本文關(guān)鍵詞：下墊式認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)動態(tài)資源分配問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著無線應(yīng)用和移動設(shè)備的快速增長，對無線電頻譜資源的需求也隨之提高。無線電頻譜是一種稀缺的有限資源，使得人們對頻譜資源日益增長的需求和頻譜資源緊缺的矛盾日益突出。認(rèn)知無線電可以解決無線通信技術(shù)發(fā)展與頻譜緊缺之間的矛盾，因而受到廣泛關(guān)注，成為無線通信技術(shù)的研究熱點。 認(rèn)知無線電是一種能夠提高頻譜利用效率的智能無線通信技術(shù)。認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中包含次用戶（非授權(quán)用戶或認(rèn)知用戶）和主用戶（授權(quán)用戶）。認(rèn)知無線電技術(shù)允許次用戶通過調(diào)節(jié)傳輸參數(shù)（如，發(fā)射功率、載波頻率、調(diào)制方式）來機(jī)會式使用空閑的授權(quán)用戶頻譜，實現(xiàn)與主用戶之間共享頻譜資源，提高頻譜資源的利用率。認(rèn)知無線電需要解決的兩個關(guān)鍵技術(shù)：一是頻譜感知，即通過認(rèn)知設(shè)備對周圍通信環(huán)境的頻譜分析，感知主用戶的存在情況和頻譜空洞，以期從授權(quán)頻段中挖掘出盡可能多的可用頻譜資源；二是資源分配（稱為功率控制），即在頻譜感知的基礎(chǔ)上，次用戶發(fā)射機(jī)或認(rèn)知基站通過調(diào)節(jié)發(fā)射功率來滿足自身的通信質(zhì)量并保證不影響主用戶的正常通信。本文針對上述問題，，從不同層面，提出了幾種認(rèn)知無線電資源分配算法，深入研究了下墊式頻譜共享方式下的分布式資源分配和魯棒資源分配問題。本論文的主要工作如下： （1）為了提高通信系統(tǒng)的傳輸效率、減小信息交換和計算負(fù)擔(dān)，研究了基于精確參數(shù)的認(rèn)知無線電分布式資源分配問題。針對多用戶下墊式頻譜資源共享模型，考慮次用戶信干噪比（SINR, Signal to interference plus noise ratio）、發(fā)射功率和主用戶干擾溫度約束，提出了一種基于平均干擾溫度下的全局分布式資源分配算法，理論分析了算法的收斂性和參數(shù)選擇范圍。該方法在吞吐量和次用戶SINR性能方面都優(yōu)于傳統(tǒng)算法。此外，針對平均干擾引起的用戶公平性問題，提出了一種基于用戶位置信息的混合資源分配算法；該方法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大小，在基于平均干擾溫度約束下的分布式算法和基于加權(quán)因子干擾溫度約束下的分布式算法之間進(jìn)行切換控制，以適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下的動態(tài)資源分配問題。 （2）為了實現(xiàn)在參數(shù)攝動下通信系統(tǒng)的無縫連接，研究了基于有界不確定性的認(rèn)知無線電魯棒資源分配問題。針對無線通信網(wǎng)絡(luò)中存在的估計誤差、量化誤差和信道時延對傳統(tǒng)基于精確參數(shù)的名義優(yōu)化問題（即非魯棒優(yōu)化問題）的影響，研究了兩類魯棒資源分配問題：最大化系統(tǒng)總吞吐量和最小化總的發(fā)射功率�？紤]信道增益、主用戶干擾加性不確定性情況下，基于Worst-case方法，將原不易求解的半無限規(guī)劃問題轉(zhuǎn)換為一個可解的、凸優(yōu)化問題，并利用拉格朗日對偶原理獲得最優(yōu)解，理論分析了不確定性對傳輸功率控制和吞吐量的影響。并得到了如下結(jié)論：在考慮參數(shù)不確定性情況下，魯棒吞吐量最大化資源分配算法能保證次用戶對主用戶的干擾不超過干擾溫度門限，而傳統(tǒng)非魯棒算法會破壞主用戶的通信質(zhì)量。此外，考慮信道增益歐幾里德不確定性描述，將魯棒發(fā)射功率最小化問題轉(zhuǎn)換為凸優(yōu)化問題，并獲得最優(yōu)解；結(jié)果表明，所設(shè)計的算法能很好的保證次用戶接收機(jī)SINR性能。 （3）為了提高通信系統(tǒng)在不確定性條件下的容錯能力，研究了基于概率約束下的認(rèn)知無線電魯棒資源分配算法。由于基于不確定性描述的魯棒資源分配問題需要精確知道不確定性集合的上界，然而通信系統(tǒng)的隨機(jī)性（如，信道的隨機(jī)性、用戶接入數(shù)量的隨機(jī)性）會使得提前獲得不確定性上界有些困難，因此考慮不確定性的統(tǒng)計模型是很有必要的。首先，在假設(shè)已知不確定性分布模型（如，指數(shù)分布）條件下，將概率SINR和干擾溫度約束的魯棒傳輸功率最小化問題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化形式，并利用凸優(yōu)化原理和帶有遺忘因子的更新算法獲得最優(yōu)解；結(jié)果表明，所提出的算法在收斂速度上優(yōu)于傳統(tǒng)的次梯度和梯度投影算法，而且在魯棒性和功率消耗方面都優(yōu)于基于Worst-case原理的魯棒資源分配方法。此外，針對系統(tǒng)不確定性分布模型不容易得到的情況，研究了未知先驗概率信息的認(rèn)知無線電魯棒資源分配問題�？紤]主用戶和次用戶中斷概率約束（即概率干擾溫度約束，概率SINR約束），提出了一種基于分布自由的魯棒資源分配算法使得次用戶總的功率消耗最小�；谧钚∽畲蠡怕蕶C(jī)，將原魯棒優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為二階錐規(guī)劃問題，并用內(nèi)點法求解。設(shè)計了一種自適應(yīng)更新算法去估計不確定參數(shù)統(tǒng)計模型的實際均值和方差。通過與傳統(tǒng)的Worst-case魯棒資源分配方法和基于高斯分布模型的魯棒資源分配方法對比，結(jié)果表明了該算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 下墊式頻譜共享 分布式資源分配 魯棒資源分配 概率優(yōu)化模型
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 縮略語表9-14
• 第1章 緒論14-26
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.1.1 研究背景14
• 1.1.2 研究意義14-15
• 1.2 認(rèn)知無線電技術(shù)15-22
• 1.2.1 基本知識15-17
• 1.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)17-18
• 1.2.3 頻譜共享方式18-20
• 1.2.4 基本網(wǎng)絡(luò)模型20-22
• 1.3 論文主要工作22-24
• 1.3.1 研究目標(biāo)22-23
• 1.3.2 研究內(nèi)容23
• 1.3.3 主要貢獻(xiàn)23-24
• 1.4 論文章節(jié)安排24-26
• 第2章 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)26-40
• 2.1 凸優(yōu)化理論26-29
• 2.1.1 引言26
• 2.1.2 凸集合與凸函數(shù)26-27
• 2.1.3 拉格朗日對偶原理27-29
• 2.2 魯棒優(yōu)化理論29-35
• 2.2.1 引言29
• 2.2.2 不確定性描述29
• 2.2.3 魯棒優(yōu)化處理方法29-35
• 2.3 隨機(jī)優(yōu)化理論35-37
• 2.3.1 引言35
• 2.3.2 不確定性描述35
• 2.3.3 隨機(jī)優(yōu)化處理方法35-37
• 2.4 不確定性評價37-38
• 2.5 本章小結(jié)38-40
• 第3章 基于精確參數(shù)的認(rèn)知無線電分布式資源分配算法40-62
• 3.1 引言40
• 3.2 認(rèn)知無線電分布式資源分配算法40-53
• 3.2.1 系統(tǒng)模型41-44
• 3.2.2 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型44-45
• 3.2.3 功率分配45-49
• 3.2.4 仿真結(jié)果與分析49-53
• 3.3 認(rèn)知無線電混合資源分配策略53-60
• 3.3.1 系統(tǒng)模型53-54
• 3.3.2 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型54-55
• 3.3.3 功率分配55-57
• 3.3.4 仿真結(jié)果與分析57-60
• 3.4 本章小結(jié)60-62
• 第4章 基于有界不確定性的認(rèn)知無線電魯棒資源分配算法62-82
• 4.1 引言62-63
• 4.2 基于吞吐量最大的認(rèn)知無線電魯棒資源分配算法63-73
• 4.2.1 系統(tǒng)模型64-65
• 4.2.2 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型65-67
• 4.2.3 功率分配67-69
• 4.2.4 仿真結(jié)果與分析69-73
• 4.3 基于功率消耗最小的認(rèn)知無線電魯棒資源分配算法73-81
• 4.3.1 系統(tǒng)模型74-75
• 4.3.2 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型75-76
• 4.3.3 功率分配76-78
• 4.3.4 仿真結(jié)果與分析78-81
• 4.4 本章小結(jié)81-82
• 第5章 基于概率約束的認(rèn)知無線電魯棒資源分配算法82-100
• 5.1 引言82
• 5.2 基于已知概率分布信息的認(rèn)知無線電魯棒資源分配算法82-90
• 5.2.1 系統(tǒng)模型83-84
• 5.2.2 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型84-86
• 5.2.3 功率分配86-87
• 5.2.4 仿真結(jié)果與分析87-90
• 5.3 基于未知概率分布信息的認(rèn)知無線電魯棒資源分配算法90-99
• 5.3.1 系統(tǒng)模型91
• 5.3.2 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型91-92
• 5.3.3 自適應(yīng)估計算法92-94
• 5.3.4 仿真結(jié)果與分析94-99
• 5.4 本章小結(jié)99-100
• 第6章 總結(jié)與展望100-104
• 6.1 全文總結(jié)100-101
• 6.2 工作展望101-104
• 參考文獻(xiàn)104-112
• 作者簡介及在學(xué)期間的科研成果112-114
• 致謝114-115

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 程世倫;楊震;張暉;;新的認(rèn)知無線電功率控制博弈算法[J];通信學(xué)報;2007年03期

2 孫杰;郭偉;唐偉;;認(rèn)知無線多跳網(wǎng)中保證信干噪比的頻譜分配算法[J];通信學(xué)報;2011年11期

3 梁輝;趙曉暉;;基于組合投資理論與主用戶QoS保證的認(rèn)知系統(tǒng)資源分配算法[J];通信學(xué)報;2011年11期

  本文關(guān)鍵詞：下墊式認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)動態(tài)資源分配問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：392692