认知无线网络中MIMO关键技术的研究

论文摘要

无线频谱资源作为一种不可再生资源,其稀缺特性随着无线用户数目的快速增长和无线业务的蓬勃发展而愈加彰显。在认知用户（非授权用户）的传输行为不影响主用户（授权用户）的传输或对主用户的干扰不超过一定的干扰门限下,认知无线电技术允许认知用户机会式地接入主授权频谱,从而可以提高已授权频谱的利用率,该技术也就可以有效解决频谱资源不足的瓶颈问题。这种动态频谱接入的方式虽然可以增加用户接入的数目以最大化系统的吞吐量,却使传统的频谱接入技术面临着更严峻的挑战。MIMO （Multiple Input Multiple Output）技术是近年来无线通信领域的一项突破性的理论和技术,通过在接收端和发射端同时安置多个天线,可以提供空间分集增益和空间复用增益,在不增加系统带宽和天线总发送功率的前提下,大大提高通信系统的容量和可靠性。为进一步提高频谱的利用率,本文旨在研究在认知无线电网络中使用MIMO技术对认知通信系统性能的影响,如最大稳定吞吐量,总发送速率,认知基站的发送功率,以及提出一些可以在实际系统中实现的高效算法。论文研究了非协作方式下单用户场景中基于队列稳定性模型的认知多天线系统的最大稳定吞吐量与相应的功率控制优化问题,提出了一种单个认知用户的选择算法。该算法可以保证主/认知用户传输信道近正交,又同时保证了所选择的认知用户信道增益最大。针对主/认知链路均采用两天线对等系统模型：作者直接利用洛尼斯定理得出了理想系统下认知链路的最大稳定吞吐量表达式,并通过多维搜索算法得出相应的最佳功率分配方法；利用“占优系统”理论将实际系统重新建模成基于主用户保护的“占优系统”,进一步得出了考虑虚警和检错的实际系统下认知链路的最大稳定吞吐量表达式,用贪心算法得到每根天线相应的功率控制方法。并将上述结果推广到主/认知链路均有不同条数的发射天线的情形。对非协作方式下多用户场景中集中控制式认知无线MISO系统进行建模,提出了一种多认知用户在认知过程中对主用户物理信道联合检测的方法,推导出了中心控制式认知MISO系统下认知链路的最大稳定吞吐量闭式表达式,利用贪心算法给出了相应的每根发送天线的最佳功率分配方案。对非协作方式下多用户场景中集中控制式认知无线MIMO系统进行建模,基于子空间理论,作者将认知MISO系统下一组认知用户选择的方法推广至认知MIMO系统,还进一步通过块对角化方法以消除认知用户问干扰,并联合考虑注水功率分配算法得出最优功率分配方案使系统的总发送速率最大化。研究了中心控制式认知MIMO下行链路中两类波束成形优化方法：首先是提出了一种认知用户对于主用户干扰预消除的CR-TR-BD算法,解决了在满足认知用户对主用户干扰为零和认知基站最大发送功率受限条件下,目标函数为认知基站总发送速率最大化的波束成形优化问题。仿真结果表明采用在认知MIMO系统中采用CR-TR-BD算法的系统获得的总发送速率接近甚至能超过采用BD算法的传统网络所获得的总发送速率。其次是提出了基于双重拉格朗日因子迭代的算法,解决了在满足认知用户对主用户干扰受限和认知用户端SINR限制条件下,目标函数为总发送功率最小化波束成形优化问题。仿真表明,所提的双重迭代算法能够较快地收敛到采用凸优化包SOCP所获得的最优解。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 符号说明
• 英文缩略语
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 论文主要内容
• 1.3 论文组织结构
• 1.4 本章总结
• 1.5 本章参考文献
• 第2章 认知无线通信相关的关键技术
• 2.1 前言
• 2.2 认知无线电技术
• 2.2.1 认知无线电定义
• 2.2.2 认知无线电面临的主要问题
• 2.2.3 认知无线电技术的研究现状
• 2.3 MIMO技术
• 2.3.1 传统MIMO技术研究现状
• 2.3.2 认知MIMO系统的提出及研究现状
• 2.3.2.1 认知MIMO技术的研究原因
• 2.3.2.2 认知MIMO系统的建模
• 2.3.2.3 认知无线电动态频谱接入机制研究
• 2.3.2.4 认知MIMO系统关键技术的研究现状
• 2.4 协作通信
• 2.4.1 协作通信介绍
• 2.4.2 认知协作通信研究现状
• 2.5 本章总结
• 2.6 本章参考文献
• 第3章 分布式认知MIMO系统的稳定吞吐量分析与功率控制方法
• 3.1 系统模型与问题界定
• 3.1.1 MAC层建模
• 3.1.2 物理层建模
• 3.1.3 稳定吞吐量问题界定
• 3.2 单个认知用户选择算法及M=N=2时认知链路的最大稳定吞吐量
• 3.2.1 主/认知用户传输信道近正交的用户选择算法
• 3.2.2 理想系统稳定吞吐量分析
• 3.2.3 实际系统稳定吞吐量分析
• 2时系统的最大吞吐量'>3.3 N,M>2时系统的最大吞吐量
• 3.3.1 主链路稳定吞吐量分析
• 3.3.2 认知链路稳定吞吐量分析
• 3.4 数值仿真结果分析
• 3.5 附录
• 3.6 本章总结
• 3.7 本章参考文献
• 第4章 中心控制式多用户认知MIMO系统的用户选择算法及系统性能分析
• 4.1 多用户联合检测方法及跨层获取认知信息的方法
• 4.2 主/认知链路接收端天线为1时系统的稳定吞吐量分析
• 4.2.1 系统模型、最佳认知用户选择方法及问题建模
• 4.2.1.1 系统模型
• 4.2.1.2 最佳认知用户选择方法
• 4.2.1.3 问题界定
• 4.2.2 主/认知链路中断概率分析
• 4.2.3 主/认知链路最大稳定吞吐量分析
• 4.2.4 主/认知链路最大稳定吞吐量数值仿真分析
• 4.3 主/认知链路接收端天线大于1时用户选择方法与系统性能分析
• 4.3.1 系统模型和问题建模
• 4.3.2 近正交多个认知用户选择方法
• 4.3.3 用户选择算法时间复杂度分析
• 4.3.4 算法仿真结果
• 4.4 本章总结
• 4.5 本章参考文献
• 第5章 多用户认知MIMO系统波束成形方法
• 5.1 分布式认知MIMO系统下对主用户的干扰预消除策略
• 5.2 认知MIMO系统下行链路对于主用户的干扰预消除策略
• 5.2.1 认知基站总发送速率最大化的波束成形算法研究
• 5.2.1.1 系统模型与问题建模
• 5.2.1.2 基于认知基站总发送速率最大化的波束成形CR-TR-BD算法
• 5.2.1.3 系统仿真
• 5.2.2 认知基站总发送功率最小化的波束成形算法研究
• 5.2.2.1 系统模型
• 5.2.2.2 波束成形优化问题的建模与求解
• 5.2.2.3 系统仿真
• 5.3 本章总结
• 5.4 本章参考文献
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 6.3 本章参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间研究成果