本文關(guān)鍵詞：綠色認(rèn)知無線電信道分配與功率控制技術(shù)研究　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 認(rèn)知無線電 能量檢測 功率控制 信道分配 粒子群算法

【摘要】：隨著無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展,認(rèn)知無線電技術(shù)作為當(dāng)前緩解無線頻譜資源緊張局面的有效方法,已成為通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。伴隨移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)張,網(wǎng)絡(luò)能耗隨之增加,因此,認(rèn)知無線電在綠色節(jié)能領(lǐng)域開展研究,目的是節(jié)約無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)資源和減少設(shè)備能源消耗,提高頻譜利用率和能量效率,達(dá)到綠色節(jié)能通信的目標(biāo)。首先,本文對(duì)粒子群算法中慣性權(quán)重引入指數(shù)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,發(fā)展了一種改進(jìn)粒子群(Improve Particle Swarm Optimization,IPSO)算法,該算法收斂速度更快。然后給出了慣性權(quán)重收斂性分析。其次,針對(duì)分布式頻譜共享Underlay模式,在保證主用戶正常通信和認(rèn)知用戶基本通信的條件下,導(dǎo)出了功率優(yōu)化模型與相關(guān)約束條件。以認(rèn)知用戶最小化發(fā)射功率為目標(biāo),改進(jìn)了一種基于IPSO優(yōu)化的功率控制算法,通過粒子群算法和懲罰函數(shù)理論將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成適應(yīng)度函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與粒子群算法和自適應(yīng)粒子群算法對(duì)比,本文的IPSO算法可獲得更小的總發(fā)射功率,并具有較高的傳輸速率和全局搜索能力。在此基礎(chǔ)上結(jié)合能量檢測模型,對(duì)認(rèn)知用戶的發(fā)射功率進(jìn)行能量限定,進(jìn)而采用能量檢測的功率控制方法,實(shí)現(xiàn)最小化發(fā)射功率的節(jié)能通信。最后,針對(duì)信道分配以分布式頻譜共享異構(gòu)雙層網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象,研究了信道非重疊與信道重疊兩種情況下的優(yōu)化模型。在保證主用戶正常通信與認(rèn)知用戶基本通信的條件下,導(dǎo)出了功率去耦合信道分配能量效率模型,及其相關(guān)約束條件。以認(rèn)知用戶最大化能量效率為目標(biāo),在功率與信道去耦合分配基礎(chǔ)上,發(fā)展了一種改進(jìn)粒子群和遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)相結(jié)合的信道分配優(yōu)化,本文簡稱CH-GAIPSO算法,用以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)信道分配策略。在此基礎(chǔ)上結(jié)合能量檢測模型,對(duì)認(rèn)知用戶的發(fā)射功率進(jìn)行能量限定,進(jìn)而采用能量限定的信道分配方法,使認(rèn)知用戶能量效率得到一定提高。仿真研究表明了本文方法的有效性。
[Abstract]:With the rapid development of wireless communication technology, cognitive radio technology, as an effective method to alleviate the shortage of wireless spectrum resources, has become a research hotspot in the field of communication, along with the expansion of mobile networks. Network energy consumption increases, therefore, cognitive radio in the field of green energy conservation research, the purpose is to save wireless network system resources and reduce equipment energy consumption, improve spectrum efficiency and energy efficiency. To achieve the goal of green energy saving communication. Firstly, this paper introduces the exponential function to optimize the inertia weight in particle swarm optimization (PSO). An improved particle swarm optimization Particle Swarm optimization (IPSO) algorithm is developed. The convergence speed of the algorithm is faster. Then the convergence analysis of inertial weight is given. Secondly, the distributed spectrum sharing Underlay mode is proposed. Under the condition of ensuring the normal communication between the primary user and the cognitive user, the power optimization model and the related constraints are derived. The objective is to minimize the transmit power of the cognitive user. A power control algorithm based on IPSO optimization is improved. The optimization problem is transformed into fitness function by particle swarm optimization and penalty function theory. Compared with particle swarm optimization (PSO) and adaptive particle swarm optimization (APSO), the IPSO algorithm in this paper can achieve smaller total transmit power. And it has high transmission rate and global search ability. Based on the energy detection model, the transmission power of cognitive users is limited, and then the power control method of energy detection is adopted. Energy saving communication is realized to minimize the transmission power. Finally, the distributed spectrum sharing heterogeneous double-layer network is the research object for channel allocation. In this paper, the optimization model of channel nonoverlapping and channel overlap is studied. Under the condition that the primary user can communicate with the cognitive user, the energy efficiency model of power decoupling channel allocation is derived. With the aim of maximizing the energy efficiency of cognitive users, and on the basis of power and channel decoupling allocation. An improved particle swarm optimization (PSO) combined with genetic algorithm (GA) is developed for channel allocation optimization, which is referred to as CH-GAIPSO algorithm. In order to achieve the optimal channel allocation strategy, combined with the energy detection model, the transmission power of cognitive users is limited, and then the energy limited channel allocation method is adopted. The energy efficiency of cognitive users is improved to some extent. The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN925

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本文編號(hào)：1380239