认知无线电中联合功率控制的动态频谱分配算法研究

论文摘要

随着无线通信业务需求的持续增长,有限的频谱资源与日益增长的频谱需求之间的矛盾已经成为制约无线通信发展的瓶颈。认知无线电作为一种频谱共享技术,通过对周围无线环境的感知、学习和分析,对搜索到的可用频谱机会式动态接入,从而实现对有限频谱资源的高效利用,缓解频谱紧缺的现状。而合适的动态频谱分配算法决定了无线频谱的使用效率,对认知无线电网络的性能起着关键性作用。本文针对认知无线电网络中的动态频谱分配算法展开研究。由于在动态频谱分配过程中,存在多个认知用户同时占用同一频段的情况,不可避免会引入相互干扰,采用功率控制机制可以避免此问题。合理的功率控制不仅可以在扩大认知用户通信范围和减小通信干扰之间取得平衡,而且可以减少终端能耗。本文拟在动态频谱分配中联合功率控制机制来减小同频用户间干扰,从而提高频谱利用率。主要研究内容包括:1)首先简要介绍了认知无线电的背景和相关知识,然后详细阐述了动态频谱分配和功率控制技术,重点分析了功率控制在动态频谱分配过程中的重要作用,最后分析了常用的分配模型,着重研究基于图论的分配模型。2)针对认知无线电网络的特点,在图论理论基础上,深入研究了多个用户使用同一信道时的干扰图模型,比较分析了基于图论模型的多种频谱分配算法的特点和性能。3)针对频谱分配算法所要达到系统性能高、收敛性能快和公平性好的目的,以随机分布式的认知网络为研究对象,提出联合功率控制的动态频谱分配算法。算法通过联合功率控制机制,减少了接入相同信道的认知用户间的综合干扰使得多个用户可以同时使用同一信道,同时以最大独立集为分配起点,允许同时分配信道给互不干扰的多个用户,从而有效减少分配总次数和用户间信息交互量,有利于算法的快速收敛。最后考虑到用户需求和历史分配信息对算法的影响,提出基于需求和历史信息的频谱分配算法,引入用户优先级和信道优先级的概念使得算法更加满足公平性要求。仿真结果验证了联合功率控制的动态频谱分配算法较无功率控制下的动态频谱分配算法性能有所提高,并证明了改进算法在系统效益、公平性和收敛性能等方面的有效性。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究内容
• 1.4 论文章节安排
• 2 认知无线电及其分配模型
• 2.1 认知无线电基础知识
• 2.1.1 认知无线电的基本概念
• 2.1.2 认知无线电的频谱共享
• 2.1.3 认知无线电网络架构
• 2.2 认知无线电的动态资源分配
• 2.2.1 动态频谱分配
• 2.2.2 功率控制
• 2.3 认知无线电的分配模型
• 2.3.1 图论模型
• 2.3.2 博弈论模型
• 2.3.3 干扰温度模型
• 2.3.4 拍卖竞价模型
• 2.4 本章小结
• 3 基于图论的动态频谱分配算法
• 3.1 图论相关知识
• 3.2 干扰图模型
• 3.2.1 物理干扰模型
• 3.2.2 协议干扰模型
• 3.3 基于图论模型的频谱分配算法
• 3.3.1 基于固定干扰图的频谱分配算法
• 3.3.2 基于动态干扰图的频谱分配算法
• 3.3.3 基于极大独立集的频谱分配算法
• 3.3.4 基于图论着色和标号原理的频谱分配算法
• 3.3.5 基于图论的其他频谱分配算法
• 3.4 本章小结
• 4 联合功率控制的动态频谱分配算法
• 4.1 系统描述
• 4.2 分配限制及干扰图的构建
• 4.2.1 分配限制
• 4.2.2 干扰图模型
• 4.3 联合功率控制的动态频谱分配算法
• 4.3.1 分配的可行性判断
• 4.3.2 算法流程
• 4.3.3 仿真结果分析
• 4.4 基于需求和历史信息的联合资源分配
• 4.4.1 分配的可行性判断
• 4.4.2 算法流程
• 4.4.3 仿真结果分析
• 4.5 本章小结
• 5 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A. 作者在攻读学位期间发表或者录用的论文
• B. 作者在攻读硕士学位期间参加科研情况