【摘要】：隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展,有越來越多的無線用戶開始接入并使用無線頻譜資源。實際中,可用頻譜資源是有限的,這使得頻譜資源隨無線通信技術(shù)的發(fā)展變得尤為珍貴。與此同時,在已分配頻段中,經(jīng)研究調(diào)查發(fā)現(xiàn),用戶對無線頻譜資源的使用率較低,這一現(xiàn)象與頻譜資源緊張相矛盾,因此提高無線頻譜資源的利用率值得關(guān)注。認(rèn)知無線電技術(shù)能夠有效緩解頻譜緊張所帶來的壓力。無線用戶數(shù)目的增多預(yù)示著通信系統(tǒng)對能量的消耗會增大,例如會增大電網(wǎng)能耗的壓力;當(dāng)使用常規(guī)電源供能如電池,由于電池自身能量是有限的,隨著使用時間的增長,電池能量的匱竭,因此需要定期對設(shè)備維護(hù),這對數(shù)目不斷增多的無線用戶來說變得不太現(xiàn)實。利用能量收集技術(shù)自給供能可以很好地解決無線用戶自身能量消耗問題。本文結(jié)合認(rèn)知無線電技術(shù)和能量收集技術(shù),從提高無線頻譜資源利用率層面和能量收集自給供能層面對能量收集認(rèn)知無線電進(jìn)行優(yōu)化,實現(xiàn)認(rèn)知用戶吞吐容量的最大化。本文主要研究工作和成果如下:(1)能量收集認(rèn)知用戶與授權(quán)用戶工作在同步狀態(tài),認(rèn)知用戶的幀長恒定,且?guī)Y(jié)構(gòu)為能量收集、頻譜感知和數(shù)據(jù)傳輸三個部分。為最大化認(rèn)知用戶數(shù)據(jù)傳輸吞吐容量,對三部分時間分配進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。優(yōu)化問題處理過程中,通過轉(zhuǎn)化首先消除隨機變量影響,而后為降低計算量提出貪婪迭代法優(yōu)化求解。(2)能量收集認(rèn)知用戶與授權(quán)用戶工作在異步狀態(tài),認(rèn)知用戶幀長待優(yōu)化,并考慮授權(quán)用戶的到達(dá)服從泊松分布。為最大化認(rèn)知用戶數(shù)據(jù)傳輸吞吐容量,對幀長和能量收集時間進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。優(yōu)化過程中,采用交替迭代方法求解降低了優(yōu)化運算量。并導(dǎo)出其吞吐容量上限。(3)能量收集認(rèn)知用戶與授權(quán)用戶工作在同步狀態(tài),考慮頻譜感知時間相對幀長很短,可以忽略其能耗。將認(rèn)知用戶的能量收集和消耗建模為收集或消耗一定個數(shù)“能量包”,并假設(shè)能量包的收集和消耗可以同時進(jìn)行。為最大化認(rèn)知用戶數(shù)據(jù)傳輸吞吐容量,將其問題建模為關(guān)于能量門限的函數(shù),并優(yōu)化能量門限。
[Abstract]:With the development of wireless communication technology, more and more wireless users start to access and use wireless frequency spectrum resources. In practice, the available spectrum resources are limited, which makes spectral resources more valuable with the development of wireless communication technologies. At the same time, in the allocated frequency band, the research and investigation have found that the utilization rate of the wireless frequency spectrum resources by the user is low, which is in contradiction with the frequency of the frequency spectrum resource, and therefore, the utilization rate of the wireless frequency spectrum resource is paid attention. The cognitive radio technology can effectively relieve the pressure caused by the frequency spectrum. the increase in the number of wireless users is indicative of an increase in the consumption of energy by the communication system, for example, which increases the pressure of the power grid energy consumption; when a conventional power supply such as a battery is used, as the battery's own energy is limited, as the usage time increases, the battery energy is exhausted, It is therefore necessary to keep the device regularly, which is less realistic for the increasing number of wireless users. The energy consumption of the wireless user can be well solved by using the self-sufficient energy of the energy collection technology. In this paper, we combine the cognitive radio technology and the energy collection technology to optimize the energy collection and cognitive radio from the aspect of improving the utilization level of the wireless frequency spectrum resource and the energy collection self-sufficient energy supply level, and realize the maximization of the throughput capacity of the cognitive user. The main research work and results are as follows: (1) The energy collection cognitive user works in the synchronous state with the authorized user, the frame length of the cognitive user is constant, and the frame structure is three parts of energy collection, spectrum sensing and data transmission. In ord to maximize that data transmission throughput capacity of the cognitive user, the three-part time distribution is jointly optimized. In that proces of optimization problem, the influence of random variable is first eliminated by transformation, and then the greedy iteration method is put forward to optimize the solution. (2) the energy collection cognitive user works in an asynchronous state with the authorized user, the cognitive user frame is long to be optimized, and the arrival of the authorized user is considered to be subject to the Poisson distribution. In ord to maximize that data transmission throughput capacity of the cognitive user, the frame length and the energy collection time are jointly optimized. In the optimization process, the alternative iteration method is used to solve the reduction of the optimization computation. And the upper limit of the throughput capacity thereof is derived. (3) the energy collection cognitive user is in a synchronous state with the authorized user, and the energy consumption can be ignored in consideration of the short spectrum sensing time relative to the frame length. The energy collection and consumption modeling of the cognitive user is modeled as the collection or consumption of a certain number of "energy pack", and it is assumed that the collection and consumption of the energy packets can be performed at the same time. In ord to maximize that data transmission throughput capacity of the cognitive user, the problem is modeled as a function of the energy threshold and the energy threshold is optimized.
【學(xué)位授予單位】：寧波大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN925

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本文編號：2508570