基于CR的多跳无线网络频谱分配关键技术研究

基于CR的多跳无线网络频谱分配关键技术研究

论文摘要

认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术极大地提高了频谱使用效率,允许在时间、频率以及空间上进行多维信道复用,它通过机会通信方式提高频谱利用率,充分利用有限的频谱资源,实现动态频谱共享。因此,CR技术将大大降低由于频段和带宽的限制对无线技术发展的束缚,代表着通信技术的新发展。在本课题中,我们通过研究基于CR的多跳无线网络动态频谱分配技术,实现频谱资源的高效利用,有效减少网络中数据包碰撞概率,提高网络数据传输可靠性。本文对动态频谱分配在无线多跳网络中的应用进行重点研究,将频谱分配问题归结为带约束条件的最优化问题。利用约束最优化等方法,以最大化频谱利用率为目标,同时考虑同一簇内节点间的干扰避免、公平性、算法复杂度、通信开销等因素。论文还研究了基于CR的认知多跳网络的容量,分析在期望信噪比条件下的网络可达容量。论文主要创新点如下:1)将CR与无线多跳网络相结合,处于授权用户传输范围内的认知节点在自身与接收端之间建立一条新的中继路由,通过多跳中继方式实现数据传输。我们考虑了随机分布的主用户与认知用户共存的无线网络,讨论了如何通过最优化功率上下界门限来选择多跳中继用户,在此基础上提出了保证满足CR用户服务质量(QoS)要求的信道分配算法,设置了信道分配间隔与信道利用周期来衡量CR用户的QoS要求。2)将MIMO技术引入到认知多跳网络,根据设计的一种认知多跳网络模型,研究并分析了带有QoS需求的认知多跳网络容量,推导了认知多跳中继网络容量的近似表达式。仿真分析表明,在一定的信噪比条件下,随着认知中继节点数的增加,多跳网络的可达容量性能明显得到改善,且在低信噪比(SNR)区域,所提方案也可以获得较高的容量增益。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 无线频谱使用现状
  • 1.3 CR的概念
  • 1.4 CR网络的研究现状
  • 1.4.1 关于CR传输方案的研究
  • 1.4.2 关于CR网络结构的研究
  • 1.4.3 关于频谱管理标准化的研究
  • 1.5 无线多跳网络的研究现状
  • 1.5.1 无线多跳网络的特点
  • 1.5.2 无线多跳网络的类型
  • 1.5.3 无线多跳网络的路由协议
  • 1.5.4 CR技术与多跳网络的结合
  • 1.6 论文的主要工作及内容安排
  • 第二章 认知无线电网络的关键技术研究
  • 2.1 引言
  • 2.2 CR网络的特点
  • 2.3 CR网络的基本组织结构
  • 2.3.0 感知周期
  • 2.3.1 认知无线电协议体系
  • 2.3.2 CR网络结构
  • 2.4 认知无线电网络的频谱分配技术分析
  • 2.4.1 动态频谱接入技术
  • 2.4.2 关于频谱分配技术的研究
  • 2.4.3 频谱分配算法面临的问题
  • 2.5 几种常见的认知无线电频谱分配算法模型介绍
  • 2.5.1 干扰温度模型
  • 2.5.2 基于图着色理论的频谱分配模型
  • 2.5.3 博弈论模型
  • 2.5.4 拍卖竞价模型
  • 2.5.5 网间频谱共享模型
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 保证QoS的CR多跳网络频谱分配算法研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 提高频谱利用率的现有方案
  • 3.2.1 多址技术的研究
  • 3.2.2 高级数字信号处理技术
  • 3.2.3 动态资源管理和功率控制
  • 3.3 一种保证QoS的多跳网络动态频谱分配算法
  • 3.3.1 算法提出背景
  • 3.3.2 算法数学模型描述
  • 3.3.3 QoS的衡量标准
  • 3.3.4 算法流程
  • 3.4 仿真参数设置及结果分析
  • 3.4.1 仿真参数设置
  • 3.4.2 仿真结果分析
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 基于CR的多跳网络频谱分配与网络容量分析
  • 4.1 CR网络的场景描述
  • 4.2 基于图着色论的频谱分配算法
  • 4.2.1 基于图着色理论的频谱分配模型
  • 4.2.2 保障QoS下基于图着色理论的DSA机制
  • 4.3 基于博弈论的频谱分配算法
  • 4.3.1 博弈论的基本概念
  • 4.3.2 博弈论算法分析及其效用函数
  • 4.3.3 基于合作博弈的频谱分配算法
  • 4.3.4 基于非合作博弈的频谱分配算法
  • 4.4 基于CR的多跳网络容量分析
  • 4.4.1 CR多跳网络模型
  • 4.4.2 CR多跳网络容量分析过程
  • 4.5 仿真结果分析
  • 4.5.1 仿真参数设置
  • 4.5.2 仿真结果分析
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
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