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D2D通信underlay模式下无线网络的资源分配算法和性能研究

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D2D通信Underlay模式下无线网络的资源分配算法和性能研究

作者：刘龙北京邮电大学

学位级别：硕士

终端直通(Device-to-Device,D2D)通信技术,能够有效地减轻基站的负担,提高小区边缘用户的性能,并且D2D用户可以以underlay模式与蜂窝网络共存,复用蜂窝网络中的频谱资源,进一步提高频谱效率;另一方面,全双工技术作为未来蜂窝网络的提升... 详细信息

终端直通(Device-to-Device,D2D)通信技术,能够有效地减轻基站的负担,提高小区边缘用户的性能,并且D2D用户可以以underlay模式与蜂窝网络共存,复用蜂窝网络中的频谱资源,进一步提高频谱效率;另一方面,全双工技术作为未来蜂窝网络的提升网络性能的重要手段。因此,D2D网络和全双工网络的混合网络系统已经引起了人们的广泛关注,然而这种混合网络中存在比较多的待改进和待解决的无线资源管理问题。本文主要围绕面向D2D网络和全双工网络的混合网络展开探索性的研究,重点解决混合网络中的资源分配问题。首先,主要对D2D通信网络和全双工网络展开分析与研究。D2D通信网络方面重点关注D2D和蜂窝混合网络研究;对于全双工网络,重点分析与研究全双工中继网络和全双工蜂窝网络两种主要的网络形式。其次,提出了 D2D和认知全双工中继混合网络,结合新型混合网络的特点,设计了一种有效的功率优化方案,在保证认知全双工中继链路正常通信以及次网络对主网络的干扰有效控制的情况下,着眼于优化D2D通信链路的性能,进一步优化整个混合网络系统的性能。再次,研究和分析了 D2D和全双工蜂窝混合网络中,针对混合网络中用户复杂的干扰关系,利用贪婪算法、干扰区域抑制算法以及Stackelberg博弈模型,设计一种联合功率和频谱优化分配方案,优化网络中的资源分配,进而有效地管理用户之间的干扰问题。最后,总结了全文,并制定了下一步的研究计划。

关键词： D2D underlay模式全双工资源分配性能分析

认知无线网underlay模式下的关键技术研究

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认知无线网Underlay模式下的关键技术研究

作者：高丽媛华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

近年来,随着无线通信业务的爆炸式增长,频谱资源有限且利用率低的频谱资源的问题日益突出。如何有效地提高频谱利用率已经成了目前无线通信领域里急待解决的重要课题。针对频谱资源传统的固定分配方式和接入方式,认知无线电作为一种新... 详细信息

近年来,随着无线通信业务的爆炸式增长,频谱资源有限且利用率低的频谱资源的问题日益突出。如何有效地提高频谱利用率已经成了目前无线通信领域里急待解决的重要课题。针对频谱资源传统的固定分配方式和接入方式,认知无线电作为一种新兴的智能通信技术正在受到越来越多人们的重视。它可以自适应调节系统参数,快速有效地填补频谱空洞或未使用的频谱,解决了频谱利用率低的问题。在认知无线电系统中,合理的进行频谱分配和认知用户的发射功率控制是实现频谱共享的关键,所以频谱分配问题和功率控制问题自然受到科研工作者的广泛关注。本文在前面研究的基础上,试图采用新的理论和数学工具,得到新的认知无线电频谱共享和功率控制多目标优化方法,给出了相应的解决方案。本文的主要研究工作如下：为了解决频谱资源利用率低的问题,将其转化为多目标的优化问题,以次用户的网络效益和主用户受到的干扰为优化目标建立underlay模式下的频谱分配模型,并应用智能优化算法的多目标优化算法对频谱资源优化分配。该算法中以每个次用户的频谱分配方式作为基因,所有次用户的频谱分配方式组成分配方案作为个体,多个分配方案构成分配方案集作为种群,利用多目标智能优化算法算法寻找一组最优解。仿真实验表明,该算法有效提高次网络效益并减少次用户对主用户的干扰。为解决认知无线网络中功率控制问题,本文以次用户功率和最小化和次网络效益最大化为优化目标建立功率控制模型,提出一种基于目标权重因子导向的粒子群多目标优化算法。优化过程中得到不同目标权重导向的可行解,种群中的各粒子全局极值的选取都尽量接近自身目前对于各目标的侧重,以便保持解的多样性。通过仿真实验表明,本文算法实现了优化的功率控制,节约了能量且提高了整个网络的性能。

关键词：认知无线网络 underlay模式频谱分配功率控制多目标优化

认知无线电网络中基于非正交多址接入的功率分配技术研究

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认知无线电网络中基于非正交多址接入的功率分配技术研究

作者：时安谊南京邮电大学

学位级别：硕士

随着科技的高速发展,如手机、手表等便携的智能终端设备越来越多,同时,物联网(Io T,Internet of Things)的提出和发展使万物互联成为可能,这些智能设备和传感器加大了人们对于通信系统中可同时接入的设备数量的需求。在频谱资源稀缺的... 详细信息

随着科技的高速发展,如手机、手表等便携的智能终端设备越来越多,同时,物联网(Io T,Internet of Things)的提出和发展使万物互联成为可能,这些智能设备和传感器加大了人们对于通信系统中可同时接入的设备数量的需求。在频谱资源稀缺的前提条件下,研究先进的频谱接入和功率分配技术可以有效改善频谱效率。同时,在通信系统中进行功率分配,往往会因功率分配不完全而产生剩余功率,对剩余功率进行再分配,可以在不浪费功率的同时进一步提高系统的性能。功率域非正交多址接入(NOMA,Non-Orthogonal Multiple Access)允许多个同时、同频、同码的用户在功率域复用,可以显著提高频谱效率。另一方面,认知无线电(CR,Cognitive Radio)技术允许从用户在干扰抑制的前提下,与主用户共享频谱,同样可以起到节约通信资源的作用。显然,CR和NOMA两种技术可以通过合理的功率分配进行结合,以达到提升频谱效率,接入更多用户数的效果。对于基于NOMA的CR网络,需要统筹考虑主从用户间的干扰,主从用户各自的质量要求(Qo S,Quality of Service)以及用户间的连续干扰抵消(SIC,Successive Interference Cancellation)约束等,因此在CR-NOMA中的功率分配问题就显得较为复杂,现有的研究CR-NOMA的文献存在一些不足,几乎都没有考虑主网络的情况,主用户不同的接入方式对从用户产生的要求是不同的,针对上述不足,如何最大化可接入的设备数量并提升用户的Qo S具有重要的研究意义,本文因此开展CR-NOMA网络中功率分配技术研究,本文主要工作与创新如下:(1)通常,在频谱资源和总功率都固定的约束前提下,如果系统中的每个用户都能保证其Qo S,则系统中可以接入的最大的用户数,可以作为一个无线通信网络性能的评价指标。本文提出了一种针对CR-NOMA网络的功率分配策略,把该系统中最多可以接入的从用户数作为优化目标。本文考虑主从用户均采用NOMA的方式接入系统,以下行通信为主(此场景一般功率大,约束严格),严格限制从基站对主用户产生的干扰。而从用户会受到来自主基站和从用户内部的干扰。本文采用分步迭代对最优化问题进行求解,并导出了迭代求解的终止条件,与动态功率分配算法中常用的分数发送功率控制(FTPC,Fractional Transmit Power Control)以及正交多址的CR-OMA相比,仿真结果表明,本文提出的功率分配策略可以接入更多的从用户数量,并且从用户最大可接入的数量会随着主从用户各通信参数的变化而变化。(2)CR-NOMA网络经过第一阶段的功率分配之后,系统中实现了最多数量的从用户的接入,但是从基站会产生剩余功率,虽然这部分功率不足以接入下一个从用户,但是可以将这部分功率进行二次利用,提升已接入系统中的从用户的服务质量即SINR。本文从公平性的角度出发,对从基站的剩余功率进行再分配,在第一阶段考虑了主从网络各通信参数的前提下,提升系统中已接入的从用户的SINR。由于优化问题是非凸的,直接求解较为困难,本文通过引入可变的参数,将优化目标函数的上水平集用一组凸函数的0-上水平集来替换表示,从而将非凸优化问题转换为凸可行性问题,并利用二分法求解其最优值。仿真结果表示,从基站剩余功率的再分配可以实现功率的充分利用,对接入系统中的从用户而言,可以较为明显地提升其服务质量,与阶段性提升方案相比,本文分配策略的提升效果更优。

关键词：非正交多址接入技术认知无线电技术功率分配 underlay模式二分法

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认知OFDM网络资源分配技术研究

认知OFDM网络资源分配技术研究

作者：钱芳南京理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着无线通信技术的迅猛发展,人们对无线服务需求的增长,无线频谱资源日趋紧张。与此同时,目前的无线频谱资源分配常采用静态的方式,导致授权频段内存在大量可用空闲频谱,这导致了频谱资源的严重浪费。认知无线电技术能够通过对... 详细信息

近年来,随着无线通信技术的迅猛发展,人们对无线服务需求的增长,无线频谱资源日趋紧张。与此同时,目前的无线频谱资源分配常采用静态的方式,导致授权频段内存在大量可用空闲频谱,这导致了频谱资源的严重浪费。认知无线电技术能够通过对环境的感知,不断对内部通信参数加以合理调整,从而保持对环境变化的适应性。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术是一种特殊的多载波调制技术,它将高速的串行数据流分解成若干并行的子数据流进行传输,能够有效对抗符号间干扰以及无线信道的频率选择性衰落,是第四代移动通信系统(4 Generation,4G)的核心技术。OFDM技术与认知无线网络有机地结合在一起,形成了认知OFDM网络。本文研究了认知OFDM网络中的资源分配算法,重点研究了 underlay模式的组播网络、overlay模式的单播网络和overlay模式的组播网络的资源分配问题。本文主要工作如下:研究了基于underlay模式的认知OFDM组播网络下行链路传输场景,对基于underlay模式的认知OFDM组播网络中的资源分配问题进行了建模,提出了一种基于Zoutendijk可行方向法的最大化能量效率资源分配算法。该算法不仅能够保证认知用户对最低传输速率需求、授权用户的干扰限制要求,以及认知OFDM网络基站总功率的限制;还能有效提高认知OFDM组播网络的能量效率,改进频谱效率。仿真结果表明,该算法的认知OFDM组播网络的能量效率和频谱效率要高于其它算法的能量效率和频谱效率。研究了基于overlay模式的认知OFDM单播网络上行链路传输场景,对基于overlay模式的认知OFDM单播网络中的资源分配问题进行了建模,提出了一种基于罚函数法的功率最小化资源分配算法。该算法不仅能够保证认知用户最小传输速率需求以及误比特率的要求,还能有效降低系统功率消耗。仿真结果表明,使用该算法的认知OFDM单播网络的消耗总功率要低于使用其它算法的消耗总功率。研究了基于overlay模式的认知OFDM组播网络下行链路传输场景,对基于overlay模式的认知OFDM组播网络中的资源分配问题进行了建模,提出了一种基于和声搜索算法的最大化最小传输速率资源分配算法。该算法不仅能够保证认知OFDM组播网络基站功率限制和误比特率的要求,还能有效提高认知OFDM组播网络中组播组的最小传输速率。仿真结果表明,使用该算法的认知OFDM组播网络的总吞吐量要高于其它算法的总吞吐量。

关键词：认知OFDM网络资源分配 underlay模式 overlay模式单播组播

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认知OFDM无线网络动态资源分配研究

移动通信 2016年第16期40卷 30-35页

作者：钱芳周迅钊南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

认知无线电技术是解决目前频谱资源匮乏的首选方案之一,与正交频分复用系统的有机结合广受关注。为了充分有效地利用有限的频谱资源以及发射功率,有效缓解目前频谱资源紧缺的现状,通过对认知正交频分复用系统的频谱共享策略、单播多播... 详细信息

认知无线电技术是解决目前频谱资源匮乏的首选方案之一,与正交频分复用系统的有机结合广受关注。为了充分有效地利用有限的频谱资源以及发射功率,有效缓解目前频谱资源紧缺的现状,通过对认知正交频分复用系统的频谱共享策略、单播多播、保证公平性、基于中继辅助等方面进行归纳分析,介绍了不同的资源分配方法,研究了认知正交频分复用无线网络动态资源分配问题的研究现状,着重分析了各方法的优缺点,并设想和展望了今后该领域的热点研究问题。

关键词：认知无线电 OFDM系统 Overlay模式 underlay模式