本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)的功率分配方案研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會(huì)的不斷發(fā)展,無(wú)線(xiàn)通信在人們高標(biāo)準(zhǔn)快節(jié)奏的生活中占據(jù)的地位愈發(fā)重要。各種無(wú)線(xiàn)通訊設(shè)備使用量的快速增長(zhǎng)使得無(wú)線(xiàn)電頻譜資源變得日漸緊缺,而認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電(CR,Cognitive radio)技術(shù)的提出給未來(lái)無(wú)線(xiàn)通信的發(fā)展帶來(lái)了一縷曙光。CR是基于用戶(hù)分級(jí)的一種高效利用頻譜資源的智能無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)。在其網(wǎng)絡(luò)中存在兩種用戶(hù)類(lèi)型,即主用戶(hù)(PU,Primary user)(授權(quán)用戶(hù))和次用戶(hù)(SU,Secondary user)(認(rèn)知用戶(hù)或非授權(quán)用戶(hù))。SU在不影響PU正常傳輸?shù)那疤嵯?通過(guò)調(diào)整通信參數(shù)來(lái)機(jī)會(huì)接入網(wǎng)絡(luò)完成通信,實(shí)現(xiàn)兩類(lèi)用戶(hù)間的頻譜共享,從而提高無(wú)線(xiàn)電頻譜的利用效率。頻譜感知和功率控制是CR網(wǎng)絡(luò)中的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。認(rèn)知用戶(hù)通過(guò)相應(yīng)的頻譜感知技術(shù)對(duì)所處環(huán)境的頻譜資源情況進(jìn)行判決分析,以期盡可能地挖掘出可利用的通信機(jī)會(huì)。根據(jù)頻譜感知結(jié)果,功率控制技術(shù)通過(guò)調(diào)整SU發(fā)射機(jī)的發(fā)射功率來(lái)滿(mǎn)足SU的通信需求,同時(shí)對(duì)PU干擾進(jìn)行必要地限制。本論文就是圍繞上述問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)研究,并重點(diǎn)針對(duì)CR網(wǎng)絡(luò)功率分配問(wèn)題提出了幾種實(shí)現(xiàn)方案,主要工作如下:1)為避免傳統(tǒng)凸優(yōu)化方案對(duì)所求問(wèn)題形式要求嚴(yán)格的缺點(diǎn),本文研究了基于人工智能算法的CR網(wǎng)絡(luò)功率分配方案。針對(duì)正交頻分復(fù)用(OFDM,Orthogonal frequency division multiplexing)網(wǎng)絡(luò)中PU和SU并行頻帶上共存的通信模型,考慮各PU所提出的干擾溫度(IT,Interference temperature)約束及SU發(fā)射功率約束,提出了基于人工魚(yú)群(AFS,Artificial fish swarm)算法的功率分配方案。在分析了傳統(tǒng)AFS算法的優(yōu)缺點(diǎn)及其他智能算法特點(diǎn)后,進(jìn)一步提出了基于改進(jìn)人工魚(yú)群(IAFS,Improved artificial fish swarm)算法的CR網(wǎng)絡(luò)功率分配方案。通過(guò)與其他算法的仿真結(jié)果對(duì)比,本文所提方案無(wú)論是運(yùn)行速度還是通信性能都具有顯著的優(yōu)越性。2)考慮傳統(tǒng)IT約束對(duì)PU保護(hù)有限且缺少實(shí)際獲得方式的問(wèn)題,本文從研究新約束條件角度出發(fā),提出了兩種基于新約束條件的功率分配方案,即基于主用戶(hù)傳輸速率(PDR,Primary data rate)約束的CR網(wǎng)絡(luò)功率分配方案和基于主用戶(hù)超時(shí)概率(PTP,Primary timeout probability)約束的CR網(wǎng)絡(luò)功率分配方案。考慮實(shí)際通信環(huán)境中信道參數(shù)的不確定性問(wèn)題,進(jìn)一步引入了魯棒優(yōu)化理論,將基于名義參數(shù)模型的功率分配方案轉(zhuǎn)化成為魯棒優(yōu)化問(wèn)題,以實(shí)現(xiàn)參數(shù)攝動(dòng)下的SU間通信�？紤]現(xiàn)代社會(huì)對(duì)綠色節(jié)能通信的需求,本文采用了以CR網(wǎng)絡(luò)的能效(EE,Energy efficiency)為優(yōu)化目標(biāo)來(lái)進(jìn)行SU的功率分配。此外,本文還討論了各新約束條件與傳統(tǒng)IT約束條件間的關(guān)系,給出了一種IT約束閾值的獲得方式。3)為解決以往功率分配中瞬時(shí)信道狀態(tài)信息(CSI,Channel status information)不易獲取的限制及傳統(tǒng)頻譜感知中二值判決對(duì)PU情況分析不完全的問(wèn)題,本文在有限信道反饋技術(shù)和多值感知技術(shù)的啟發(fā)下,提出了一種基于主用戶(hù)端量化信息的CR網(wǎng)絡(luò)功率分配方案。在PU采用有限信道反饋方式進(jìn)行通信的情況下,SU利用多值感知技術(shù)對(duì)PU活動(dòng)情況進(jìn)行判決分析,并根據(jù)PU的預(yù)設(shè)量化碼書(shū)和主用戶(hù)速率損失(PRL,Primary rate lost)約束來(lái)調(diào)節(jié)自身發(fā)射功率,以不影響PU正常通信的前提下完成數(shù)據(jù)傳輸。該方案只需獲取信道增益的分布情況而不需瞬時(shí)值的特點(diǎn)使得功率分配方案更具實(shí)際意義。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電 功率分配 人工智能算法 凸優(yōu)化 魯棒優(yōu)化 頻譜感知
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)13-15
• 1.2.1 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電定義13-14
• 1.2.2 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.3 課題主要研究?jī)?nèi)容15
• 1.4 論文總體框架15-18
• 第2章 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)18-26
• 2.1 凸優(yōu)化理論18-20
• 2.1.1 引言18
• 2.1.2 凸集與凸函數(shù)18-19
• 2.1.3 KKT條件19-20
• 2.2 人工智能算法理論20-23
• 2.2.1 引言20
• 2.2.2 群集智能算法20-22
• 2.2.3 進(jìn)化計(jì)算算法22-23
• 2.3 魯棒優(yōu)化理論23-24
• 2.3.1 引言23
• 2.3.2 不確定性描述23-24
• 2.3.3 魯棒對(duì)等模型轉(zhuǎn)化24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第3章 基于人工智能算法的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配方案26-42
• 3.1 引言26
• 3.2 基于傳統(tǒng)人工魚(yú)群算法的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配方案26-36
• 3.2.1 系統(tǒng)模型27-28
• 3.2.2 數(shù)學(xué)模型28-29
• 3.2.3 功率分配29-33
• 3.2.4 仿真分析33-36
• 3.3 基于改進(jìn)人工魚(yú)群算法的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配方案36-40
• 3.3.1 功率分配37-38
• 3.3.2 仿真分析38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-42
• 第4章 基于新約束條件的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配方案42-58
• 4.1 引言42
• 4.2 基于主用戶(hù)傳輸速率約束的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配方案42-49
• 4.2.1 系統(tǒng)模型43
• 4.2.2 數(shù)學(xué)模型43-44
• 4.2.3 功率分配44
• 4.2.4 主用戶(hù)傳輸速率約束與干擾溫度的關(guān)系44-46
• 4.2.5 考慮魯棒優(yōu)化的功率分配方案46-48
• 4.2.6 仿真分析48-49
• 4.3 基于主用戶(hù)超時(shí)概率約束的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配方案49-55
• 4.3.1 系統(tǒng)模型50
• 4.3.2 數(shù)學(xué)模型50-51
• 4.3.3 功率分配51-53
• 4.3.4 主用戶(hù)超時(shí)概率約束與干擾溫度的關(guān)系53
• 4.3.5 仿真分析53-55
• 4.4 本章小結(jié)55-58
• 第5章 基于主用戶(hù)端量化信息的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配方案58-72
• 5.1 引言58
• 5.2 基于主用戶(hù)端量化信息的感知58-62
• 5.2.1 系統(tǒng)模型59
• 5.2.2 感知主用戶(hù)59-62
• 5.3 基于主用戶(hù)端量化信息的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電功率分配方案62-70
• 5.3.1 數(shù)學(xué)模型63-66
• 5.3.2 功率分配66-67
• 5.3.3 仿真分析67-70
• 5.4 本章小結(jié)70-72
• 第6章 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 總結(jié)72-73
• 6.2 展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-80
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間的科研成果80-81
• 致謝81

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