2 后續(xù)研究工作展望117-120
• 參考文獻(xiàn)120-132
• 致謝132-134
• 作者簡(jiǎn)介134-135

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