本文選題：能量采集 + 功率分配�。� 參考：《廣州大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：對(duì)于無(wú)固定能量來(lái)源的認(rèn)知中繼網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Relay Networks,CRN),能量采集技術(shù)是一種解決節(jié)點(diǎn)能量來(lái)源問(wèn)題的技術(shù),通信節(jié)點(diǎn)利用該技術(shù)可從周圍環(huán)境的干擾和噪聲中提取用于信息傳輸?shù)哪芰�。在基于能量采集的認(rèn)知中繼網(wǎng)絡(luò)中,可通過(guò)提高發(fā)射功率以提高通信速率,但同時(shí)也增大了能量消耗。因?yàn)楣?jié)點(diǎn)采集的能量有限,并且能量消耗直接影響通信壽命,因此在優(yōu)化節(jié)點(diǎn)通信速率的過(guò)程中需要考慮能量消耗及能量利用效率。本文研究基于能量采集的CRN功率分配和中繼選擇算法,目標(biāo)是最大化通信速率以及能量利用效率。利用馬爾可夫鏈對(duì)節(jié)點(diǎn)所處信道、頻譜、能量狀態(tài)進(jìn)行描述。節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率受干擾閾值、最大發(fā)射功率以及能量限制,因此將能量采集節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)合功率分配算法構(gòu)建為凸優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解,并通過(guò)拉格朗日方程和KKT條件得出最優(yōu)發(fā)射功率。另外,本文提出一種綜合考慮信道狀態(tài)和能量狀態(tài)的中繼選擇算法,選擇具備高信道增益和高能量的中繼進(jìn)行消息轉(zhuǎn)發(fā),提高了通信性能。蒙特卡洛仿真結(jié)果表明,基于通信速率最大化的聯(lián)合功率分配和中繼選擇算法提高了次用戶的通信速率;基于能量利用效率的聯(lián)合功率分配和中繼選擇算法可在較低發(fā)射功率的條件下獲得較高的收益,提高了能量利用效率,降低了中斷概率。
[Abstract]:For Cognitive Relay Networks with no fixed energy source, energy acquisition technology is a technique to solve the problem of node energy source. Communication nodes can extract energy for information transmission from the interference and noise of the surrounding environment. In the cognitive relay network based on energy acquisition, the communication rate can be improved by increasing the transmit power, but the energy consumption is also increased at the same time. Because the energy collected by nodes is limited, and energy consumption directly affects the communication life, energy consumption and energy utilization efficiency should be considered in the process of optimizing the communication rate of nodes. In this paper, the CRN power allocation and relay selection algorithm based on energy acquisition is studied. The goal is to maximize the communication rate and energy utilization efficiency. Markov chain is used to describe the channel, spectrum and energy state of the node. The transmit power of the node is limited by interference threshold, maximum transmit power and energy. Therefore, the joint power allocation algorithm in the energy acquisition node network is constructed as a convex optimization problem. The optimal transmission power is obtained by Lagrange equation and KKT condition. In addition, a relay selection algorithm considering both channel state and energy state is proposed in this paper. The relay with high channel gain and high energy is selected for message forwarding, which improves the communication performance. Monte Carlo simulation results show that the combined power allocation and relay selection algorithm based on maximization of communication rate improves the communication rate of secondary users. The combined power allocation and relay selection algorithm based on energy utilization efficiency can obtain higher income under the condition of lower transmit power, improve the energy utilization efficiency and reduce the interruption probability.
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN925

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1877967