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将中继协作技术用于认知无线电网络可有效对抗信道衰落,提高频谱利用率,然而如何选择中继协助源节点传输信息是一个亟待解决的问题。该文根据多中继协作时目的节点信噪比的一阶偏导数特征,定义了中继协作效率,设计了基于协作效率的迭代中继选择方案。考虑到认知中继网络的非集中式结构,该文将虚拟计时器引入中继节点,提出了基于迭代中继选择方案的分布式算法,通过各中继基于协作效率的虚拟倒计时及信息交互实现了分布式迭代中继选择。复杂度分析和数值仿真结果表明,该算法复杂度较低,且性能接近最优解。 相似文献
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认知无线电技术能有效提高频谱利用率,而协作中继是解决信号在无线媒介中消失问题的关键技术。文章基于认知无线电网络,通过创建协作表,提出了一种利用协作中继提高频谱利用率和数据传输速率的中继选择算法。其中的协作表包括信道增益、信道可用率和认知节点的不同频谱。该算法通过选择合适的中继节点以最大化源节点的传输速率。仿真结果表明了该中继选择算法的有效性。 相似文献
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基于认知无线电系统的协作中继分布式功率分配算法 总被引:2,自引:0,他引:2
协作通信与直接通信相比能够显著地提高系统性能。协作通信中的一个关键问题是管理中继节点及有效地进行功率分配。尤其对于频谱共享的认知无线电(Cognitive Radio,CR)系统,协作方案的设计不仅要最大限度地提高认知网络协作的功率效率,而且需要最小化对主系统的干扰。该文针对认知无线电系统的协作通信问题,在多个中继节点与源节点协同通信的场景下,提出了一种基于放大转发(Amplify and Forward,AF)模式下的功率分配及联合优化算法,在保证主系统传输性能不受影响的前提下,提高认知系统的传输速率。仿真结果表明该文提出的自适应协作传输方案,和直接传输及等功率传输方案相比获得了进一步的性能增益,中断概率显著下降。 相似文献
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本文研究了全双工中继协作下的认知MIMO系统的平均吞吐量最大化问题。与传统的中继协作认知无线电系统不同的是,该系统模型中的双工中继节点既能协助认知用户源节点进行多天线频谱感知以提高频谱检测性能,也能解码转发认知用户源节点的发送信号以获得更大的系统吞吐量。为使系统平均吞吐量最大,首先,本文以认知用户能获得的最大平均频谱空洞被发现的概率为目标,对系统的帧结构进行优化以获得最佳的感知时间,接着对多个发送天线进行优化以选择出最佳的发送天线,并推导出了在总的发送功率和对主用户干扰受限条件下的认知用户源节点和双工中继节点的最佳功率分配方案。最后的仿真结果表明本文提出的系统模型和优化方案相比传统的双工等功率分配方案以及单工功率分配方案能够获得更大的系统平均吞吐量。 相似文献
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首先,介绍协作通信技术产生于MIMO技术在无线通信领域的运用。分析协作通信技术原理,概括出当前协作通信技术研究主要集中于信道容量、协作方式、协作中继可靠性以及协作功率等方面。其次,指出当前协作通信研究中存在中继节点带来干扰、安全保密性以及信道问题,重点分析协作通信中继节点及其带来的干扰。最后,提出协作通信技术研究中有待解决的问题,即如何减少干扰、优化功率分配、提高网络性能等。 相似文献
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认知无线电(CR)与无线携能通信(SWIPT)的结合已经成为当今高能效认知无线通信的研究热点之一。首先阐述了SWIPT与认知SWIPT网络,而后介绍了SWIPT网络中两种接收机结构并给出相应的能量收集公式。然后,给出了认知SWIPT系统模型及其与协作中继技术、MIMO技术相结合进行系统建模的研究进展,并对认知SWIPT网络关键技术的未来研究方向进行了展望。最后,总结了近年来对认知SWIPT网络关键技术的研究成果,为高能效的安全认知SWIPT通信理论研究与未来应用提供了一定的借鉴意义。 相似文献
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介绍了多用户MIMO系统方案,给出了多中继协作的多用户MIMO系统的模型,对一种简单的中继协作的多用户MIMO系统的性能进行了仿真,并分析了仿真结果。 相似文献
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随着社会的发展,人们对无线通信技术的要求愈来愈高,传统的无线网络通信技术已难以满足日益增长的业务需求.现阶段,认知中继网络技术引起了业界人士的广泛关注,国家逐渐提升了对认知中继网络高效性协作传输技术研究工作的重视程度.笔者在本文中论述了认知中继网络中高效性协作传输技术,供有关人员参考. 相似文献
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该文针对协作认知无线电网络提出一种时域、频域和空域资源联合分配的传输机制,在改善授权用户传输性能的前提下使参与协作的认知用户获得合理的回报。所提机制利用多天线认知节点担任中继,通过自适应的时隙划分与带宽分配,对两跳传输链路中的瓶颈予以消除;并在包含多个协作认知用户的场景中,给出一种考虑公平性的中继选择算法。该方法一方面采用比例公平的思想实现认知用户间的公平性,另一方面通过调整奖励因子,使中继获得合理的回报。仿真结果表明,所提算法能够改善授权与认知系统的数据速率,同时给予认知中继公平的回报。 相似文献
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该文研究在主用户干扰温度约束下多个竞争的MIMO认知无线电最大化自身信息速率的波形自适应问题。该文使用非协作博弈论将其表述为Nash均衡问题,给出了Nash均衡解存在唯一的条件,并提出了一种求解Nash均衡的带惩罚价格的分布式迭代注水算法,通过对干扰进行价格惩罚使得MIMO认知无线电在达到Nash均衡时满足干扰温度约束。仿真结果表明相对于不考虑干扰温度约束的经典迭代注水算法,该文算法能够满足干扰温度约束,适用于认知无线电网络。 相似文献
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阴影热点区域环境复杂,信号传输损耗更大,协作中继转播功能能够提高通信性能.文章对阴影衰落信道上多中继认知无线电系统的联合频谱检测概率进行了分析,计算基于解码转发机制的中继器的成功解码概率;分析中继器对于一级和二级用户的中断概率的影响.误警率为0.1和0.05条件下的检测概率、一级系统和二级系统的中断概率等性能的仿真结果表明:中继器协作检测可以提高检测性能;协作中继转播可以在保证授权用户所需中断概率条件下降低认知用户的中断概率;结合联合频谱检测和协作中继转播,能提高系统通信性能,提高频谱使用效率. 相似文献
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针对认知无线电网络,提出了一种基于组间协作的联合直接传输和协作传输的传输机制,在满足干扰约束和峰值功率约束的情况下,通过分析瑞利衰落环境下放大转发协作单中继系统的性能,研究了中继位置和主用户位置对于系统的最优功率分配和系统吞吐量的影响,并对最优功率分配方案和等功率分配方案的性能进行了比较。仿真结果表明,中继位置和主用户的位置对于系统性能起着关键的作用,最优功率分配方案取得相对于等功率分配方案更优的性能,采用最优功率分配方案时,中继节点位于源节点和目的节点连线的中点且靠近认知用户时的系统性能最优。 相似文献
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该文针对成对用户大规模MIMO中继系统,在中继采用最大比合并/最大比发射(MRC/MRT)预编码方案下,利用大数定律,推导出系统频谱效率的闭合表达式,显式的描述了频谱效率与中继天线数、该文针对成对用户大规模MIMO中继系统,在中继采用最大比合并/最大比发射(MRC/MRT)预编码方案下,利用大数定律,推导出系统频谱效率的闭合表达式,显式的描述了频谱效率与中继天线数、用户对个数以及信源用户和中继发射功率的关系。基于此,分析了当天线数增大时,在用户对个数固定不变和等比例增长两种情况下,频谱效率的渐进性能和所能获得的发射功率增益。结果表明,当用户数固定时,频谱效率将随天线数呈近似对数增长规律;当用户数随天线数等比例增长时,通过调整比例值,可满足平均每个用户的频谱效率达到任意指定值,且无需额外发射功率消耗。最后,通过数值仿真验证了所推导的频谱效率闭合表达式的精确性以及所有渐进性能的分析结果。 相似文献
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第5代移动通信系统(5G)是新一代移动通信系统,其技术发展尚处于探索阶段。结合国内外移动通信发展的最新趋势,本文对5G移动通信发展的背景、网络特点及实际应用领域进行了介绍和分析,重点论述了富有发展前景的6项5G移动通信关键技术,包括非正交多址接入技术(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)、毫米波(millimetre waves,mmWaves)、大规模MIMO技术(3D /Massive MIMO)、认知无线电技术(Cognitive radio spectrum sensing techniques)、超宽带频谱和多技术载波聚合(multi-technology carrier aggregation)。本文还对5G网络实际应用进行了简要分析。 相似文献
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基于混合精度ADC的大规模MIMO中继系统物理层安全性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究多天线窃听者场景基于混合精度模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)中继系统,中继将接收到的信号放大转发,通过在基站采用最大比合并接收信号,推导出合法用户与窃听者的频谱效率表达式,最终得出... 相似文献
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在认知无线电网络中,为提升安全性能和感知效率,提出了一种基于区块链技术的安 全频谱感知算法。该算法先对感知节点的可靠度进行评估,通过评估算法得到节点的初始信 赖值,并以初始信赖值为基数,融合中心会依据环境的变化对节点的信赖值定期更新。更新 后的信赖值存储在区块链的管理中心,区块链的管理中心对节点信息加密,一个节点与其自 身信赖值构成一一映射。认知无线电网络执行频谱感知时,融合中心选择信赖值高的有限个 节点参与协作感知,这可在提升感知准确度的同时降低能量开销,并增强认知无线电网络的 鲁棒性。仿真实验结果表明本文中的感知算法性能远优于传统算法,在相同实验条件下,感 知准确度提升5%,能耗降低了12%,极大增强了认知网络的鲁棒性和 频谱感知的安全性。 相似文献
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认知无线电通过与 MIMO (Multi-Input Multi-Output)、OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiple-xing)、超宽带、协作通信等技术融合来改善频谱利用率。而认知MIMO是认知无线电和MIMO技术的融合,虽然具有干扰抑制、抗多径衰落、空间分集和复用等优势,但是由于underlay共享方式中干扰温度约束的存在,导致发送预编码矩阵之间相互耦合,因此该技术在underlay干扰网络中难以获得最优的传输性能。针对该问题,通过交替迭代的方式,结合Rayleigh-Ritz定理和凸优化理论,推导了最优收发矩阵之间的迭代关系,提出一种最优干扰对齐算法。该算法利用Lagrange部分对偶方式来去除干扰温度约束,并采用次梯度投影法更新Lagrange变量,克服了已有半正定松弛算法因忽略矩阵秩约束而导致速率性能下降的缺陷。理论分析和数值仿真验证了算法的有效性,结果表明所提算法可实现网络可达速率和的最大化。 相似文献