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认知无线电网络中继选择算法的研究

灵能天途围观:℉更新时间:2021-12-18 09:57:12

认知无线电网络中继选择算法的研究

1绪论

美国联邦通信委员会的研究表明,授权频谱在时间域和空间域上的利用率变动范围为至。这也说明虽然目前的频谱分配及使用策略在过去能够较好地服务于无线通信网络的普及化和商用化,但它们仍然没有充分利用宝贵的无线频谱资源,已经无法适应近年来呈爆炸性增长的无线设备对无线频谱使用的需求。因此,无线频谱资源紧缺和无线频谱利用率偏低的现实状况要求我们必须研究更新的技术和策略来实现对现有的无线频谱资源更加高效的利用。根据目前国际学术界最新的研究成果,具有频谱感知功能的认知无线电网络可以作为解决当下无线频谱利用率较低问题的一种系统的网络频谱管理技术,值得学术界去深入研究并极力促成其实用化。认知无线电技术是认知无线电网络中最核心的技术。认知无线电技术使得网络中的用户可以在一种动态的机制下使用和共享频谱。而动态频谱技术使得认知无线电设备可以在最佳可用信道上进行传输。具体来说,认知无线电技术可以使得用户(决定哪些频谱是可用的,同时当用户在一个授权的频谱信道上操作时可以探知到授权用户的出现频谱感知。选择最佳可用信道频谱管理。与其他用户合作进入使用该信道频谱共享。在使用某一授权频谱时探测到授权用户要使用该频谱,及时退出让出该频谱频谱切换。

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2认知无线电网络技术和合作中继技术概述

2.1认知无线电网络技术

认知无线电设备一旦选定好工作的频段,就可以立刻开始进行通信。由于无线通信环境在时间上和空间上都会发生变化,认知无线电设备应该具备能够追踪到无线通信环境改变的情况。如果现有的频谱变得不可用,频谱移动性管理功能将会为现有的设备提供无缝切换支持。在设备进行传输期间网络环境的任何变化如主用户的出现、传输用户自身的移动或者传输流的变动都会引起上述功能的实现。上述参数不仅可以在通信开始阶段进行调整,而且能在通信进行过程中根据环境变化随时进行调整。根据频谱特性,设备可以通过调整这些参数可以实现如下目的:切换到不同的频段上工作;采用合适的传输和接收参数;釆用合适的传输协议和调制方案。

2.2认知无线电网络架构

图2.5所示的网络架构由几种不同的网络组成:一个由主用户和主基站构成的主网络、一个基于固定基础设施的认知无线电网络和一个采用移动自组织工作方式的认知无线电网络。其中硬件环境不同的认知无线电网络部署在了包含授权频谱和非授权频谱的复杂无线网络环境中。与此同时,认知无线电用户不仅能通过多跳机制与其他用户进行通信,还能够接入基站进行通信。因此这个网络存在三种接入方案. 既然认知无线电网络可以同时部署在在授权及非授权频谱上,那么认知无线网络的功能根据认知无线电设备是否工作在授权频谱上也有着不同的需求。因此相应地把认知无线电网络的工作方式分为认知无线电网络部署在授权频段和在非授权频段两大类,并分别进行阐述。由于在某些授权的频段上可能会暂时产生未被主用户使用的频谱空穴。因此认知无线电网络可以让设备通过相关的认知无线电技术使用这些频谱空穴上。在这种场景中,认知无线电网络与主网络在相同位置使用相同的授权频段协同工作,如图2.6所示。

3基于停止理论的合作中继选择算法研究........19

3.1系统模型......19

3.2最优停止策略.............22

3.3算法分析........................28

4多合作中继用户选择算法研究.............................40

4.1系统模型..........................40

4.2合作屮继用户数量的确定.......43

4.3最优多重停止策略............43

5总结与展望................54

5.1工作总结......54

5.2未来展望....................55

4多合作中继用户选择算法研究

4.1系统模型

由于高清视频流对实时性的要求较高,多合作中继用户选择算法同样需要具有较高的效率。在这样的背景下作者对基于停止理论的合作中继选择算法作出进一步研究和拓展以满足选择多个合作中继用户分发视频包的要求。本章主要研究基于多重停止理论的多合作中继用户选择算法。为了适应多个中继用户同时进行数据传输的需求,对数据链路层合作中继传输协议作了重新设计和规划。本章基于多重停止理论提出了多合作中继用户选择算法,给出了最优多重停止准则。本章还证明了网络中通信双方通过使用提出的多用户选择算法能够获得系统最大收益,即多合作中继用户选择算法具备最优性。本章最后进行了一系列的仿真分析,仿真结果证明了该算法的优异性能并且展现了算法中一些可调控参数对性能的影响。

4.2合作中继用户数量的确定

主用户对在执行多中继用户选择算法时一个关键的步骤为对合作中继用户数量参数的确定。从直观上分析可知主用户选择更多的合作中继用户能保证系统性能更加优异,但是这也会导致主用户花费更多的时间在中继选择过程以及网络中参与合作中继模式的用户消耗更多的能量。同时本文的研究目的旨在提出两种保证高效率的合作中继选择算法。综合考虑上述两点,本章所研究的多合作中继用户选择算法对合作中继用户数量的需求为选择满足通信服务质量的最小数量的次级候选中继。

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5总结与展望

认知无线电技术作为能够满足下一代无线通信网络性能要求的新兴技术在近来得到了广泛的关注。合作中继技术作为一种为了对抗无线通信领域的衰落效应而提出技术解决方案同样吸引了学术界的注意,本文对认知无线电网络中合作中继选择技术展开研究与分析。认知无线电网络技术是目前学术界和工业界都极其关注的下一代通信网络热点技术之一。认知无线电技术使得网络中具有认知功能的设备能够感知到网络中没有得到利用的频谱资源,并智能地调节自身的工作参数去使用这些频谱空穴,从而提高了网络屮的频谱利用率,降低能量损耗。合作中继技术使得可以有效地对抗无线通信中普遍存在的衰落效应,获得空间分集增益,从而保证了通信双方的通信质量,提高了网络的吞吐量。认知无线电网络合作中继技术使得上述两种新通信技术更加紧密地融合,目的在于能综合利用两类技术在提高网络性能方面的优势,成为一种提高网络中频谱利用率和抗衰落能力的综合技术解决方案。本文基于认知无线电网络合作中继技术的背景,针对其中的合作中继选择问题进行了深入的研究,在现有的研究基础上提出了两种合作中继选择算法,并对其性能进行了分析。

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参考文献(略)