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認知與協(xié)作無線通信網絡中基于博弈論的跨層優(yōu)化理論研究

發(fā)布時間:2016-05-18 17:03

  本文關鍵詞:認知與協(xié)作無線通信網絡,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《山東大學》 2010年

認知與協(xié)作無線通信網絡中基于博弈論的跨層優(yōu)化理論研究

管章玉  

【摘要】:隨著當今社會信息化進程的迅速推進,各種信息技術正不斷趨向融合,這為大規(guī)模發(fā)展新一代低成本、低功耗、具有多元化服務、分布式且能夠實現(xiàn)無縫覆蓋的寬帶無線移動通信網絡提供了前所未有的機遇。人們期待通過新一代的無線通信網絡實現(xiàn)全球范圍內“任何人在任何時間、任何地點,通過任何設備進行任何內容的通信與傳輸”,既個人通信中所說的5A愿景(Anyone, Anytime, Anywhere, Anydevice, Anything,5A)。然而在實現(xiàn)這一“5A”目標的過程中,無論是在整體網絡架構還是在無線接入技術方面都還面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。 網絡協(xié)議架構:傳統(tǒng)的網絡通信協(xié)議主要基于分層的設計理念,這種分層的網絡協(xié)議架構具有其明顯的不足之處。比如,基于分層的設計理念每一層通信協(xié)議只考慮最差的網絡環(huán)境,無法做到對實時變化的無線網絡環(huán)境進行動態(tài)自適應;此外,每層協(xié)議的輸入網絡參數和輸出參數之間并不一定是嚴格的單調映射關系,因此對某一層協(xié)議棧的優(yōu)化對于整體通信協(xié)議棧來說有可能是次優(yōu)的。為了克服分層設計的這些不足,基于跨層的網絡通信協(xié)議設計理念(簡稱跨層設計,Cross-Layer Design (CLD))應運而生,通過在不同協(xié)議層之間進行信息傳遞來實現(xiàn)協(xié)議層間的動態(tài)交互,進而實現(xiàn)多協(xié)議層的聯(lián)合優(yōu)化。 無線頻譜資源:隨著無線通信網絡的發(fā)展,飛速增長的頻譜資源需求和相對匱乏的頻譜資源供給之間的矛盾日益加劇。一方面,在傳統(tǒng)的頻譜資源管理機制下,每一種無線系統(tǒng)或標準都獨占某一特定的頻段。這就導致寶貴的頻譜資源越分越少,至今可用的頻譜資源基本已經分配殆盡。另一方面,已經分配的頻譜資源在空間和時間上利用效率都極不均勻,造成了無線頻譜資源的極大浪費。為了緩解上述矛盾,Joseph Mitola于1999年首次提出了“認知無線電”(Cognitive Radio, CR)的概念,旨在打破傳統(tǒng)僵化的頻譜資源管理和使用機制,通過允許每個無線電系統(tǒng)以認知的方式使用分配給其它系統(tǒng)的頻段,來減少頻譜資源的浪費進而提高其使用效率。 無線鏈路連通性:4G無線通信網絡對帶寬提出了更高的要求,以支撐各種非實時或實時的多媒體業(yè)務和迅速增長的用戶數量。然而,就單一無線鏈路來說現(xiàn)有的信道編碼、調制、多址接入等通信技術已經實現(xiàn)了與香農極限非常接近的傳輸速率。這就意味著若要進一步提高無線網絡的傳輸速率,就必須從其它方向著手進一步提高無線鏈路的信道干擾噪聲比進而提高無線鏈路的連通性。協(xié)作無線通信技術允許那些只裝備了單個收發(fā)天線的移動終端互相作為中繼節(jié)點,組成一個虛擬的多輸入單輸出(Virtual Multiple-Input Single-Output, V-MISO)無線鏈路來實現(xiàn)空間分集增益,并可以有效地緩解傳統(tǒng)多天線傳輸技術對發(fā)射天線間距的限制。 然而,到目前為止在上述每一方面的理論研究工作仍然都還處于起步階段。此外,任何單一的技術都不足以解決和應對在實現(xiàn)無線個人通信這一“5A”目標過程中可能出現(xiàn)的所有問題和挑戰(zhàn)。因此,我們必須對上述各項先進技術進行聯(lián)合運用,以實現(xiàn)對無線通信網絡進行整體設計和跨層優(yōu)化。基于這些考慮,本論文主要針對認知與協(xié)作無線通信網絡中的跨層優(yōu)化理論展開研究,旨在為新一代無線移動通信網絡的整體網絡架構設計提供理論依據和指導,對網絡的性能進行理論分析和評估并給出可行的通信協(xié)議和算法設計。本論文重點研究以下幾方面的內容:認知無線電網絡中多個無線子網絡的共存機制,協(xié)作無線通信網絡中的優(yōu)化設計,以及認知與協(xié)作無線通信系統(tǒng)中的分布式資源管理。在研究方法上,我們以無線多媒體傳輸為依托,并以效用函數作為跨層設計的橋梁將通信協(xié)議棧底層的物理參數(如功率、頻譜等)和高層的效用(如用戶滿意度、圖像質量等)聯(lián)系起來,進而實現(xiàn)多協(xié)議層的聯(lián)合優(yōu)化。同時,我們通過設計用戶的效用函數并運用優(yōu)化理論、博弈論以及Variational Inequality (Ⅵ)理論等對其數學性質進行理論分析,進而導出可行的通信協(xié)議和算法設計準則。本論文的研究工作受到了國家自然科學基金重點項目“基于認知無線電的中繼與協(xié)同通信研究”(編號:60832008)和國家自然科學基金項目“寬帶無線通信網絡的跨層設計”(編號:60672036)的支持。本論文主要有以下幾項貢獻和創(chuàng)新點: 1.針對認知無線電網絡中不同子系統(tǒng)之間的共存機制,提出了一種新穎的基于混合競爭合作策略(簡稱競合策略)的頻譜分配策略。粗略的說,該競合策略的核心思想是讓所有的用戶根據特定的競爭準則進行頻譜分配,然后讓那些競爭力強的用戶在達到其滿意服務質量后退出資源競爭,以使得那些非滿意的用戶可以獲得更多的資源。我們以無線視頻傳輸為依托,以合作博弈論中的"KSBS"競爭準則為基礎,對每個用戶的效用函數、競爭力系數和競合策略分別進行了設計。進而,我們結合認知無線電網絡中主、次用戶系統(tǒng)間的頻譜分配問題對該競合策略的性能進行了評估。結果證明,同競爭策略相比在同一子系統(tǒng)內部競合策略能夠使更多的用戶達到滿意的服務質量,而在不同子系統(tǒng)之間運用競合策略則使得次要用戶系統(tǒng)有更多的機會接入主用戶系統(tǒng)的頻段,進而使得主、次用戶系統(tǒng)的共存變得更為可能。其次,競合策略還有效解決了傳統(tǒng)基于純競爭策略的無線資源管理中各個用戶權重系數難以設定的困難。本創(chuàng)新點對應論文第二章的內容和發(fā)表論文列表中的1、2、3和4。 2.研究了協(xié)作無線通信網絡中多用戶視頻傳輸的跨層優(yōu)化問題,其主要目標是通過聯(lián)合優(yōu)化物理層和MAC層的功率分配策略、中繼選擇策略和應用層的視頻編碼碼率來最大化所有視頻用戶的效用函數之和。其中,我們用視頻用戶接收端的圖像質量(峰值信噪比)來表示各個用戶的效用函數。首先,我們將這一跨層優(yōu)化問題建模成為一個有約束的整數非凸規(guī)劃問題。考慮到求解該問題的難度和復雜性,我們提出了一種基于分支定界原理和非凸問題凸化放松技術的全局最優(yōu)算法。然后,我們通過仿真結果對該算法的性能進行了分析和驗證,表明我們的算法在實際中可以通過有限的迭代次數以任意精度求得全局最優(yōu)解。此外,結果還表明,通過使用中繼節(jié)點可以有效降低用戶間的相互干擾,進而提高接收端的圖像質量。該全局最優(yōu)算法具有重要的理論研究和應用價值,一方面主要可以用來對協(xié)作無線通信系統(tǒng)的性能進行分析,另一方面可以為同領域研究相同或相似問題的分布式算法提供性能比較的依據。本創(chuàng)新點對應論文第三章的內容和發(fā)表論文列表中的5和7。 3.研究了認知與協(xié)作無線通信網絡中的分布式無線資源管理。我們考慮一般性的認知無線電網絡,該網絡包括若干個來自相同或不同無線子系統(tǒng)的用戶,他們共享一組無線頻譜且以認知的方式動態(tài)接入和使用這些頻譜。對于每個用戶來說,所有其他用戶來都可以被看作是次要用戶(又稱認知干擾用戶或者Cognitive Jammer),反之亦然。我們的研究目標主要是根據每個用戶獲取的局部網絡信息,來設計分布式的頻譜分配策略和中繼節(jié)點選擇策略。我們借助于非合作博弈論中的納什均衡(Nash Equilibrium, NE)概念以及Variational Inequality (VI)理論進行分布式算法設計,使得所有用戶的傳輸策略最終收斂到納什均衡點。仿真結果表明,我們的分布式算法不僅具有良好的收斂性能,而且在納什均衡點的性能非常接近全局最優(yōu)值。本創(chuàng)新點對應論文第四章的內容和發(fā)表論文列表中的6和7。

【關鍵詞】:
【學位授予單位】:山東大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2010
【分類號】:TN92
【目錄】:

  • 英文縮寫對照表13-16
  • 數學符號表16-19
  • 摘要19-22
  • ABSTRACT22-26
  • 第一章 緒論26-42
  • §1.1 關鍵技術概述26-36
  • §1.1.1 無線通信網絡中的跨層優(yōu)化26-31
  • §1.1.2 認知無線電網絡31-34
  • §1.1.3 無線協(xié)作通信技術34-36
  • §1.2 研究意義及主要貢獻36-42
  • §1.2.1 研究意義36-38
  • §1.2.2 主要貢獻38-39
  • §1.2.3 論文組織結構39-42
  • 第二章 認知無線電網絡中基于合作博弈論的跨層無線資源管理42-66
  • §2.1 背景介紹42-43
  • §2.2 競爭策略簡介:KSBS43-45
  • §2.3 問題描述45-49
  • §2.3.1 系統(tǒng)模型46-47
  • §2.3.2 競爭策略和競合策略47
  • §2.3.3 數學模型47-49
  • §2.4 混合競爭合作策略49-56
  • §2.4.1 兩用戶競爭策略49-51
  • §2.4.2 多用戶競爭策略51-52
  • §2.4.3 兩用戶速率和最大化52-53
  • §2.4.4 主用戶競合策略53-54
  • §2.4.5 次用戶競合策略54
  • §2.4.6 主、次用戶競合策略54-56
  • §2.4.7 算法復雜度分析56
  • §2.5 仿真結果56-64
  • §2.5.1 效用函數定義56-58
  • §2.5.2 主用戶之間的競爭與競合策略58-59
  • §2.5.3 主、次用戶之間的競合策略59-60
  • §2.5.4 與Max-Min準則的比較60-61
  • §2.5.5 與速率和最大化準則的比較61-63
  • §2.5.6 最優(yōu)性分析63-64
  • §2.5.7 復雜度和收斂性分析64
  • §2.6 本章小結64-66
  • 第三章 協(xié)作無線通信網絡中基于跨層優(yōu)化的無線資源管理66-92
  • §3.1 背景介紹66-68
  • §3.2 系統(tǒng)模型與問題描述68-73
  • §3.2.1 無線信道容量總體模型69
  • §3.2.2 直傳鏈路信道容量C_(s2d)~s69-70
  • §3.2.3 協(xié)作鏈路信道容量C_(coop)~s70-71
  • §3.2.4 視頻率失真模型71-72
  • §3.2.5 PSNR之和最大化問題72-73
  • §3.3 中心式全局最優(yōu)算法73-84
  • §3.3.1 分支定界基本框架74-76
  • §3.3.2 凸化放松76-81
  • §3.3.3 本地搜索81-82
  • §3.3.4 變量分割82-84
  • §3.4 仿真結果84-90
  • §3.4.1 系統(tǒng)設置84
  • §3.4.2 收斂性和復雜度分析84-86
  • §3.4.3 案例分析86-90
  • §3.5 本章小結90-92
  • 第四章 認知與協(xié)作無線通信網絡中基于Ⅵ理論的分布式無線資源管理92-114
  • §4.1 背景介紹92-94
  • §4.2 系統(tǒng)描述和問題建模94-98
  • §4.3 分布式算法98-109
  • §4.3.1 Ⅵ理論的基本概念98-99
  • §4.3.2 分布式頻譜管理99-104
  • §4.3.3 分布式中繼節(jié)點選擇104-108
  • §4.3.4 聯(lián)合頻譜管理與中繼節(jié)點選擇108-109
  • §4.4 仿真結果109-113
  • §4.5 本章小結113-114
  • 第五章 結論與展望114-116
  • §5.1 主要結論114-115
  • §5.2 論文不足與研究展望115-116
  • 參考文獻116-136
  • 致謝136-138
  • 攻讀博士學位期間的成果列表138-139
  • 作者簡介139-156
  • 學位論文評閱及答辯情況表156
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