基于SC-FDMA的宽带认知无线电网络中最优功率分配的研究

研究了基于单载波频分多址(SC-FDMA)的宽带认知无线电网络中非授权用户(NU)的最优功率分配(OPA)问题.首先给出了基于SC-FDMA的宽带认知无线电网络中非授权用户对授权用户的干扰功率模型.在此基础上,分别在下述两种约束条件下利用凸优化理论推导出了两种使非授权用户的和速率最大的最优功率分配(OPA)算法.约束条件一为:任一非授权用户的任一子载波对授权用户的干扰功率受限(IPCs);约束条件二为:所有非授权用户的所有子载波对授权用户的干扰功率受限(IPC).仿真结果表明,与等功率分配(EPA)和传统最优功率分配(C-OPA)算法相比,所提出的算法显著提高了非授权用户的可达和速率.     

分布式MIMO CR系统预编码与功率分配的联合优化

分布式MIMO CR系统中,构建多用户功率分配的非合作博弈模型,使认知用户速率达到均衡状态。受授权用户和多用户干扰的影响,认知用户速率很难达到理想值。为了解决上述问题,在发射端设置了适用于不同约束条件的预编码矩阵,提出了预编码与功率分配的联合优化算法。仿真结果表明,基于块对角化的联合优化算法,有效消除用户之间的信道干扰,显著提高了认知用户速率。     

不完全SIC下CR-NOMA系统的功率分配算法

在不完全连续干扰消除（SIC）条件下,对认知无线电-非正交多址混合系统中的次用户总传输速率进行研究,提出一种基于参数变换和KKT条件的功率分配算法。采用非正交多址方式使次用户接入授权信道,在主次用户服务质量、最大发射功率等约束条件下,通过参数变换对原约束条件进行改写设计新的优化问题,并利用KKT条件求解最优功率分配因子进而实现系统中次用户总传输速率的最大化。仿真结果表明,与CNPA算法和等功率分配算法相比,该算法可明显提高系统中次用户的总传输速率,并且对于不完全SIC具有更强的承受能力。     

一种双信道协作中继的认知网络功率分配算法

针对认知无线网络主、次用户的互相干扰对网络中断性能以及系统传输效率的影响进行了研究,采用一种双信道协作中继的传输方案来减少干扰,并提出一种基于中断概率的最优功率分配方案来改善中断性能和传输效率。在该传输方案中,主、次系统通过对接收的主信号和复合信号进行处理,采用连续的干扰解码和消除得到去干扰信号。该功率分配方案在保障主系统中断性能的前提下,提出次系统中断概率的优化方程,通过关联功率分配因子来实现最大化次系统吞吐量。实验结果表明,该算法在改善中断性能和系统吞吐量方面具有较好的效果。     

OFDM认知无线电网络低复杂度功率分配算法

在正交频分复用认知无线电网络中,研究多个功率约束条件下的功率分配问题。认知用户功率约束条件分为两类:对主用户频段的干扰约束与认知用户总传输功率约束。以最大化认知用户速率为目标,构建一个多约束条件优化问题,得出最优功率分配算法,在此基础上,通过对约束条件加以分解,提出一种低复杂度的次优功率分配算法。仿真结果表明,最优算法可以取得最大的认知用户传输速率;提出的次优算法可以极小的性能损失,在复杂度上取得较大优势。     

一种基于认知无线电系统的公平信道分配算法*

由于在认知无线电网络中主用户与认知用户共存,如何在不对主用户造成干扰的前提下.对认知用户进行合理的资源分配显得尤为重要.以纳什协调解为优化目标,并考虑功率约束,提出一种公平信道分配算法.在仿真中,对以吞吐量最大化为目标的Maximal-Rate策略和考虑公平的Max-Min策略进行了对比,仿真结果表明.本算法有着与Ma...     

带有认知用户预留信道的双信道分配策略研究

在传统的双信道认知无线网络频谱分配策略下，双信道上均可发生认知用户传输被授权用户抢占的情况，极大地影响到认知用户的传输性能。为了有效保证认知用户传输，提出一种带有认知用户预留信道的双信道分配策略，假设双信道中一条信道为认知用户所预留，在该信道上传输的认知用户不会被中断；另一条信道为传统的普通信道，授权用户能够中断正在使用该信道的认知用户的传输。通过建立一种带有两类服务台的双服务台马尔可夫排队模型，在MATLAB环境下进行实验，数值实验结果表明：较于传统双信道机制，所提出的带有认知用户预留信道的频谱策略能提高认知用户吞吐量，降低认知用户平均延迟时间，大幅提升认知用户综合传输性能。     

认知中继网络功率分配的优化算法

本文研究了认知中继网络的功率分配策略。在基于AF(amplify-and-forward)和DF(decode-and-forward)中继模式下,考虑认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限等因素,建立了认知中继网络吞吐量的非凸函数和凸函数优化模型;并利用拉格朗日乘子得到最优解。仿真结果表明,所提算法在认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限下优化了认知中继网络的吞吐量。     

混合保护准则下基于NC-OFDM的认知无线电系统功率分配

针对主用户采用OFDM通信体制,认知用户采用NC-OFDM通信体制,认知用户共享主用户授权频谱的工作场景,研究了认知无线电系统功率分配策略。提出依据主用户不同工作状态,采用不同的约束准则:对认知用户工作信道,引入功率泄漏干扰因子约束认知用户的发射功率,以限制对主用户工作信道的泄漏功率强度;对主用户工作信道,设置主用户速率损失上限,以确保主用户正常工作。功率分配算法以混合约束准则为基础,最大化认知无线电系统的传输速率。仿真结果表明,与干扰功率约束机制相比较,本算法能显著提升传输速率。     

p次方检测器的协作频谱感知网络性能优化

在保障主用户通信不受干扰的前提下,合理分配感知系统时隙,最大限度地增大认知网络吞吐量,提出优化方案,在考虑无线瑞利信道和一定错误率的报道信道条件下,对采用p次方检测器的协作频谱感知网络联合优化,得出p次方检测器的次方数和最佳感知时间τ,以使认知网络吞吐量最大。理论分析与仿真结果表明,协作频谱感知网络存在最佳次方数p和最佳感知时间τ,以满足认知网络吞吐量最大化,从而提高网络频谱利用率。     

Optimal user scheduling and power control in multi-user cognitive broadcast systems

Cognitive radio systems should not only have the ability to sense and exploit "frequency spectrum holes",but also the ability to sense and utilize "spatial spectrum holes".In this paper,we consider the issue of maximizing the throughput of the cognitive systems by fully utilizing "spatial spectrum holes" brought in by multiple cognitive users,in the scenario where a pair of licensed users and a cognitive broadcast system share multiple spectrum bands.By exploiting the channel reciprocity under the premise that the licensed system adopts the time-division-duplexing (TDD) mode,we propose a more practical cognitive access scheme that can sense the interference at the licensed user caused by the cognitive transmitter,based on the existing feedback signals from the licensed user to the licensed base station.Taking both interferences from the licensed base station to the cognitive receiver and from the cognitive transmitter to the licensed user into consideration,we investigate the optimal user scheduling and power allocation scheme that can maximize the ergodic sum rate of the cognitive system.We show that scheduling the user whose channel gain to interference and noise ratio (CGINR) is the largest for each frequency band is optimal.We also derive the dynamic power allocation scheme meeting the three practical constraints,i.e.,the transmitter’s average transmission power constraint,the power amplifier’s instantaneous transmission power constraint,and the interference power constraint at the licensed user.The result shows that in different coherent time intervals and different frequency bands,the power allocation has a multi-level waterfilling structure.Theoretical analysis shows that the strategy scheduling user with the largest CGINR introduces significant performance improvement compared with the traditional strategy scheduling user with the largest channel gain to noise ratio (CGNR).We also illustrate the impact of power constraints and the number of users on system performance by simulation.     

潜铺型卫星认知通信中上行链路功率控制

针对卫星通信中存在有效信道远小于注册频率的情况,提出了以潜铺型认知无线电为技术依靠的卫星上行链路功率控制算法。该算法以次要用户所获吞吐量与付出代价之差为效用函数,通过次要用户作为参与者建立的博弈模型进行纳什均衡求解,得到最优功率分配策略。该策略可满足次要用户自身需求,亦不影响主要用户系统正常通信,能有效提高频带使用率。在性能方面,指出了次要用户系统容量和预留信噪比的关系。仿真结果表明,在主要用户系统容许范围内次要用户数量越多则其系统吞吐量和系统收益越大,最后讨论了算法的实现复杂度。     

基于干扰温度限制的认知正交频分复用系统功率分配算法

在认知正交频分复用（OFDM）系统中,为避免对主用户（PU）的干扰,需要对认知用户（CU）基站的发射功率进行控制和分配。针对认知用户基站无法合理分配其发射功率及无法有效提高数据传输速率等问题,在传统注水功率分配算法的基础上,提出了一种双因子二分搜索最优化功率分配算法。该算法充分考虑认知用户信道上干扰温度的限制,首先,在满足总功率限制的条件下引入剩余函数;然后,利用剩余函数的单调性,通过双层二分搜索迭代方法求得拉格朗日因子的准确值;最后,通过拉格朗日因子的值求出各子信道上所分配的功率值。仿真结果表明,所提算法能有效利用主用户频带间的频谱空穴,在总功率限制和干扰温度（IT）限制下,最大化认知用户的数据传输率,其值逼近传统注水算法。同时该算法所得到的数据传输速率比总功率平均控制算法和干扰温度平均控制算法有明显的提高,在相同仿真环境下其传输总速率超出约4×105b/s。在迭代过程中所提算法处理时间较少,并体现出良好的鲁棒性。     

认知中继网络中的功率分配算法

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）通信是当前无线通信领域的研究热点。为了保证地面移动端与UAV通信的可靠性,提出了基于空时块码（Space-time block code, STBC）的协作中继传输方案。为了提升频谱效率,本文利用认知无线电技术,于协作中继处分别采用放大转发(Amplify-and-forward, AF)和解码转发(Decode-and-forward, DF)两种协议进行传输,在主用户通信服务质量得到保证和认知用户传输功率受限的条件下,建立以认知中继网络的吞吐量最大化为目标函数的优化问题。采取拉格朗日乘子法与Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件相结合的方案来实现优化问题中最优功率的分配。最后,仿真结果不仅验证了所提方案的有效性,还表明了DF中继协议下认知中继网络的吞吐量优于AF中继协议。     

基于位置和干扰限制的认知中继选择算法

针对认知无线电网络传输速率不足及对主用户造成干扰等问题,提出一种基于位置和干扰限制的认知中继选择算法。该算法根据中继节点位置对中继链路速率的影响选择中继节点,同时在限制认知用户对主用户干扰的情况下,确定中继节点的最佳发射功率。仿真结果证明,该算法能满足认知用户对主用户干扰限制的要求,提高系统吞吐量。     

基于NOMA系统的用户分组和功率分配策略

针对非正交多址接入（NOMA）系统的最优用户分组和功率分配方案的高复杂度问题,提出一种改进的用户分组和功率分配策略。首先,对用户进行分组,由信道增益值确定每个子信道的第一个用户,再由贪婪匹配方法分配剩余用户;然后,对用户的功率进行分配,将该功率分配问题分成子信道间和子信道内两部分,对于子信道间采用线性注水算法分配功率,对于子信道内则采用所提的迭代功率分配算法分配功率;最后,构造拉格朗日函数以实现在最大发射功率以及保证每个用户最低数据速率的约束下系统吞吐量的最大化。仿真结果表明,在多用户的情况下,与线性注水的分数阶功率分配（LWF-FTPA）算法和等分数阶功率分配（EQ-FTPA）算法相比,系统吞吐量分别提高了8%和20%,所提策略优于传统算法。     

认知无线电网络中感知时间与功率分配的优化

针对多协作用户多信道的情况,讨论了当信道增益固定时,各子信道之间检测时间、总检测时间与传输时间,以及各子信道之间功率分配的问题。区别于以往的单独优化算法,提出了各参数的联合优化算法。以信道容量为目标函数,给出了最优的时间和功率分配算法。实验结果表明,提出的算法能够实现频谱接入并且极大地提高了次用户系统的总信道容量。表明功率分配与信道上主用户占用的概率有关,而时间分配则与信道上主用户接收信噪比以及传输时自身的信噪比有关。在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,接收与传输信噪比越高,次用户系统的总信道容量越大。对于认知无线电网络,还考虑了整体的实现。     

认知无线网络中基于凸优化的功率分配研究

主要研究认知无线网络中基于OFDM（orthogonal frequency dinsion multiplexing）的功率分配问题。为将认知用户(secondary user,SU)对主用户(primary user,PU)的干扰功率限制在主用户可容忍的范围内,同时最大化认知用户的传输速率,提出了基于凸优化理论的功率分配方案。仿真结果表明,在主用户可容忍的干扰极限和认知用户总功率约束下,该方案能最大化认知用户的传输速率。