本文選題：認(rèn)知無線電　切入點(diǎn)：正交頻分復(fù)用　出處：《新疆大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：移動(dòng)通信的發(fā)展,這一方面可以反映出當(dāng)前無線電技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展,人們對(duì)各種業(yè)務(wù)需求是高質(zhì)量、高服務(wù)、高品質(zhì)等,從而導(dǎo)致頻譜資源無法達(dá)到需求造成緊缺。認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)是一個(gè)具有智能性和靈活性的無線通信系統(tǒng),能夠感知外部環(huán)境進(jìn)而檢測(cè)周圍沒有被占用的空閑時(shí)段和頻譜段,使用人工智能技術(shù)在系統(tǒng)環(huán)境復(fù)雜變換的情況下對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)改變,可以實(shí)現(xiàn)頻譜的動(dòng)態(tài)共享和最佳通信性能。正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplex,OFDM)可以動(dòng)態(tài)分配頻譜資源,靈活選擇子載波傳輸和功率分配,從而對(duì)頻譜資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配。認(rèn)知OFDM結(jié)合了兩者的優(yōu)點(diǎn),可滿足頻譜分配需求,因此基于認(rèn)知OFDM進(jìn)行無線頻譜資源分配是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。本文對(duì)基于OFDM的認(rèn)知無線電資源分配的算法進(jìn)行了研究,介紹了認(rèn)知無線和OFDM的背景、研究現(xiàn)狀和相關(guān)技術(shù),以及認(rèn)知OFDM系統(tǒng)對(duì)資源分配的系統(tǒng)模型和經(jīng)典算法。為解決認(rèn)知OFDM系統(tǒng)中由于授權(quán)用戶未能充分利用頻譜資源而引起資源短缺的問題,本文提出一種基于魚群算法的資源分配策略。根據(jù)比例公平原則分配子載波,通過人工魚群算法對(duì)認(rèn)知用戶的功率進(jìn)行合理分配,考慮認(rèn)知用戶和授權(quán)用戶互不干擾,同時(shí)兼顧適應(yīng)度函數(shù)作為判斷功率分配的合理性,實(shí)現(xiàn)認(rèn)知OFDM系統(tǒng)容量最大化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在認(rèn)知用戶對(duì)授權(quán)用戶干擾小于門限值要求條件下,保證認(rèn)知用戶子載波和功率分配的公平性,有效提高頻譜利用率,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的傳輸速率最大化。本文還提出了一種基于布谷鳥搜索算法的頻譜資源分配策略。保證一定公平原則,通過布谷鳥搜索算法對(duì)認(rèn)知用戶的功率進(jìn)行合理分配,滿足授權(quán)用戶不受干擾,同時(shí)添加適應(yīng)度函數(shù)作為判斷功率分配的合理性,實(shí)現(xiàn)認(rèn)知OFDM系統(tǒng)的容量最大化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法保證公平性,有效提高頻譜利用率,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的傳輸速率最大化。同時(shí)在同樣的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,對(duì)魚群算法和布谷鳥算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,布谷鳥搜索算法優(yōu)于魚群算法,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)容量的最大化。
[Abstract]:The development of mobile communication, on the one hand, can reflect the explosive development of current radio technology, and people's demand for various services is high quality, high service, high quality, etc. Cognitive Radio (CR) is an intelligent and flexible wireless communication system, which can sense the external environment and detect the idle time and spectrum segment. The dynamic spectrum sharing and optimal communication performance can be realized by using artificial intelligence technology to adaptively change the system parameters when the system environment is complex. Orthogonal Frequency Division multiplexing (OFDM) can dynamically allocate spectrum resources. Flexible selection of subcarrier transmission and power allocation to dynamically allocate spectrum resources. Cognitive OFDM combines the advantages of the two, can meet the spectrum allocation needs, Therefore, cognitive OFDM based radio spectrum resource allocation is the focus of current research. In this paper, the cognitive radio resource allocation algorithm based on OFDM is studied, the background of cognitive radio and OFDM, the research status and related technologies are introduced. In order to solve the problem of resource shortage caused by authorized users' failure to make full use of spectrum resources in cognitive OFDM systems, the system models and classical algorithms for resource allocation in cognitive OFDM systems are discussed. In this paper, a resource allocation strategy based on fish swarm algorithm is proposed. According to the principle of proportional fairness, the power of cognitive users is allocated reasonably by artificial fish swarm algorithm, which considers that cognitive users and authorized users do not interfere with each other. At the same time, the fitness function is considered as the rationality of power allocation, and the capacity of cognitive OFDM system is maximized. The experimental results show that the proposed algorithm is less than the threshold when the interference of cognitive users to authorized users is less than the threshold. Ensure the fairness of subcarrier and power allocation of cognitive users, and improve the spectrum efficiency effectively. This paper also proposes a spectrum resource allocation strategy based on cuckoo search algorithm, which ensures a certain fairness principle and reasonably allocates the power of cognitive users through the cuckoo search algorithm. The capacity of cognitive OFDM system can be maximized by adding fitness function as the rationality of power allocation. Experimental results show that the proposed algorithm ensures fairness and improves spectrum efficiency effectively. In the same experimental environment, the fish swarm algorithm and the cuckoo algorithm are simulated. The experimental results show that the Cuckoo search algorithm is superior to the fish swarm algorithm. The system capacity is maximized.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN929.53;TN925

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本文編號(hào)：1563327