认知OFDM网络中资源分配问题的研究

论文摘要

为了解决有限频谱资源和高速率业务服务质量要求之间的矛盾，人们提出了正交频分复用（OFDM）和认知无线电（CR）的技术。正交频分复用是一种十分适合宽带无线系统的容量迫近技术，认知无线电是在特定干扰模型下的动态频谱接入技术，本文将两者相结合，研究了如下问题：首先，将认知无线网络与OFDM技术相结合。总结了其常见资源分配的问题类型和数值求解方法；在经典的0-1模型和干扰温度模型基础上，提出了改善型的认知OFDM子载波干扰受限模型。其次，研究了单认知用户最优功率分配问题。通过凸优化数学模型的公式推导，得到了最优功率分配的充分必要条件。通过等效噪声、干扰限制的定义，得到认知OFDM最优功率分配算法，分析它与传统注水法的异同；在分析其计算效率的基础上，运用可变搜索步长的方法改善优化过程，提出了一种次优高效分配算法；运用数值仿真的手段，研究了功率限制与子载波干扰限制的“三阶段”关系。最后，研究了多认知用户资源分配的问题。对于认知网络总容量的最大化，通过定义子载波联合功率变量，将非凸问题转化为凸优化问题，得到多用户注水的概念及子载波选择策略；对于认知用户的QoS保障问题，为各条认知链路指定加权因子，通过它对目标函数的效用影响来改善不同认知链路间的公平性；对于实时业务的支持问题，将认知网络划分为包含固定速率用户及可变速率用户的异构型网络，通过分而治之的思想将最优化问题划分为两个子问题，并提出了基于装箱理论的固定速率子载波选择策略，在满足固定速率用户需求的同时，按照权系数最大化可变速率用户容量。三种算法的有效性和计算效率都得到了数值仿真的完全验证。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 无线频谱资源的匾乏
• 1.2 动态频谱接入技术
• 1.3 本文结构与安排
• 第2章 认知无线网络与 OFDM资源分配
• 2.1 认知无线网络
• 2.1.1 认知无线网络的基本概念
• 2.1.2 动态频谱资源管理
• 2.2 传统 OFDM 资源分配技术
• 2.2.1 单用户资源分配问题
• 2.2.2 多用户的公平性准则
• 2.2.3 数值求解方法
• 2.3 认知无线网络与 OFDM 技术相结合
• 2.4 本章小结
• 第3章 OFDM认知链路功率分配
• 3.1 认知 OFDM 干扰建模
• 3.1.1 系统场景
• 3.1.2 0-1 模型
• 3.1.3 干扰温度模型
• 3.1.4 OFDM 子载波干扰受限模型
• 3.2 认知 OFDM 功率分配算法
• 3.2.1 认知链路容量最优化模型
• 3.2.2 最优功率分配算法
• 3.2.3 次优功率分配算法
• 3.3 算法仿真与性能分析
• 3.3.1 仿真参数预设值声明
• 3.3.2 两种链路增益的影响
• 3.3.3 干扰温度和总功率限制的影响
• 3.3.4 次优算法性能分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 OFDM认知网络资源分配
• 4.1 OFDM 认知无线网络场景
• 4.2 最大化认知网络容量的资源分配
• 4.2.1 最优化模型
• 4.2.2 求解算法
• 4.2.3 性能仿真
• 4.3 基于权系数的 QoS 资源分配策略
• 4.3.1 最优化模型
• 4.3.2 求解算法
• 4.3.3 性能仿真
• 4.4 基于实时业务的 QoS 资源分配
• 4.4.1 最优化模型
• 4.4.2 求解算法
• 4.4.3 性能仿真
• 4.5 本章小结
• 第5章 总结
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文