认知无线电网络频谱分配研究

论文摘要

近年来,随着无线业务的快速增长,有限的频谱资源日益拥挤。然而,许多授权频谱利用率低下。这种矛盾制约了无线通信的发展。因此,如何提高频谱利用率已受到广泛的关注。认知无线电(CR,CoguitiveRadio)技术的出现为提高无线频谱利用率带来了希望,它能够通过感知频域、时域和空域的无线环境,自动搜索利用空闲的授权频谱。而基于认知无线电技术的认知无线电网络还有许多关键技术未得到有效解决,其中之一就是认知无线电网络的频谱分配。本文分别对集中式和分布式认知无线电网络频谱分配算法做了较深入的研究,一是基于图着色理论的频谱分配算法的研究,二是考虑公平性的基于纳什协调解的信道分配和功率控制联合优化算法研究,三是基于博弈论的分布式信道分配和功率控制联合优化算法研究。针对集中式认知无线电网络结构,本文首先基于经典图着色理论,提出了一种比例公平的改进频谱分配算法,该算法引入了一个调整因子,能够有效抑制高吞吐量的认知用户,并为更多认知用户提供了信道分配的机会。仿真结果表明,与以前算法相比,该改进算法提高了服务量和带宽增益的公平性。然后,本文提出了一种考虑QoS和公平性的信道分配和功率控制联合优化算法,引入了合作博弈理论中的纳什协调解来构造优化网络性能的目标函数,仿真结果表明,该算法在系统吞吐量和公平性方面作了很好的折中。针对分布式认知无线电网络结构,本文提出了一种分布式联合信道和功率分配的博弈算法,由于博弈算法都是基于纳什均衡的,但纳什均衡存在多重性,影响算法性能。我们采用改进纳什均衡的定价机制来提升算法性能。仿真结果表明,该算法提高了系统吞吐量,并有效降低了认知用户的平均功率消耗。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 国内外对认知无线电的研究现状
• 1.2.2 国内外对认知无线电频谱分配的研究现状
• 1.3 本课题的选题意义
• 1.4 本文的内容安排
• 第2章 认知无线电技术研究概述
• 2.1 认知无线电的基本定义
• 2.2 认知无线电网络体系结构
• 2.3 认知无线电关键技术
• 2.3.1 频谱感知
• 2.3.2 动态频谱分配
• 2.3.3 功率控制
• 2.4 认知无线电技术的应用
• 2.4.1 在WRAN 中的应用
• 2.4.2 在Ad-Hoc 网络中的应用
• 2.4.3 在UWB 中的应用
• 第3章 认知无线电频谱分配研究概述
• 3.1 认知无线电频谱共享模型
• 3.2 认知无线电动态频谱分配策略
• 3.3 频谱分配技术的原则
• 3.4 认知无线电频谱分配的研究理论
• 3.4.1 基于图论的频谱分配
• 3.4.2 基于博弈论的频谱分配
• 3.4.3 认知无线电频谱分配研究新方向
• 第4章 基于集中式结构的信道分配算法研究
• 4.1 基于图论的比例公平改进信道分配算法
• 4.1.1 问题研究背景
• 4.1.2 问题模型描述
• 4.1.3 算法设计
• 4.1.4 仿真结果与分析
• 4.2 基于纳什协调的公平信道分配算法
• 4.2.1 问题研究背景
• 4.2.2 研究场景描述及假设
• 4.2.3 问题模型描述
• 4.2.4 纳什协调解的基本概念
• 4.2.5 算法设计
• 4.2.6 仿真结果与分析
• 第5章 基于分布式结构的信道分配算法研究
• 5.1 博弈论的基本概念
• 5.1.1 博弈论的基本元素
• 5.1.2 典型的博弈模型
• 5.2 问题研究背景
• 5.3 研究场景描述及假设
• 5.4 问题模型描述
• 5.5 算法设计
• 5.6 仿真结果与分析
• 第6章 总结及展望
• 6.1 本文的主要贡献
• 6.2 下一步的研究工作
• 致谢
• 参考文献
• 附录A 攻读学位期间发表的论文