本文選題：認(rèn)知無線電　切入點(diǎn)：資源分配　出處：《吉林大學(xué)》2014年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：頻譜資源有限性與人們對無線頻譜需求的日益增長之間的矛盾日益突出和加劇，如何快速、有效地提高頻譜利用效率是各國無線通信應(yīng)用領(lǐng)域都面臨的重大研究問題。認(rèn)知無線電系統(tǒng)作為智能的無線通信系統(tǒng)能夠以高效的方式利用無線頻譜，是解決上述矛盾的主要途徑。 通過機(jī)會式頻譜訪問或者與授權(quán)用戶共享頻譜，認(rèn)知無線電能夠有效地提高頻譜利用率。機(jī)會式頻譜訪問方式需要檢測和利用頻譜空穴。一旦授權(quán)用戶出現(xiàn)，認(rèn)知用戶必須立即退出，找尋其它的頻譜空穴。頻譜共享方式允許認(rèn)知用戶與授權(quán)用戶共享同一頻譜，條件是認(rèn)知用戶帶來的干擾不損害授權(quán)用戶的性能。本文以頻譜共享的訪問方式作為認(rèn)知無線電系統(tǒng)的研究平臺。 近年來，認(rèn)知無線電系統(tǒng)的功率控制問題得到了廣泛研究。認(rèn)知無線電能夠感知、學(xué)習(xí)、優(yōu)化，并根據(jù)相應(yīng)環(huán)境重新調(diào)整操作參數(shù)。認(rèn)知用戶通常要在最大化自身的數(shù)據(jù)容量和最小化其帶給授權(quán)接收機(jī)的干擾兩者中權(quán)衡。不降低授權(quán)用戶的QOS情況下，認(rèn)知用戶妥善控制其發(fā)射功率以求得到高的數(shù)據(jù)容量。本文從不同角度對功率分配策略進(jìn)行了深入的研究，并給出了系統(tǒng)模型和相應(yīng)解決方案。主要研究工作如下： 1）大多數(shù)傳統(tǒng)資源分配算法都是假定信道狀態(tài)信息被完美估計(jì)的。然而，認(rèn)知無線電工作在高度動態(tài)環(huán)境中，信道的參數(shù)存在一定程度的擾動性。魯棒優(yōu)化可以處理信道參數(shù)的不確定性。我們提出一種魯棒優(yōu)化的認(rèn)知系統(tǒng)資源分配方法。該方法利用橢圓不確定性集合描述信道干擾增益的不確定性。除了考慮干擾功率約束來保護(hù)授權(quán)用戶，還考慮了認(rèn)知用戶自身的發(fā)射功率限制。該認(rèn)知系統(tǒng)功率分配問題是一個具有無限個約束條件的優(yōu)化問題。通過魯棒優(yōu)化，可以轉(zhuǎn)化為最壞情況下的有限個約束問題。即使信道存在擾動，該方法也能保證認(rèn)知系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性，同時也給每個用戶提供了無縫通信。 2）目標(biāo)容量跟蹤是認(rèn)知系統(tǒng)的一個新的關(guān)鍵問題。為了跟蹤目標(biāo)容量，利用時延的狀態(tài)空間模型描述動態(tài)容量誤差。將功率控制問題轉(zhuǎn)化為狀態(tài)反饋控制問題。引入狀態(tài)反饋控制器使其輸出總是跟蹤實(shí)際系統(tǒng)的目標(biāo)容量。通過H控制理論得到線性矩陣不等式。利用線性矩陣不等式可以獲得反饋控制器的增益，，進(jìn)而得到跟蹤容量。每個認(rèn)知用戶在各個子載波上的功率分配情況隨之明了。該方法從全新的角度運(yùn)用控制理論做資源分配問題研究，既保證了授權(quán)用戶的干擾功率約束，也獲得了認(rèn)知用戶滿意的QoS。 3）為了使認(rèn)知系統(tǒng)獲得更高的通信容量，功率控制是一個非常重要的因素。保證授權(quán)用戶和認(rèn)知用戶的QoS，形成一個最大化每個認(rèn)知用戶數(shù)據(jù)容量的功率控制策略。認(rèn)知系統(tǒng)的功率控制問題轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題。該混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題等效于凸多面體的變分不等式問題。通過將變分不等式轉(zhuǎn)化為互補(bǔ)問題，最后運(yùn)用修正投影算法得到了認(rèn)知用戶功率分配的最優(yōu)解。該策略方案使系統(tǒng)快速收斂到納什均衡，并且獲得最大系統(tǒng)容量。 4）協(xié)作通信是提高功率效率、增加系統(tǒng)容量非常重要的方法，而且可以擴(kuò)大信號覆蓋范圍。本文提出一種自適應(yīng)中繼選擇和功率分配方案，該方法收斂速度快，穩(wěn)定性好。認(rèn)知用戶非協(xié)作通信時，其獲得的SINR如果低于自身目標(biāo)，該用戶自適應(yīng)尋找最優(yōu)中繼進(jìn)行協(xié)作通信。此時功率控制問題轉(zhuǎn)變?yōu)榛旌险麛?shù)非線性規(guī)劃問題，利用KKT方法得到最優(yōu)解。該方案的目標(biāo)是保證SINR的同時最大化系統(tǒng)容量。該算法不僅大大提高了數(shù)據(jù)容量，而且增大了信號覆蓋范圍。 5）在認(rèn)知無線電系統(tǒng)中，大多數(shù)資源分配方案都是基于授權(quán)用戶干擾功率約束控制的。本文提出一種新的準(zhǔn)則稱授權(quán)用戶允許SINR損失準(zhǔn)則來保護(hù)授權(quán)用戶。所謂允許SINR損失指保證授權(quán)用戶正常通信其所能承受的最大SINR損失。運(yùn)用該準(zhǔn)則保護(hù)授權(quán)用戶，取代傳統(tǒng)干擾功率約束控制。與傳統(tǒng)運(yùn)用干擾約束的功率控制方法相比，本法能夠獲得更高的信道容量，并且能使認(rèn)知系統(tǒng)穩(wěn)定在均衡狀態(tài)。該方法不僅易于實(shí)現(xiàn)，而且執(zhí)行性能更好。
[Abstract]:The contradiction between the limited spectrum resources and the growing demand for wireless spectrum is becoming more and more intensified, how to quickly and effectively improve the spectrum utilization efficiency is a major research problem of wireless communication applications are facing all countries. As a cognitive radio system intelligent wireless communication system can use the wireless spectrum in an efficient way, is the main way to solve these contradictions.
Through opportunistic spectrum access or share the spectrum with the authorized users, cognitive radio can effectively improve spectrum utilization. Opportunistic spectrum access need to detect and use spectrum holes. Once the authorized users, cognitive users must immediately exit, find other frequency spectrum hole. Spectrum sharing allows the primary users to share the same the spectrum condition is interference in cognitive users without compromising the performance of authorized users. Based on the spectrum sharing access mode as the research platform of cognitive radio system.
In recent years, cognitive radio power control problem has been widely studied. Cognitive radio can perception, learning, optimization, and re adjust the operating parameters according to the corresponding environment. Cognitive users usually in their maximum data capacity and minimize the interference to authorized balance receiver. The two does not reduce the QOS authorized users under the control of the transmission power of the cognitive users properly in order to get high data capacity. This paper studied the power allocation strategy from different angles, and gives the system model and the corresponding solutions. The main research work is as follows:
1) most of the traditional resource allocation algorithm is based on channel state information is perfect estimation. However, cognitive radio work in a highly dynamic environment, there is a certain degree of disturbance of the channel parameters. The robust optimization can handle channel parameter uncertainty. We propose a robust optimization system. The method of cognitive resource allocation method using elliptic uncertainty set describing channel interference gain uncertainty. Besides considering the interference power constraints to protect the licensed users, also considering the transmitting power of cognitive users to its limits. The cognitive system of power allocation problem is an infinitely constrained optimization problem. By robust optimization, can be transformed into the worst case a finite constraint problem. Even if the channel disturbance, this method can guarantee the stability and robustness of the cognitive system, but also to each user It provides seamless communication.
2) target tracking capacity is a key issue in the cognitive system. In order to track the target capacity, the state space model to describe the dynamic delay capacity error. The power control problem is transformed into a state feedback control problem. The state feedback controller so that the output is always tracking the actual system target capacity. Through H control theory the linear matrix inequality. Feedback controller gain can be obtained by using the linear matrix inequality, and then obtain the tracking capacity. Power allocation in each subcarrier of each cognitive user will be clear. This method from the perspective of a new control theory is used to do the research on the resource allocation problems, both to ensure the interference power constraints of authorized users, also gained recognition customer satisfaction QoS.
3) in order to obtain a higher cognitive system communication capacity, power control is a very important factor. To ensure the authorized users and cognitive users of QoS, a maximum power of each user data capacity control strategy. The power of the cognitive system control problem is transformed into a mixed integer nonlinear programming problem. The equivalent of the hybrid integer nonlinear programming problem in convex variational inequality problem. By applying the variational inequality into complementarity problem, finally the optimal cognitive user power allocation solution is obtained using the modified projection algorithm. This strategy makes the system fast convergence to the Nash equilibrium, and maximize the system capacity.
4) cooperative communication is to improve the power efficiency, increase the system capacity is very important, but also can expand the signal coverage. This paper proposes an adaptive relay selection and power allocation scheme, the method has fast convergence speed and good stability. The cognitive users of non cooperative communication, the SINR below its goal, the user adaptive to find the optimal relay cooperative communication. The power control problem is transformed into a mixed integer nonlinear programming, using the KKT method to obtain the optimal solution. The goal of the program is to ensure SINR and maximize the system capacity. The algorithm not only greatly improves the data capacity, but also increases the signal coverage.
5) in cognitive radio systems, most resource allocation schemes are based on the authorized user interference power constraint control. This paper proposes a new criterion that authorized users to allow SINR loss standards to protect the authorized user. The so-called loss refers to allow SINR to ensure authorized user normal communication can withstand the maximum loss of SINR. By using the criteria for authorized users, to replace the traditional interference power constraint control. Compared with the traditional power using the interference constraint control method, this method can obtain higher channel capacity, and can make the cognitive system stable in equilibrium. This method is not only easy to implement, and the performance is better.

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN925

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