發(fā)布時間：2020-11-22 04:28

　　 隨著智能終端設(shè)備的普及和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量的爆發(fā)式增長,無線頻譜資源需求越來越大。無線頻譜是一種非再生資源,傳統(tǒng)頻譜資源固定劃分的方式存在頻譜資源利用率低的問題。認知無線電(CR,Cognitive radio)是一種能夠有效解決頻譜資源短缺和頻譜利用率低問題的智能無線通信技術(shù)。在認知無線電網(wǎng)絡(luò)中同時存在主用戶(授權(quán)頻譜用戶)和次用戶(非授權(quán)頻譜用戶),且次用戶可以在不影響主用戶通信服務(wù)質(zhì)量(QoS,Quality of service)的條件下共享主用戶的頻譜,從而提高頻譜利用率。正交頻分多址復(fù)用(OFDM,Orthogonal frequency division multiplexing)技術(shù)以其頻譜利用率高、抗多徑時延能力強和有效地消除符號間干擾等優(yōu)勢被應(yīng)用到認知無線電網(wǎng)絡(luò)中。在OFDM認知無線電網(wǎng)絡(luò)中,次用戶發(fā)射機根據(jù)周圍設(shè)備反饋的信道狀態(tài)信息,動態(tài)地分配子載波和功率來滿足主用戶對干擾門限的要求和次用戶的業(yè)務(wù)需求。當(dāng)次用戶之間的通信距離遠或者信道衰落嚴重時,次用戶需要提高發(fā)射功率才能保證通信的可靠性,但此時也會對主用戶帶來嚴重的干擾。在認知無線電網(wǎng)絡(luò)中引入?yún)f(xié)作中繼技術(shù),可以擴展通信覆蓋范圍、提升頻譜利用率和有效地解決通信距離遠帶來的發(fā)射功率大問題。但認知中繼網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜的拓撲結(jié)構(gòu)卻給資源分配工作帶來了巨大的挑戰(zhàn)�？紤]到認知中繼網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在面臨的問題和未來的發(fā)展趨勢,本文分別從信道狀態(tài)信息不確定性、用戶體驗質(zhì)量(QoE,Quality of experience)、能量效率和物理層安全幾個方向?qū)φJ知中繼網(wǎng)絡(luò)動態(tài)資源分配問題展開了研究,主要的工作和貢獻如下:首先,現(xiàn)有認知中繼網(wǎng)絡(luò)資源分配問題的研究多數(shù)都是基于理想的信道狀態(tài)信息,然而由于信道估計誤差、量化誤差和反饋時延等因素的影響,次用戶發(fā)射機很難獲得精確的信道狀態(tài)信息。為了克服信道狀態(tài)信息不確定性的影響,本文在單主用戶功率獨立控制的認知中繼網(wǎng)絡(luò)中,以最大化次用戶系統(tǒng)吞吐量為優(yōu)化目標(biāo),提出了一種啟發(fā)式魯棒中繼選擇算法和最優(yōu)的魯棒功率分配算法。本文采用Worst-case魯棒優(yōu)化理論和拉格朗日對偶方法求解魯棒功率分配問題,并推導(dǎo)得出了最優(yōu)的功率分配解析解。本文通過理論分析說明了算法的有效性,通過仿真實驗驗證了所提魯棒資源分配算法與理想信道狀態(tài)信息下提出的非魯棒資源分配算法相比,能夠嚴格地保證主用戶干擾門限的要求,但是需要付出一定的次用戶系統(tǒng)吞吐量作為代價。隨后,本文針對上述基于單主用戶功率獨立控制的認知中繼網(wǎng)絡(luò)魯棒資源分配算法做了如下改進:1)聯(lián)合控制次用戶發(fā)射機和中繼節(jié)點發(fā)射功率,使次用戶系統(tǒng)功率分配過程更加靈活;2)在主用戶網(wǎng)絡(luò)中部署多個具有不同干擾門限要求的主用戶接收機,使魯棒資源分配算法更符合實際通信場景;3)提出了一種最優(yōu)的魯棒中繼選擇方案,使得魯棒功率分配算法性能更好�；�于上述改進,本文提出了一種基于多主用戶功率聯(lián)合控制的魯棒資源分配算法。在嚴格保證多主用戶不同干擾門限的要求下,實現(xiàn)了最大化次用戶系統(tǒng)吞吐量的目標(biāo)。另外,傳統(tǒng)以QoS為優(yōu)化目標(biāo)的資源分配算法不能反映用戶的主觀感受而且還存在頻譜資源浪費的問題。為了直觀地反映用戶的主觀滿意度且提高頻譜利用率,目前多采用QoE作為資源分配的優(yōu)化目標(biāo),但在保障用戶QoE的同時會消耗大量的能量。為此,本文在雙向認知中繼網(wǎng)絡(luò)中研究了聯(lián)合優(yōu)化用戶QoE和能量消耗的資源分配問題。次用戶總Qo E與功率消耗的比值被定義為用戶體驗質(zhì)量能量效率(QoEW,Quality of service per Watt),并被作為提高次用戶QoE和降低能量消耗的折中標(biāo)準(zhǔn)。在次用戶和中繼節(jié)點最大總發(fā)射功率、次用戶最低QoE需求和多個主用戶不同干擾門限的約束條件下,本文提出了一種以最大化QoEW為優(yōu)化目標(biāo)的資源分配算法。由于QoEW同時涉及物理層參數(shù)和應(yīng)用層參數(shù),本文根據(jù)跨層優(yōu)化理論、分式規(guī)劃理論和拉格朗日對偶方法最終獲得了最優(yōu)的QoEW。仿真實驗驗證了本文所提算法的有效性和優(yōu)越性,并分析了系統(tǒng)參數(shù)對QoEW的影響。最后,由于認知中繼網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)復(fù)雜,使得傳統(tǒng)加密方式中的密鑰分配和管理在該網(wǎng)絡(luò)中難以實施。物理層安全技術(shù)可以利用無線信道的隨機性來實現(xiàn)信息的安全傳輸,具有無需生成密鑰和復(fù)雜度低等優(yōu)點,適用于保障認知中繼網(wǎng)絡(luò)的信息安全。但在保障物理層安全時,也會受到能量消耗的制約。為此,本文針對存在竊聽者的認知中繼網(wǎng)絡(luò)研究了聯(lián)合優(yōu)化物理層安全和能量消耗的資源分配問題。次用戶的保密速率與功率消耗的比值被定義為次用戶系統(tǒng)的安全能量效率(SRW,Secrecy rate per Watt),并被作為提高次用戶保密速率和降低能量消耗的折中標(biāo)準(zhǔn)。在次用戶和中繼節(jié)點最大總發(fā)射功率、次用戶最低保密速率需求和多個主用戶不同干擾門限的約束條件下,本文提出了一種以最大化SRW為優(yōu)化目標(biāo)的資源分配算法,并根據(jù)分式規(guī)劃理論、拉格朗日對偶方法和DC(Difference of convex)規(guī)劃理論獲得了最優(yōu)的SRW。仿真實驗驗證了所提算法能夠在保障次用戶最低保密速率的同時有效地提升次用戶系統(tǒng)的SRW。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN925
【部分圖文】：

0、WCDMA 和 TD-SCDMA），傳輸速率又被提高到 2Mbp/s，并高速率的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。第四代（4G）高速寬帶數(shù)據(jù)移動互聯(lián)網(wǎng)通 FDD-LTE），傳輸速率已經(jīng)可以達到 1Gbp/s，實現(xiàn)了高速多媒體 1G 時代不足 10Kbp/s，發(fā)展到 4G 時代的 1Gbp/s，通信傳輸速率而仍然無法滿足人們對高速通信速率的追求。因此，當(dāng) 4G 商用時候，針對第五代（5G）移動通信系統(tǒng)的研究工作也在如火如荼了實現(xiàn)萬物互聯(lián)，要求峰值速率大于 20Gbp/s[1]。根據(jù) IMT20200 年我國對頻譜資源的需求約為 1200MHz，而同期能夠提供給系MHz。由此可見，頻譜資源稀缺的問題將變得日益緊張。頻譜是一種非再生資源，由世界各國相應(yīng)的頻譜管理部門管理，非授權(quán)頻譜。雖然這種靜態(tài)分配方案便于管理，避免了不同通信譜資源利用率低。如圖 1.1 所示，授權(quán)頻譜占用較多的資源，但少。非授權(quán)頻譜占有較少的資源，但卻會出現(xiàn)業(yè)務(wù)擁擠的現(xiàn)象。和頻譜利用率低的問題，認知無線電（CR, Cognitive radio）技術(shù)

分配算法將不再適用，此外，在認知中繼網(wǎng)絡(luò)的資源分配和中繼選擇等問題�？梢姡�在認知中繼網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計合理且具挑戰(zhàn)性的工作。本文以認知中繼網(wǎng)絡(luò)為背景，針對涉及效率、用戶體驗質(zhì)量（QoE, Quality of experience）和物理問題展開了深入研究，旨在為認知中繼網(wǎng)絡(luò)資源分配算法繼網(wǎng)絡(luò)線電電是一種智能的無線通信技術(shù)，能夠感知周圍頻譜使用情后隨著環(huán)境的變化實時地調(diào)整發(fā)射功率、載波頻率和調(diào)譜分配和頻譜共享[23, 24]。認知無線電網(wǎng)絡(luò)是認知無線電技n Haykin 教授提出的經(jīng)典的認知無線電網(wǎng)絡(luò)循環(huán)回路。

成為了近年來無線通信領(lǐng)域研究的熱點。在協(xié)作通信系統(tǒng)中，根據(jù)中繼節(jié)點對接收信號處理方式的不同，中繼轉(zhuǎn)發(fā)方分為放大轉(zhuǎn)發(fā)（AF,Amplify-and-forward）[33-35]和譯碼轉(zhuǎn)發(fā)（DF, Decode-and-forward兩種最基本的方式。圖 1.4(a)為采用放大轉(zhuǎn)發(fā)方式的協(xié)作通信場景，中繼節(jié)點對的來自源節(jié)點的信號進行簡單的放大后，轉(zhuǎn)發(fā)給目的節(jié)點。圖 1.4(b)為采用解碼式的協(xié)作通信場景，中繼節(jié)點在接收到源節(jié)點的信號后，需對其進行譯碼后重新再轉(zhuǎn)發(fā)給目的節(jié)點。顯然，放大轉(zhuǎn)發(fā)方式實現(xiàn)簡單，但存在噪聲也同時放大的弊碼轉(zhuǎn)發(fā)方式在中繼節(jié)點處有譯碼過程，避免了噪聲通過中繼轉(zhuǎn)發(fā)而放大，增強了輸?shù)目煽啃�。但是譯碼過程復(fù)雜，開銷大且存在延時。因此，在實際通信系統(tǒng)中據(jù)具體情況選擇適合的中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式。如何合理地選擇參與傳輸?shù)闹欣^節(jié)點是提中繼系統(tǒng)性能至關(guān)重要的問題。常用的中繼選擇策略包括選擇性中繼方案[39]、機方案[40]、基于節(jié)點位置分布的中繼選擇方案[41]、基于信噪比（SNR, Signal to nois的中繼選擇方案[42]和基于中斷概率的中繼選擇方案[43]等。
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前5條

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本文編號：2894121