本文關(guān)鍵詞：互干擾信道系統(tǒng)中的能效優(yōu)化問題研究

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【摘要】：互干擾信道系統(tǒng),是指多條鏈路干擾共存的移動通信系統(tǒng),如D2D通信系統(tǒng)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、家庭基站網(wǎng)絡(luò)、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)等等。鏈路間的相互干擾必然造成能量的浪費(fèi),因此如何提升互干擾信道系統(tǒng)的能效是提升互干擾系統(tǒng)運(yùn)行性能的關(guān)鍵。本文圍繞如何提升互干擾信道系統(tǒng)的能效問題展開了研究,主要工作如下：一、提出了一種基于分布式自適應(yīng)代價因子機(jī)制的算法來求解SISO互干擾信道系統(tǒng)的加權(quán)和能效問題,證明了所提算法可以收斂到加權(quán)和能效問題的KKT點(diǎn)；為了降低該分布式算法的反饋量,給出了有限信息交互策略,也即每個接收機(jī)只將它的代價因子廣播給附近對它干擾較大的發(fā)射機(jī),仿真結(jié)果表明這種有限信息交互策略的性能損失較��；另外,還提出了一種基于梯度映射聯(lián)合Armijo準(zhǔn)則的集中式算法來作為分布式算法的性能準(zhǔn)則,仿真結(jié)果表明所提分布式算法的性能與集中式算法的性能相近。二、提出了一種基于分布式自適應(yīng)代價因子機(jī)制的算法來求解MISO互干擾信道系統(tǒng)的加權(quán)和能效問題。該分布式算法的基本思想有兩個要點(diǎn)：1)每個用戶自適應(yīng)調(diào)節(jié)自己的標(biāo)量代價因子,然后將其廣播給網(wǎng)絡(luò)中所有用戶,當(dāng)每個用戶接收到所有其它用戶的代價因子后,通過調(diào)整自己的波束成形矢量來最大化自己的能效值和干擾代價的差：2)給定系統(tǒng)所有用戶的更新順序,依次更新。要點(diǎn)1)的工作：與SISO場景相比,MISO場景下每個用戶最大化自己的和能效時,不僅需要優(yōu)化功率,還需要優(yōu)化波束成型矢量。論文將用戶波束分解為波束方向和波束功率兩個部分,然后分別優(yōu)化。分別針對用戶信漏比矩陣滿秩和非滿秩情形,推導(dǎo)了最優(yōu)波束方向的近似閉合表達(dá)式。對于滿秩情況下的功率分配問題,給出了全局最優(yōu)解的閉合表達(dá)式；非滿秩情況的功率分配問題是一個包含兩個優(yōu)化變量的非凸問題,論文通過求解KKT方程也給出了全局最優(yōu)解的閉合表達(dá)式。要點(diǎn)2)的工作：證明了對于給定的用戶順序更新方案,波束優(yōu)化迭代算法的收斂性。最后,給出了基于梯度映射聯(lián)合Armijo準(zhǔn)則的集中式算法來作為分布式算法的性能準(zhǔn)則,仿真結(jié)果表明所提分布式算法的性能與集中式算法的性能相近。三、研究了MIMO互干擾信道系統(tǒng)中的非協(xié)作能效優(yōu)化問題,主要工作如下：1)將該問題建模為一個非協(xié)作博弈問題,證明了該博弈問題納什均衡點(diǎn)的存在性,并給出了納什均衡點(diǎn)唯一性的充分條件。2)給出了可以收斂到納什均衡點(diǎn)的完全分布式迭代算法。該算法的優(yōu)點(diǎn)是,所有用戶可以完全異步更新自己的發(fā)送相關(guān)矩陣,也即允許某些用戶比其它用戶更加頻繁地更新它的波束矢量,甚至可以使用過期的測量出的干擾信息；另外,不同鏈路之間不需要相互交互信息。這些特性使得該算法更加適合實(shí)際應(yīng)用。3)給出了上述完全異步算法收斂到博弈問題納什均衡點(diǎn)的充分條件；4)針對鏈路間相距較遠(yuǎn)的場景,研究了硬件功耗對系統(tǒng)頻譜效率和能量效率的影響,證明了最優(yōu)的能量效率隨著隨著硬件功耗的增加而增加,而相應(yīng)的頻譜效率隨著硬件功耗的增加而減小。盡管這個趨勢是在特殊場景下推導(dǎo)的,仿真結(jié)果表明這個趨勢也適用于鏈路之間存在一定干擾的更一般的場景。5)給出了兩種特殊場景下本文所提算法的頻譜效率和能量效率之間的折中關(guān)系。四、在同時保證次級用戶的和速率需求以及對主用戶的干擾限制低于一定門限的條件下,研究了認(rèn)知多信道互干擾信道系統(tǒng)中的功率最小化問題。主要工作如下：1)討論了問題的可行性。給出了一種驗(yàn)證功率最小化問題是否可行的方案。具體做法是,引入一個能判定問題是否可行的參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化問題,優(yōu)化后的參數(shù)不小于1,則原問題可行,否則不可行。構(gòu)建的參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化問題總是可行的,并且可以通過交替迭代求解“功率控制問題”和“波束方向優(yōu)化問題”這兩個子問題得到參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化問題的解。第一個功率控制問題是給定波束方向下優(yōu)化各個波束上的功率分配問題,是一個SP (signomial programming)問題,可以通過一系列幾何規(guī)劃來求解；第二個波束方向優(yōu)化子問題是給定各個子載波上信干噪比約束下最優(yōu)化波束成型矢量的優(yōu)化問題,這個問題可以轉(zhuǎn)化為一個凸問題,本文利用原問題和對偶問題之間的對偶陷為零的依據(jù)設(shè)計(jì)了一種基于對偶分解的方法來求解該問題。2)對于可行的原問題,給出了一種迭代算法來求解功率最小化問題。與判定原問題是否可行類似,也將功率最小化問題分為“波束方向優(yōu)化”和“功率分配”這兩個子問題來求解,并證明了所提的迭代算法可以收斂到原功率最小化問題的KKT點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：能量效率 互干擾信道 集中式算法 分布式算法 代價機(jī)制 非協(xié)作博弈論
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN972
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-16
• 縮略詞16-18
• 符號說明18-19
• 第一章 緒論19-39
• 1.1 互干擾信道系統(tǒng)19-23
• 1.1.1 互干擾信道系統(tǒng)模型19
• 1.1.2 可以建模為互干擾信道系統(tǒng)的通信系統(tǒng)實(shí)例19-23
• 1.2 提升系統(tǒng)能效的意義與方法23-25
• 1.2.1 提升系統(tǒng)能效的意義23
• 1.2.2 提升系統(tǒng)能效的方法23-25
• 1.2.3 資源分配25
• 1.3 前人工作綜述25-34
• 1.3.1 互干擾信道系統(tǒng)綜述25-27
• 1.3.2 從資源分配的角度來提高能效的文獻(xiàn)綜述27-32
• 1.3.3 干擾信道系統(tǒng)能效問題的綜述32-34
• 1.4 本文的研究工作34-38
• 1.4.1 本文工作與前人工作的關(guān)系34-35
• 1.4.2 本文研究思路35
• 1.4.3 本文工作內(nèi)容35-38
• 1.5 論文的內(nèi)容安排38-39
• 第二章 SISO互干擾信道系統(tǒng)中的加權(quán)和能效最大化問題39-59
• 2.1 引言39-40
• 2.2 系統(tǒng)模型及問題描述40-42
• 2.3 分布式算法42-44
• 2.3.1 代價機(jī)制42-43
• 2.3.2 單節(jié)點(diǎn)功率分配問題43-44
• 2.3.3 分布式功率分配算法44
• 2.4 DAP算法分析44-47
• 2.4.1 DAP算法收斂性分析44-46
• 2.4.2 DAP算法的實(shí)施方案46-47
• 2.5 集中式算法47-48
• 2.6 仿真結(jié)果48-57
• 2.6.1 仿真參數(shù)48-49
• 2.6.2 DAP算法的收斂特性49-50
• 2.6.3 與現(xiàn)有算法的比較50-54
• 2.6.4 有限信息交互對系統(tǒng)性能的影響54-57
• 2.7 本章小結(jié)57-59
• 第三章 MISO互干擾信道系統(tǒng)中的加權(quán)和能效最大化問題59-85
• 3.1 引言59-60
• 3.2 系統(tǒng)模型及問題描述60-62
• 3.3 分布式算法62-63
• 3.3.1 代價函數(shù)機(jī)制62-63
• 3.3.2 分布式波束成型向量優(yōu)化算法63
• 3.4 單節(jié)點(diǎn)的波束成型向量優(yōu)化問題的求解63-68
• 3.4.1 場景1：rank(L_k)=M63-64
• 3.4.2 場景2：rank(L_k)64-68
• 3.5 DAPB算法分析68-70
• 3.5.1 收斂性分析68-69
• 3.5.2 實(shí)施方案69
• 3.5.3 算法反饋開銷分析69-70
• 3.5.4 算法復(fù)雜度分析70
• 3.6 仿真結(jié)果70-79
• 3.6.1 仿真參數(shù)71
• 3.6.2 收斂性能71-74
• 3.6.3 性能比較74-79
• 3.7 本章小結(jié)79-80
• 3.8 附錄80-85
• 3.8.1 定理5.1的證明80-82
• 3.8.2 集中式算法82-85
• 第四章 MIMO互干擾信道系統(tǒng)中完全分布式能效傳輸方案85-115
• 4.1 引言85-87
• 4.2 系統(tǒng)模型及問題描述87-88
• 4.3 納什均衡點(diǎn)的存在性以及唯一性分析88-92
• 4.3.1 納什均衡點(diǎn)存在性88-89
• 4.3.2 納什均衡點(diǎn)的唯一性89-92
• 4.4 異步分布式能效算法92-97
• 4.4.1 單個發(fā)射機(jī)上的能效優(yōu)化問題93-94
• 4.4.2 算法的收斂性分析94-95
• 4.4.3 算法的性能分析95
• 4.4.4 電路硬件功耗對算法性能的影響95
• 4.4.5 頻譜效率和能量效率之間的折中關(guān)系95-97
• 4.5 仿真結(jié)果97-105
• 4.5.1 與現(xiàn)有算法的性能比較98-105
• 4.6 本章小結(jié)105
• 4.7 附錄105-111
• 4.7.1 引理4.1的證明105-106
• 4.7.2 定理4.1的證明106
• 4.7.3 定理4.2的證明106-109
• 4.7.4 定5.4的證明109-111
• 4.8 定理4.4的證明111-115
• 第五章 認(rèn)知多信道MISO干擾信道系統(tǒng)中的功率最小化問題115-137
• 5.1 引言115-116
• 5.2 系統(tǒng)模型及問題描述116-118
• 5.2.1 系統(tǒng)模型116-117
• 5.2.2 問題描述117-118
• 5.3 階段一：問題(P0)的可行性分析118-124
• 5.3.1 FBC算法的單調(diào)性119-120
• 5.3.2 求解問題(P2)120-121
• 5.3.3 求解問題(P3)121-124
• 5.4 階段二：求解問題(P0)的算法124-126
• 5.4.1 JMO算法的收斂性分析125
• 5.4.2 對JMO算法解的分析125-126
• 5.5 仿真結(jié)果分析126-132
• 5.5.1 所提算法的特性126-129
• 5.5.2 與現(xiàn)有的算法進(jìn)行比較129-132
• 5.6 本章小結(jié)132
• 5.7 附錄132-137
• 5.7.1 引理5.1的證明132-133
• 5.7.2 定理5.2的證明133-134
• 5.7.3 定理5.4的證明134-137
• 第六章 總結(jié)與展望137-139
• 6.1 全文總結(jié)137
• 6.2 進(jìn)一步的研究內(nèi)容137-139
• 參考文獻(xiàn)139-153
• 攻讀博士學(xué)位論文期間的研究成果153-157
• 致謝157

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本文編號：750034