無線通信已與人們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān),需求量的不斷提升以及對服務(wù)質(zhì)量的高要求使得無線電頻譜稀缺問題日漸明顯。認知無線電（Cognitive Radio,CR）的誕生為解決和緩解這一窘境帶來了希望。CR作為一種智能無線通信技術(shù)通過動態(tài)頻譜分配與頻譜共享實現(xiàn)對頻譜資源的高效利用。在CR網(wǎng)絡(luò)中存在兩種優(yōu)先級不同的用戶:一種被稱為授權(quán)用戶（Primary User,PU）,它具有高優(yōu)先級,對授權(quán)頻帶擁有絕對使用權(quán);另一種被稱為認知用戶（Secondary User,SU）,它的優(yōu)先級相對較低只能以‘伺機’的方式在確保不影響PU正常工作的前提下,與PU共享頻譜。功率控制是實現(xiàn)CR網(wǎng)絡(luò)中頻譜共享的關(guān)鍵,功率控制技術(shù)通過采用不同模型及理論對SU的發(fā)射功率進行優(yōu)化并自適應(yīng)的調(diào)節(jié)發(fā)射功率,在保證CR網(wǎng)絡(luò)內(nèi)用戶服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service,QoS）的同時實現(xiàn)頻譜共享。隨著智能優(yōu)化算法的興起,越來越多的智能優(yōu)化算法和相關(guān)的改進算法應(yīng)用到認知無線電功率分配問題研究中,粒子群算法更是成為該領(lǐng)域的熱點。本文以粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）為基礎(chǔ)并嘗試改進... 

【文章來源】：長春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

美國聯(lián)邦通訊委員會調(diào)查的頻譜分配圖

圖 1.2 認知回路以上主要任務(wù)，實現(xiàn)認知無線電通信的關(guān)鍵技術(shù)有：譜感知感知技術(shù)其主要工作就是檢測認知無線電網(wǎng)絡(luò)中 PU 的通信狀態(tài)，通過分布、調(diào)制類型以及頻率成分的檢測，確定無線網(wǎng)絡(luò)中已授權(quán)頻帶的使基于單節(jié)點感知，從是否需要知曉 PU 信息的角度出發(fā)，提出了匹配濾量檢測兩種方法。前者檢測準確率高但既需要先驗信息又需安裝專用的運算速度快但受噪聲干擾嚴重。專門針對 SU 檢測信號具有周期自相關(guān)特征檢測方法被提出，它適用于各種不同調(diào)制方式的信號和噪聲，但計要較長時間。在 CR 網(wǎng)絡(luò)中，PU 的斷開與連接是頻繁且隨機的，為了干擾，要求感知快速與準確，而以上方法均在可行性和實用性上有所欠，區(qū)別于單加點的多用戶協(xié)作頻譜感知技術(shù)是公認的一種理想方案，通端靈敏度和用戶間的合作來提升準確度與計算速度。態(tài)頻譜分配頻譜分配以頻譜感知為前提，在整個認知無線電網(wǎng)絡(luò)中，可能同時存在

圖 2.1 CR 網(wǎng)絡(luò)模型圖下墊式 CR 網(wǎng)絡(luò)中，授權(quán)用戶的工作狀態(tài)受預(yù)先設(shè)定好的 IT 保護，當認知的干擾功率低于 PU 的 IT 閾值時，SU 被允許以較低的發(fā)射功率水平與 PU相同的頻譜�？紤]到認知用戶發(fā)射機（Secondary User Transmitter，SU-Tx）戶接收機（Primary User Receiver，PU-Rx ）之間的鏈路上的信道增益，上數(shù)學(xué)表達式可以表示如下:thiii h p I（2thI 是 PU 的干擾溫度閾值，ih 是 SU-Tx 和 PU-Rx 之間的鏈路上的信道增益，用戶i的發(fā)射功率。避免對 PU 正常通信產(chǎn)生干擾的前提下，每個 SU 的 SINR 必須高于確定的確保自身通信的可靠性，如下：id （2i 是認知用戶 i 的 SINR，d 是確保認知用戶可靠通信的最低 SINR。SU 的 S

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于遺傳粒子群優(yōu)化的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)資源分配算法[J]. 董莉,宋曉勤,韓杰.  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報. 2017(03)
[2]離散量子粒子群優(yōu)化的認知無線電頻譜分配[J]. 刁鳴,張志強,高洪元.  計算機工程. 2015(11)
[3]基于遺傳粒子群的認知無線電頻譜分配[J]. 林培培,楊鐵軍.  無線電工程. 2014(09)
[4]基于QoS和干擾溫度約束的多用戶認知無線電網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)功率分配（英文）[J]. 徐勇軍,趙曉暉.  中國通信. 2013(10)
[5]基于艾賓浩斯記憶曲線的單詞記憶軟件設(shè)計[J]. 陳金凱,陳慶奎.  電子技術(shù). 2013(02)
[6]基于遺傳算法的認知無線電網(wǎng)絡(luò)共同信道和功率最優(yōu)分配[J]. 劉超,張順頤.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2012(06)
[7]基于組合混沌遺傳算法的認知無線電資源分配[J]. 俎云霄,周杰.  物理學(xué)報. 2011(07)
[8]基于遺傳算法的快速認知無線電系統(tǒng)[J]. 黃晨,魏勝群,張華偉,徐婷.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2010(07)



本文編號：3375106