本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)機(jī)會(huì)頻譜接入的跨層分析和優(yōu)化

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【摘要】：近年來(lái),無(wú)線通信對(duì)頻譜資源需求爆炸性增長(zhǎng)與頻譜資源低效利用現(xiàn)實(shí)狀況之間的矛盾日益突出。認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)允許認(rèn)知用戶通過(guò)頻譜感知和機(jī)會(huì)接入使用未被主用戶使用的頻譜資源,在對(duì)主用戶不造成嚴(yán)重干擾的條件下使用授權(quán)頻段,可以顯著提高頻譜效率,最終實(shí)現(xiàn)智能動(dòng)態(tài)頻譜接入,被認(rèn)為是解決上述矛盾的關(guān)鍵技術(shù)之一。因?yàn)檎J(rèn)知用戶物理層非理想的頻譜感知和媒體接入控制層的競(jìng)爭(zhēng)接入都會(huì)對(duì)主用戶干擾概率和認(rèn)知用戶吞吐量產(chǎn)生影響,所以需要從分析非理想頻譜感知和競(jìng)爭(zhēng)接入的綜合影響入手,對(duì)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行跨層分析。因?yàn)檎J(rèn)知用戶與主用戶共享頻譜資源,主用戶干擾概率和認(rèn)知用戶吞吐量是互相制約的兩個(gè)性能指標(biāo),所以需要從主用戶干擾概率和認(rèn)知用戶吞吐量的折中出發(fā),對(duì)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行跨層優(yōu)化。認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的跨層性能分析和優(yōu)化,是認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)理論研究和實(shí)際部署中亟待解決的問(wèn)題。本文圍繞認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)機(jī)會(huì)頻譜接入的跨層性能分析與優(yōu)化展開(kāi)研究,考慮實(shí)際的無(wú)線環(huán)境(包括主用戶業(yè)務(wù)分布隨機(jī)性和信道異構(gòu)性)以及典型接入?yún)f(xié)議(包括協(xié)作感知接入和多信道認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò))等具體的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景。主要工作和意義包括:針對(duì)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中主用戶干擾概率和認(rèn)知用戶吞吐量的折中問(wèn)題,綜合考慮了物理層非理想頻譜感知和MAC層多認(rèn)知用戶競(jìng)爭(zhēng)接入的影響,提出了一種跨層的分析模型和優(yōu)化方法。本文理論推導(dǎo)了認(rèn)知用戶在非理想頻譜感知和多認(rèn)知用戶競(jìng)爭(zhēng)接入共同影響下的條件發(fā)送概率。認(rèn)知用戶條件發(fā)送概率的準(zhǔn)確建模是認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)跨層性能分析和優(yōu)化的基礎(chǔ)。首先,將認(rèn)知用戶數(shù)據(jù)幀的碰撞分為由于漏警導(dǎo)致的與主用戶的碰撞以及由于競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的與其他認(rèn)知用戶的碰撞,計(jì)算得到了總的碰撞概率,在此基礎(chǔ)上將認(rèn)知用戶的退避過(guò)程建模為二維馬爾科夫鏈,計(jì)算了認(rèn)知用戶在檢測(cè)到信道空閑時(shí)的條件發(fā)送概率。其次,分析了有代表性的時(shí)隙Aloha協(xié)議和DCF協(xié)議,計(jì)算得到了認(rèn)知用戶吞吐量和主用戶干擾概率的閉合表達(dá)式。然后,與將檢測(cè)概率作為約束的相關(guān)研究不同,本文使用主用戶干擾概率作為約束,以認(rèn)知用戶吞吐量為優(yōu)化目標(biāo)。最后,證明了當(dāng)主用戶干擾概率約束轉(zhuǎn)化為等式約束時(shí)認(rèn)知用戶吞吐量最大,并提出了一種關(guān)于感知時(shí)間的折半查找算法來(lái)計(jì)算優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解。仿真結(jié)果證明,當(dāng)使用本文提出的跨層解法對(duì)頻譜感知參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí),認(rèn)知用戶吞吐量明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法獲得的吞吐量。針對(duì)主用戶業(yè)務(wù)復(fù)雜分布下的頻譜感知參數(shù)和幀長(zhǎng)度聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題,采用隨機(jī)過(guò)程理論將信道狀態(tài)變化建模為交替更新過(guò)程,提出了一種二維折半查找算法計(jì)算最優(yōu)解。該算法根據(jù)信道狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)信息自適應(yīng)調(diào)整認(rèn)知用戶頻譜感知參數(shù)和幀長(zhǎng)度,適用于主用戶隨機(jī)到達(dá)和離開(kāi)信道的實(shí)際主用戶業(yè)務(wù)分布。首先,考慮主用戶在感知階段和數(shù)據(jù)發(fā)送階段隨機(jī)到達(dá)和離開(kāi)信道,將能量檢測(cè)建模為四元假設(shè)的檢測(cè)問(wèn)題。將信道空閑和忙兩種狀態(tài)的轉(zhuǎn)化建模為交替更新過(guò)程,通過(guò)計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,分析主用戶的業(yè)務(wù)分布對(duì)頻譜檢測(cè)和對(duì)認(rèn)知用戶競(jìng)爭(zhēng)接入的影響;在此基礎(chǔ)上,分析非理想頻譜感知和認(rèn)知用戶競(jìng)爭(zhēng)接入對(duì)認(rèn)知用戶的發(fā)送概率的影響,進(jìn)而計(jì)算主用戶干擾概率和認(rèn)知用戶吞吐量的閉合表達(dá)式,將折中問(wèn)題建模為主用戶干擾概率約束下的認(rèn)知用戶吞吐量最大化問(wèn)題。最后,將優(yōu)化問(wèn)題分解為對(duì)頻譜感知參數(shù)的優(yōu)化和對(duì)幀長(zhǎng)度的優(yōu)化兩個(gè)子優(yōu)化問(wèn)題,提出了通過(guò)對(duì)幀長(zhǎng)度和感知時(shí)間的二維折半查找算法獲得最優(yōu)解,即最優(yōu)的幀長(zhǎng)度、感知時(shí)間和檢測(cè)門(mén)限的組合。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提二維搜索算法的有效性,同時(shí)也表明當(dāng)主用戶頻繁離開(kāi)和到達(dá)信道時(shí),認(rèn)知用戶需要使用更多的額外開(kāi)銷(xiāo)以保證主用戶干擾概率約束,認(rèn)知用戶的吞吐量性能會(huì)顯著下降。針對(duì)功率受限認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中信道異構(gòu)環(huán)境下的頻譜感知和功率分配聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題,分析了信道衰落特性和認(rèn)知用戶功率約束對(duì)跨層模型的影響,設(shè)計(jì)了一種基于簇的粒子群算法計(jì)算最優(yōu)解。該算法適用于主用戶到認(rèn)知用戶的信道衰落具有異構(gòu)性或者認(rèn)知用戶的平均功率受限的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò),可同時(shí)提高認(rèn)知用戶的頻譜效率和能量效率。首先,本文使用自由空間損耗建模主用戶到認(rèn)知用戶的信道衰落,主用戶到各認(rèn)知用戶距離的不同使得信道衰落具有異構(gòu)性;同時(shí)考慮每個(gè)認(rèn)知用戶用于頻譜感知和數(shù)據(jù)發(fā)送的平均功率受限,認(rèn)知用戶根據(jù)信噪比和剩余的發(fā)送功率自適應(yīng)調(diào)整發(fā)送速率。然后分析了信道異構(gòu)性和功率受限認(rèn)知用戶的影響,推導(dǎo)了主用戶干擾概率、認(rèn)知用戶吞吐量和認(rèn)知用戶平均功率的閉合表達(dá)式,將折中問(wèn)題建模為主用戶干擾概率和認(rèn)知用戶平均功率兩個(gè)約束下的認(rèn)知用戶吞吐量最大化問(wèn)題。最后,為了求解該混合整數(shù)非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題,本文提出了一種基于簇的粒子群算法,通過(guò)簇中粒子、速度、適應(yīng)度和當(dāng)前最優(yōu)粒子的迭代更新,可收斂至全局最優(yōu)解。仿真結(jié)果驗(yàn)證了基于簇的粒子群算法可以高效的解決優(yōu)化問(wèn)題,同時(shí),對(duì)頻譜感知參數(shù)和進(jìn)行優(yōu)化時(shí),考慮信道異構(gòu)性影響可以在滿足主用戶干擾概率的前提下最大化認(rèn)知用戶吞吐量。針對(duì)多信道認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的性能分析和優(yōu)化問(wèn)題,計(jì)算了認(rèn)知用戶選擇子信道隨機(jī)性導(dǎo)致的競(jìng)爭(zhēng)同一子信道的認(rèn)知用戶數(shù)的概率分布,提出了一種結(jié)合子信道數(shù)條件的感知參數(shù)優(yōu)化算法。本文考慮了認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可用的"頻譜空洞"多為離散且獨(dú)立的多個(gè)子信道的現(xiàn)實(shí)情況,研究成果能夠?yàn)槎嘈诺勒J(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供理論基礎(chǔ)。首先,考慮多信道認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,認(rèn)知用戶隨機(jī)選擇子信道感知和接入的情況,計(jì)算選擇同一子信道的認(rèn)知用戶數(shù)的概率分布,在此基礎(chǔ)上建模計(jì)算認(rèn)知用戶的條件發(fā)送概率。然后,考慮有代表性的時(shí)隙Aloha和DCF兩個(gè)接入控制協(xié)議,推導(dǎo)出主用戶干擾概率和認(rèn)知用戶吞吐量的表達(dá)式,將折中問(wèn)題建模為干擾概率約束下的認(rèn)知用戶吞吐量最大化問(wèn)題,同時(shí)通過(guò)對(duì)采樣數(shù)的搜索計(jì)算優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解。仿真結(jié)果證明,與忽略多信道競(jìng)爭(zhēng)接入的傳統(tǒng)方法相比,采用本文設(shè)計(jì)的跨層方法可以顯著提高認(rèn)知用戶的吞吐量性能;同時(shí),子信道數(shù)也會(huì)對(duì)優(yōu)化問(wèn)題的解和認(rèn)知用戶吞吐量性能產(chǎn)生影響。針對(duì)基于協(xié)作感知接入的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)路的性能分析和優(yōu)化問(wèn)題,定量分析了協(xié)作感知帶來(lái)的感知可靠性的改善以及協(xié)作過(guò)程引入的額外開(kāi)銷(xiāo),提出了一種協(xié)作感知策略和頻譜感知參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化算法。本文從跨層角度對(duì)協(xié)作頻譜感知和競(jìng)爭(zhēng)接入進(jìn)行綜合分析,適用于協(xié)作認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的跨層優(yōu)化。首先,本文對(duì)頻譜感知結(jié)果的分布、認(rèn)知用戶協(xié)作的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)以及協(xié)作感知策略進(jìn)行建模。然后,量化協(xié)作感知導(dǎo)致的可靠性的提升和額外開(kāi)銷(xiāo)的增加,計(jì)算協(xié)作感知下主用戶干擾概率和認(rèn)知用戶吞吐量,將折中問(wèn)題建模為干擾概率約束下的認(rèn)知用戶吞吐量最大化問(wèn)題。最后,將優(yōu)化問(wèn)題分解為給定融合準(zhǔn)則下對(duì)感知參數(shù)的優(yōu)化和對(duì)融合準(zhǔn)則的優(yōu)化兩個(gè)子優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)對(duì)融合準(zhǔn)則和采樣數(shù)的二維搜索計(jì)算最優(yōu)的融合準(zhǔn)則、感知時(shí)間和檢測(cè)門(mén)限的組合。仿真結(jié)果表明使用本文的跨層方法對(duì)協(xié)作策略和感知參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化可以顯著提升認(rèn)知用戶吞吐量性能。
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN925

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本文編號(hào)：1263395