认知无线电频谱检测及资源分配的研究

论文摘要

认知无线电的频谱检测与无线资源分配是促进其普及应用的重要关键技术,已成为当前研究的热点。本文选题来源于国家863计划等项目,具有重要的理论意义及广阔的应用前景。本文在深入分析研究认知无线电基本原理及其关键技术的基础上,主要完成了以下具有创新性的研究成果：针对衰落信道下认知网络频谱检测问题,本文在次要用户服从均匀分布假设下详细分析了认知网络平均检测性能,并在推导得到认知网络平均检测概率、虚警概率、主要用户平均累积干扰、主要用户平均中断概率的基础上,分别提出了一种基于认知网络最小平均误检概率及虚警概率的频谱检测优化算法和一种在主要用户平均中断概率受限条件下,基于认知网络最大平均吞吐量的频谱检测优化算法。通过优化频谱检测时间,有效提高了认知网络频谱检测性能。针对次要用户有限感知能力条件下的宽带频谱检测问题,本文提出了一种基于次要用户恒定传输速率的有限感知能力模型；并在此基础上提出了一种检测信道选择策略及检测时间联合优化算法,同时构造出一种“半解析”的方法得到了联合优化算法最优解。针对认知无线电功率分配问题,本文提出了一种基于地理位置信息的认知网络Overlay及Underlay混合接入模型,并且针对次要用户误检概率等于零及不等于零的情况,分别提出了一种基于最优效用函数的功率分配算法和一种基于最优可达吞吐量的功率分配算法。针对功率分配算法最优解可能不存在的情况,本文还提出了一种基于次要用户QoS敏感度的接入控制算法,通过禁止QoS敏感度高的次要用户接入认知网络,使得功率分配问题的解达到最优。针对认知无线网络拓扑动态变化的频谱分配问题,本文提出了一种基于博弈论的分布式频谱分配算法；同时提出了一种分布式迭代频谱分配算法,该算法可以根据主要用户历史策略和收益作出频谱分配,快速收敛到纳什均衡,并能适应认知网络拓扑的快速变化。论文最后对全文进行了总结,并对认知无线电技术的发展方向及今后的工作进行了展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 认知无线电技术概述和发展现状
• 1.2.1 认知无线电概念
• 1.2.2 认知网络架构
• 1.2.3 认知无线电研究热点
• 1.2.4 认知无线电的研究进展
• 1.2.5 认知无线电标准化进展
• 1.3 认知无线电的关键技术
• 1.3.1 高效频谱检测技术
• 1.3.2 动态资源分配技术
• 1.3.3 动态频谱管理技术
• 1.3.4 认知无线电其它关键性技术
• 1.3.5 认知无线电应用前景
• 1.4 课题来源及研究意义
• 1.4.1 课题来源
• 1.4.2 研究意义
• 1.5 论文研究内容及主要成果
• 1.5.1 论文主要创新
• 1.5.2 全文组织结构
• 参考文献
• 第2章 衰落信道下基于地理位置的频谱检测
• 2.1 频谱检测技术概述
• 2.1.1 频谱空洞
• 2.1.2 现有频谱检测算法
• 2.2 衰落信道下基于地理位置的频谱检测建模
• 2.2.1 研究现状
• 2.2.2 认知网络模型
• 2.2.3 频谱检测
• 2.2.4 干扰建模
• 2.3 衰落信道下基于地理位置的频谱检测优化
• 2.4 仿真及分析
• 2.5 本章小结
• 参考文献
• 第3章 基于次要用户有限感知能力宽带频谱感知算法
• 3.1 引言
• 3.1.1 研究现状
• 3.1.2 本章研究目的
• 3.2 宽带频谱检测建模
• 3.2.1 网络模型
• 3.2.2 单子带检测
• 3.2.3 宽带频谱感知架构
• 3.3 宽带频谱感知优化设计
• 3.3.1 面临问题及折中考虑
• 3.3.2 次要用户感知能力及主要用户接入模型
• 3.3.3 宽带频谱感知优化算法
• 3.4 仿真及分析
• 3.5 本章小结
• 参考文献
• 第4章 OVERLAY及UNDERLAY混合场景下次要用户功率分配
• 4.1 引言
• 4.1.1 基于网络架构频谱共享机制中的功率控制
• 4.1.2 基于接入技术频谱共享机制中的功率控制
• 4.1.3 本章研究目的
• 4.2 基于地理位置信息的混合接入模型
• 4.3 混合接入模型最优功率分配算法
• 4.3.1 问题描述
• 4.3.2 最优功率分配算法
• 4.4 基于最优可达吞吐量的功率分配算法
• 4.4.1 网络模型及问题建模
• 4.4.2 最优化吞吐量功率分配算法求解
• 4.5 混合接入模型接入控制算法
• 4.6 仿真及分析
• 4.6.1 混合接入模型最优功率分配算法仿真
• 4.6.2 基于最优可达吞吐量的功率分配算法仿真
• 4.7 本章小结
• 附录 4.1 广义几何规划问题
• 附录 4.2 KARUSH-KUHN-TUCKER（KKT）-系统
• 参考文献
• 第5章 动态拓扑下基于博弈论的认知网络频谱分配算法
• 5.1 动态频谱分配研究背景及本章研究目的
• 5.1.1 研究背景
• 5.1.2 研究目的
• 5.2 博弈论及本章网络模型
• 5.2.1 博弈论
• 5.2.2 网络模型
• 5.3 动态拓扑下基于博弈论的认知网络频谱分配算法
• 5.3.1 效用函数
• 5.3.2 纳什均衡
• 5.4 分布式迭代频谱分配算法
• 5.4.1 迭代频谱分配算法
• 5.4.2 收敛性分析
• 5.5 仿真及分析
• 5.6 本章小结
• 附录 5.1 共轭梯度法介绍
• 参考文献
• 第6章 总结与展望
• 缩略语
• 图表索引
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录