检索结果-南通市图书馆

计算机应用研究 2024年第6期41卷 1833-1839页

作者：李凡仇润鹤东华大学信息科学与技术学院上海201620 东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620

针对实际认知超密集网络场景中认知无线电存在非完美频谱感知的情况,提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配方案,目标是在考虑跨/同层干扰约束、保障用户服务质量下,最大化非完美频谱感知下认知超密集网络中次级网络的能效。为此,依... 详细信息

针对实际认知超密集网络场景中认知无线电存在非完美频谱感知的情况,提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配方案,目标是在考虑跨/同层干扰约束、保障用户服务质量下,最大化非完美频谱感知下认知超密集网络中次级网络的能效。为此,依据网络模型构建能效优化问题,其为混合整数非凸规划问题,先通过分时共享松弛法和丁克尔巴赫法将其转换成等价的凸优化问题,再使用拉格朗日对偶法求其最优解,以此获得最优能效时的子信道和功率分配策略。基于此,提出了一种迭代的子信道和功率分配算法;为权衡计算复杂度,还提出了一种实用的子信道和功率分配算法。仿真结果表明,所提算法都有效地提升了网络能效。

关键词：非完美频谱感知认知超密集网络跨/同层干扰约束能效

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认知无线电中基于能量效率和频谱效率的资源分配

认知无线电中基于能量效率和频谱效率的资源分配

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作者：梁爽郑州大学

学位级别：硕士

近年来,随着无线通信的快速发展,人们对高速率无线业务的需求越来越高。因此无线频谱资源日益短缺,能源消耗也越来越大。认知无线电技术能够很好地解决频谱利用率低的问题。在认知无线电网络中,次用户能够很好地感知周围环境并改变工作... 详细信息

近年来,随着无线通信的快速发展,人们对高速率无线业务的需求越来越高。因此无线频谱资源日益短缺,能源消耗也越来越大。认知无线电技术能够很好地解决频谱利用率低的问题。在认知无线电网络中,次用户能够很好地感知周围环境并改变工作参数,从而自适应地接入频谱。同时协作通信技术的出现满足了用户对高速率业务的需求,它通过协作分集技术提高了系统的容量。未来的无线通信不仅要考虑频谱资源利用率低的问题,还要强调能量效率的绿色无线电。鉴于此,本文针对认知无线电中的频谱效率以及能量效率做了相关研究,具体内容包括:1、针对认知无线电网络,研究了基于OFDM非完美频谱感知下能量效率的资源分配。为了不将功率浪费在错误检测,通过定义一个速率损失函数引入了一个新的能效模型,优化该能效的表达式可以节省宝贵的资源,例如电池寿命等,使该能效比传统能效的增益大。在优化中对所有的子信道都进行功率约束,有两种对主用户的干扰容限:峰值干扰功率约束以及平均干扰功率约束,通过比较两种功率约束来衡量能效的性能。经过计算验证了能效和传输功率是拟凹的关系,提出了一种优化的能效资源分配算法。仿真结果表明,新的算法比传统的算法提高了能效,并且在一定的干扰功率下,基于平均干扰功率约束的能效比基于峰值干扰功率约束的能效大。2、针对认知无线电中的双向中继网络,研究了基于OFDM非完美频谱感知下频谱效率的资源分配问题。考虑了两种接入机制:机会式的频谱接入以及共享式的频谱接入。与传统的基于认知的双向中继资源分配方法不同的是,所提的算法联合优化感知时间和发射功率,从而最大化次级系统的吞吐量。在频谱感知阶段,次级系统的两个用户和中继用户联合感知主用户的存在状态,确保了感知结果的准确性。在数据传输阶段,为了有效地保护主用户,每个阶段都考虑平均干扰功率约束以及次级系统总的功率约束,在这些约束条件下,求得最优的感知时间和功率分配。最后仿真比较了两种接入机制的性能,验证了所提算法的有效性。

关键词：认知无线电 OFDM 协作通信非完美频谱感知能量效率频谱效率

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认知小蜂窝网络中干扰管理与资源分配算法的研究

认知小蜂窝网络中干扰管理与资源分配算法的研究

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作者：石林重庆邮电大学

学位级别：硕士

智能手机的问世不仅带动了通信行业的迅速崛起,更加快了通信技术的革新步伐。小蜂窝技术的出现缓解了传统宏蜂窝的覆盖压力,并有效地对宏蜂窝边缘地区进行补盲。认知无线电作为频谱管理技术,能够提高频谱利用率,有效解决频谱紧缺问题。... 详细信息

智能手机的问世不仅带动了通信行业的迅速崛起,更加快了通信技术的革新步伐。小蜂窝技术的出现缓解了传统宏蜂窝的覆盖压力,并有效地对宏蜂窝边缘地区进行补盲。认知无线电作为频谱管理技术,能够提高频谱利用率,有效解决频谱紧缺问题。认知无线电和小蜂窝技术的结合,能够进一步提高频谱资源的利用率,因此备受人们关注。但是,在由具有认知功能的小蜂窝组成的认知小蜂窝网络中,小蜂窝基站的随机大量部署特性使得网络干扰环境变得更加复杂多变。因此,本文以认知小蜂窝网络为背景,研究网络中的干扰问题和资源分配问题。在认知小蜂窝网络资源分配问题中,本文重点研究资源分配的公平性问题,提出了基于公平性的分布式资源分配算法(Distributed Fairness-based Resource Allocation,DFRA)。首先,为保证认知小蜂窝基站间分配子信道数的公平性,该算法用“基站满意度”来表示每个小蜂窝对当前分配结果的满意程度,在进行资源分配时优先考虑满意度较低的基站;其次,算法采用了基于信道质量差值的分配方法,不仅能够保证不同小蜂窝之间用户平均吞吐量的公平性,还能提高认知小蜂窝网络的吞吐量;最后,算法以分布式方式工作,减小了网络的信令负担。仿真结果证明,该算法在资源分配公平性和网络吞吐量方面都取得了显著效果,不仅保证了小蜂窝基站之间满意度以及吞吐量的公平性,还提高了网络吞吐量。在针对认知小蜂窝网络的干扰分析与资源管理中,现有算法大多数是基于完美频谱感知情况的,包括本文第三章提出的基于公平性的分布式资源分配算法,也是在完美频谱感知的前提下进行分析的。然而在实际情况中,很难实现完美频谱感知,因此,针对非完美频谱感知场景的干扰分析更具实际意义。本文提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配算法,综合考虑非完美频谱感知以及信道不确定性问题,在满足认知小蜂窝用户服务质量并保证宏蜂窝用户正常通信的前提下,最大化认知小蜂窝网络的吞吐量。仿真结果验证了该算法的有效性,证明算法不仅能够减少认知小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰,还能提高小蜂窝网络的吞吐量。

关键词：认知小蜂窝网络干扰管理资源分配非完美频谱感知

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