本文關(guān)鍵詞：頻譜資源自?xún)?yōu)化分配算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：制約無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展的無(wú)線(xiàn)頻譜資源緊缺問(wèn)題是亟待解決的難點(diǎn)問(wèn)題,主要表現(xiàn)為：(1)需求量大造成的頻譜資源短缺；(2)不合理分配造成的頻譜資源浪費(fèi)；(3)算法效率和算法復(fù)雜度之間的矛盾難以調(diào)和,導(dǎo)致頻譜資源利用效率低下。緩解資源緊缺問(wèn)題的有效途徑就是提高頻譜資源的利用效率,然而目前高效率的頻譜資源優(yōu)化算法多為集中式的,需要知道大量的信道信息,計(jì)算量大,復(fù)雜度高,而分布式的頻譜資源優(yōu)化算法往往效率較低。針對(duì)這一問(wèn)題,本文研究了多用戶(hù)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)頻譜資源自?xún)?yōu)化問(wèn)題,目標(biāo)是找到適應(yīng)于非合作分布式干擾信道的更加簡(jiǎn)單和高效的功率分配辦法。 通過(guò)無(wú)需幫助和協(xié)作的方式競(jìng)爭(zhēng)資源,正成為頻譜資源利用發(fā)展的方向。自?xún)?yōu)化的方法就是在沒(méi)有中心節(jié)點(diǎn)幫助,缺少用戶(hù)之間相互協(xié)作的條件下,用戶(hù)僅通過(guò)測(cè)量觀(guān)察自己信道狀態(tài),就能夠預(yù)測(cè)系統(tǒng)中其它用戶(hù)將來(lái)可能采取的行動(dòng),由單個(gè)用戶(hù)對(duì)各自通信速率的優(yōu)化達(dá)到提高系統(tǒng)整體效率的目的。在分布式網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)難以獲得所有的信道信息的情況下,自?xún)?yōu)化的方法是進(jìn)行頻譜資源分配的重要手段,具有重要的理論意義和實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。論文主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下： 1.研究了適合于解決資源優(yōu)化問(wèn)題的納什博弈模型和斯塔克伯格博弈模型,提出了基于認(rèn)知的納什博弈新模型,通過(guò)賦予用戶(hù)認(rèn)知預(yù)測(cè)的能力,解決了傳統(tǒng)納什博弈效率低下和斯塔克伯格博弈計(jì)算復(fù)雜的問(wèn)題,繼承了傳統(tǒng)納什博弈結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和斯塔克伯格博弈效率高的優(yōu)點(diǎn),為頻譜資源優(yōu)化問(wèn)題的研究提供了理論基礎(chǔ)。 2.研究了多信道多用戶(hù)干擾信道模型的頻譜資源優(yōu)化問(wèn)題,運(yùn)用提出的認(rèn)知納什博弈模型,解決了分布式網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)難以獲取全局信道信息的問(wèn)題,提出了多信道多用戶(hù)干擾信道模型的分布式頻譜資源自?xún)?yōu)化算法,算法僅需要局部的觀(guān)測(cè)信息就可以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)通信速率最大化,仿真驗(yàn)證了所提的算法較前人算法有更好的收斂性,能夠達(dá)到更高頻譜資源利用效率。 3.研究了多天線(xiàn)多信道多用戶(hù)干擾信道模型的頻譜資源優(yōu)化問(wèn)題,將基于認(rèn)知納什博弈的多信道多用戶(hù)干擾信道模型的頻譜資源自?xún)?yōu)化算法應(yīng)用于多輸入多輸出的多天線(xiàn)系統(tǒng),提出了兩種分布式多天線(xiàn)系統(tǒng)的頻譜資源自?xún)?yōu)化算法,仿真驗(yàn)證了所提算法可以讓用戶(hù)速率隨天線(xiàn)數(shù)量呈線(xiàn)性增長(zhǎng),充分發(fā)揮出多天線(xiàn)系統(tǒng)理論上的優(yōu)越性。 4.研究了認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)的頻譜資源優(yōu)化問(wèn)題,基于認(rèn)知納什博弈模型和帶限制條件的注水算法,提出了兩種適用于認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)的頻譜資源自?xún)?yōu)化算法,算法可以使次用戶(hù)自動(dòng)避免使用主用戶(hù)占用的信道資源,同時(shí)次用戶(hù)之間又可以充分公平而且高效地競(jìng)爭(zhēng)資源。 5.針對(duì)無(wú)線(xiàn)通信用戶(hù)之間干擾的問(wèn)題,用線(xiàn)性規(guī)劃的理論設(shè)計(jì)了帶限制條件的迭代注水算法,算法可以減少甚至避免用戶(hù)之間的干擾,從而提高系統(tǒng)的通信速率和頻譜資源的利用效率。針對(duì)多輸入單輸出的干擾信道模型,用數(shù)學(xué)解析的方法設(shè)計(jì)了分布式最優(yōu)迫零算法,算法只需要知道局部的信道信息,通過(guò)固定長(zhǎng)度的信道訓(xùn)練,就可以解析出最優(yōu)迫零向量,同時(shí)算法對(duì)信道誤差有極強(qiáng)的魯棒性。 論文以所提出的認(rèn)知納什博弈模型為基礎(chǔ),圍繞提高無(wú)線(xiàn)頻譜資源利用效率的目標(biāo),設(shè)計(jì)了多信道多用戶(hù)干擾信道模型的頻譜資源自?xún)?yōu)化算法,并將算法應(yīng)用于復(fù)雜的多天線(xiàn)系統(tǒng)以及認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)中,同時(shí)補(bǔ)充線(xiàn)性規(guī)劃理論設(shè)計(jì)的帶限制條件的迭代注水算法和用數(shù)學(xué)解析方法設(shè)計(jì)的分布式最優(yōu)迫零算法,為頻譜資源分配優(yōu)化算法研究提供了多種思路。
【關(guān)鍵詞】：自?xún)?yōu)化 資源分配 干擾信道 博弈論 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 致謝5-6
• 中文摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 1 緒論13-25
• 1.1 論文研究背景與意義13-14
• 1.2 解決途徑和研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 研究對(duì)象和研究目標(biāo)16-17
• 1.4 信道模型及研究?jī)?nèi)容17-20
• 1.4.1 多用戶(hù)干擾信道模型17-19
• 1.4.2 OFDMA系統(tǒng)信道模型19
• 1.4.3 多天線(xiàn)系統(tǒng)信道模型19-20
• 1.5 技術(shù)路線(xiàn)和研究思路20-22
• 1.5.1 技術(shù)路線(xiàn)20-22
• 1.5.2 研究思路22
• 1.6 章節(jié)安排及主要工作22-25
• 2 基于認(rèn)知的博弈新理論25-37
• 2.1 引言25-26
• 2.2 納什博弈26-28
• 2.3 斯塔克伯格博弈28-29
• 2.4 認(rèn)知納什博弈29-36
• 2.4.1 認(rèn)知納什博弈的定義31-35
• 2.4.2 認(rèn)知納什博弈均衡存在性定理35-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 3 OFDMA系統(tǒng)的頻譜資源分配算法37-57
• 3.1 引言37-38
• 3.2 系統(tǒng)模型和優(yōu)化問(wèn)題38-39
• 3.3 納什博弈模型39-40
• 3.4 認(rèn)知納什博弈模型40-46
• 3.4.1 認(rèn)知納什博弈均衡解及其性質(zhì)41-43
• 3.4.2 認(rèn)知納什博弈均衡解存在性分析43-46
• 3.4.3 認(rèn)知納什博弈均衡解求解算法46
• 3.5 基于認(rèn)知納什博弈的頻譜資源分配算法46-53
• 3.5.1 算法Ⅰ46-47
• 3.5.2 算法Ⅱ47-49
• 3.5.3 算法收斂性分析49-53
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析53-56
• 3.7 本章小結(jié)56-57
• 4 MIMO系統(tǒng)的頻譜資源分配算法57-67
• 4.1 引言57
• 4.2 系統(tǒng)模型和優(yōu)化問(wèn)題57-59
• 4.3 博弈模型及解決方案59-62
• 4.3.1 基于認(rèn)知納什博弈的解決方案Ⅰ60-61
• 4.3.2 基于認(rèn)知納什博弈的解決方案Ⅱ61-62
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析62-64
• 4.5 本章小結(jié)64-67
• 5 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)的頻譜資源分配算法67-75
• 5.1 引言67
• 5.2 系統(tǒng)模型和優(yōu)化問(wèn)題67-68
• 5.3 博弈模型及解決方案68-71
• 5.3.1 算法分析69
• 5.3.2 注水線(xiàn)性質(zhì)及其作用69-71
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析71-73
• 5.5 本章小結(jié)73-75
• 6 MISO系統(tǒng)的頻譜資源分配算法75-87
• 6.1 引言75
• 6.2 系統(tǒng)模型和優(yōu)化問(wèn)題75-76
• 6.3 優(yōu)化解決方案76-84
• 6.3.1 分布式迫零數(shù)學(xué)解析78-82
• 6.3.2 分布式迫零解析算法82-83
• 6.3.3 算法復(fù)雜度分析83-84
• 6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析84-85
• 6.5 本章小結(jié)85-87
• 7 基于線(xiàn)性規(guī)劃理論的頻譜資源分配算法87-97
• 7.1 引言87
• 7.2 帶限制條件的注水算法87-91
• 7.2.1 注水算法的線(xiàn)性規(guī)劃形式88-89
• 7.2.2 帶限制條件的迭代注水算法89-90
• 7.2.3 算法應(yīng)用90-91
• 7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析91-95
• 7.4 本章小結(jié)95-97
• 8 結(jié)束語(yǔ)97-99
• 8.1 總結(jié)97-98
• 8.2 展望98-99
• 參考文獻(xiàn)99-107
• 插圖索引107-109
• 常用略~.語(yǔ)109-111
• 常用數(shù)學(xué)符號(hào)111-113
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文113-117
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集11

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：279894