本文關(guān)鍵詞：基于OFDM的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)功率分配算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),無(wú)線(xiàn)通信需求高速增長(zhǎng),用戶(hù)數(shù)量逐漸增加,頻譜占用速度越來(lái)越快,如何高效利用日益稀缺的頻譜資源已成為無(wú)線(xiàn)通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。為了提高頻譜效率和利用率,認(rèn)知正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系統(tǒng)將OFDM技術(shù)和認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)有機(jī)結(jié)合,并對(duì)頻譜資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分。功率分配技術(shù)是認(rèn)知OFDM系統(tǒng)中的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題,本文在已有的功率分配理論研究的基礎(chǔ)上,開(kāi)展了基于認(rèn)知OFDM系統(tǒng)的功率分配算法研究。研究的主要內(nèi)容包括：基于OFDM的注水功率分配算法以及基于能量效率的功率分配算法。在認(rèn)知OFDM系統(tǒng)中,經(jīng)典注水算法已被證明是功率分配的最優(yōu)化算法。本文首先在此基礎(chǔ)上,引入了干擾溫度限制,提出了一種雙因子二分搜索算法。該算法在滿(mǎn)足總功率限制的條件下引入剩余函數(shù),然后利用剩余函數(shù)的單調(diào)性,通過(guò)雙層二分搜索迭代方法求得拉格朗日因子的準(zhǔn)確值,進(jìn)而求出各子信道上所分配的功率值。仿真結(jié)果表明,該算法能有效利用主用戶(hù)頻帶間的頻譜空穴,在總功率和干擾溫度雙重限制下,最大化認(rèn)知用戶(hù)的數(shù)據(jù)傳輸速率,其值逼近經(jīng)典注水算法。其次,本文將最大化認(rèn)知OFDM系統(tǒng)的能量效率作為全新目標(biāo),重新對(duì)子載波上的功率進(jìn)行分配,并提出基于能量效率的功率分配算法。與傳統(tǒng)的傳輸策略相比,該算法能兼顧傳輸速率和能量效率,在獲得較高傳輸速率的同時(shí),最大化系統(tǒng)的能量效率,讓系統(tǒng)能夠找到動(dòng)態(tài)平衡的最佳點(diǎn),從而使得系統(tǒng)傳輸性能顯著提高。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知 OFDM系統(tǒng) 功率分配 注水算法 干擾溫度 能量效率
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 本課題的研究背景與意義11-12
• 1.2 本課題的研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電概念的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 認(rèn)知OFDM系統(tǒng)功率分配算法的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本文組織16-17
• 第2章 認(rèn)知OFDM無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)相關(guān)理論17-32
• 2.1 OFDM系統(tǒng)17-22
• 2.2 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)和認(rèn)知引擎系統(tǒng)22-27
• 2.2.1 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)的組成22-24
• 2.2.2 認(rèn)知引擎系統(tǒng)24-27
• 2.3 功率分配相關(guān)的數(shù)學(xué)理論27-30
• 2.3.1 凸函數(shù)及凸規(guī)劃27-28
• 2.3.2 拉格朗日乘子法28-29
• 2.3.3 Karush-Kuhn-Tucker條件(KKT條件)29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第3章 基于OFDM的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)注水功率分配算法32-48
• 3.1 經(jīng)典注水功率分配算法32-35
• 3.2 線(xiàn)性注水功率分配算法35-36
• 3.3 基于干擾容限約束的功率分配算法36-42
• 3.3.1 干擾溫度概念及系統(tǒng)模型37-39
• 3.3.2 雙因子二分搜索功率分配算法39-42
• 3.4 仿真結(jié)果與分析42-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第4章 基于能量效率的功率分配算法48-62
• 4.1 系統(tǒng)模型建立及問(wèn)題提出48-50
• 4.2 梯度輔助搜索算法50-51
• 4.3 參數(shù)凸規(guī)劃算法51-54
• 4.4 m參數(shù)迭代算法54-56
• 4.5 仿真結(jié)果及分析56-61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 第5章 總結(jié)與展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 攻讀碩士期間主要的研究成果67

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