认知无线电系统中的频谱分配策略研究

论文摘要

无线通信技术的日新月异,使得无线频谱资源成为一种日益稀缺的宝贵资源。但研究表明,无线频谱资源的稀缺只是相对的稀缺,在有限的频谱资源被大量无线业务划分殆尽的同时,许多频段的频谱资源利用率却严重不足。认知无线电系统通过具有认知能力的终端设备感知外界环境,寻找可“二次利用”的频谱资源,并实时改变包括传输功率、载波频率和调制技术等在内的操作参数,在不影响授权用户正常通信的前提下实现对频谱资源的择机利用。因此如何实现频谱资源在认知用户间的高效公平分配这一频谱分配策略问题是认知无线电的一大研究热点。本文首先对认知无线电技术的概况、现有的认知无线电系统频谱共享模型以及频谱分配过程中应遵循的基本原则等内容进行了简要阐述。在此基础上,论文重点提出了一个包括吞吐量、传输功率和感知贡献量三个要素在内的用户满意度函数,并以此为效用函数,通过用户和信道间的匹配博弈实现认知无线电系统中的频谱功率联合管理。其次,论文针对基于静态匹配博弈的认知无线电频谱分配算法,只是在每个时隙内静态的分配频谱,对信道和用户的时变特性考虑不足这一问题,提出一种基于POMDP强化学习模型的匹配分配算法。具备机器学习能力的各认知用户通过对历史信息的观察统计,不断调整自身匹配策略,实现系统收益的最大化。仿真结果表明,算法可明显改善匹配算法的频谱分配性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 认知无线电概述
• 1.2.1 认知无线电基本概念
• 1.2.2 认知无线电主要功能
• 1.2.3 认知无线电关键技术
• 1.2.4 认知无线电应用前景
• 1.3 认知无线电研究现状
• 1.4 本文的主要内容及结构安排
• 第2章 认知无线电中的频谱分配
• 2.1 引言
• 2.2 认知无线电系统中的频谱分配技术
• 2.2.1 频谱共享模型
• 2.2.2 频谱分配原则
• 2.2.3 频谱分配技术的分类
• 2.3 认知无线电频谱分配的主要模型
• 2.3.1 基于干扰温度的频谱分配模型
• 2.3.2 基于图论着色的频谱分配模型
• 2.3.3 基于拍卖竞价理论的频谱分配模型
• 2.3.4 基于博弈论的频谱分配模型
• 2.4 本章小结
• 第3章 认知无线电中的频谱功率联合管理
• 3.1 引言
• 3.2 用户满意度函数
• 3.3 匹配博弈模型介绍
• 3.3.1 匹配博弈介绍
• 3.3.2 基于匹配博弈的频谱功率联合分配
• 3.4 最大化用户满意度的最优功率分配
• 3.5 性能分析与仿真
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于POMDP强化学习的频谱分配算法
• 4.1 引言
• 4.2 POMDP强化学习基础理论
• 4.2.1 强化学习简介
• 4.2.2 Markov决策模型
• 4.2.3 从MDP到POMDP
• 4.2.4 信度状态,策略和值函数
• 4.3 频谱分配算法模型
• 4.3.1 匹配机制中的POMDP强化学习模型
• 4.3.2 POMDP强化学习模型的策略求解
• 4.3.3 频谱分配算法的实现
• 4.4 仿真结果及分析
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢