认知MIMO系统频谱检测与吞吐量折中

 研究了认知MIMO系统频谱检测与吞吐量折中问题,以最大化SU(Secondary User)吞吐量为目标,求解出最佳的频谱检测时间和最优功率分配方案。仿真结果表明,存在最佳检测时间使SU的吞吐量达到最大,并且通过注水法功率分配,能进一步提高SU的吞吐量。此外,通过仿真比较了能量检测和基于特征值的频谱检测算法对SU吞吐量的影响,结果表明,采用两种算法SU的吞吐量几乎相等,由于基于特征值的频谱检测算法更具有健壮性,因而更适合应用于认知MIMO系统。     

认知网络中一种基于最大吞吐量的中继机制

为了抵抗信道衰落以及提高频谱利用率,提出了在多信道多主用户的认知无线电网络中,次用户协作主用户通信的模型.同时基于实际情况中最大化主用户吞吐量的准则,建立了分配问题,通过理论分析,将该问题转化为数学中的指派问题,并根据匈牙利算法提出了分配次用户协作主用户通信的算法以及相应的次用户的接入机制.仿真结果表明,提出的次用户协作主用户通信机制能够较好地抵抗信道衰落,大幅提升主用户的吞吐量,从而提高频谱利用率.     

认知无线网络频谱协作感知能耗与吞吐量的凸优化研究

针对认知无线电(cognitive radio,CR)双门限频谱协作感知能量效率与吞吐量优化的问题,提出了利用凸优化理论使能量效率与网络吞吐量达到最优平衡.在能耗一定条件下推导吞吐量关于虚警率与检测率等参数的目标方程;然后,对虚警率和检测率作合理约束,利用凸优化理论对吞吐量方程分析,推导出最优化目标函数的服从条件在一定范围内,关于感知时间与较大门限值满足联合凸或分别凸,吞吐量目标函数的变形在一定范围内,关于感知时间与较大门限值满足联合凸或分别凸;最后,利用凸优化工具获得感知时间与感知门限的最优值.理论分析和仿真结果表明,在能耗一定条件下,对于较为广泛的信噪比区间,该优化方案均可明显提高网络吞吐量及双门限认知无线电频谱协作感知的能量效率.     

基于NOMA的认知无线电网络功率分配

考虑采用非正交多址接入(NOMA)技术的认知无线电网络下行链路的功率分配问题,旨在最大化接入系统的次用户数,提升系统的频谱效率.在不影响主用户通信的情况下,对次用户进行合理的功率分配,使得系统接入的次用户数最大化.在系统可用功率未得到充分利用时,考虑在接入系统的次用户间对未利用的功率再次进行功率分配,提升系统的频谱效率.仿真结果显示:当次用户最小速率为2.5 bit·s^-1,请求接入系统的次用户数为10时,频谱效率可提升13%.     

认知多用户多中继协作蜂窝网络最优共同功率和频谱分配

研究了基于认知无线电的多用户多中继协作蜂窝网络最优功率和频谱共同分配问题,建立了基于发射功率向量和中继结点频谱分配向量为参数的网络最优功率和频谱最优化分配模型,应用罚函数法对提出的最优化分配模型进行求解,提出了一种多认知用户多中继协作蜂窝网络最优功率和频谱共同分配方法。仿真验证了提出的方法正确性和有效性,仿真结果表明提出的分配方法能对发射功率和中继结点频谱进行最优分配,保障每个结点获得最优吞吐量的基础上最大化网络总的吞吐量。     

能量收集认知网络中基于次用户意愿和吞吐量的中继协作方案

针对能量收集认知无线电网络(energy harvesting-cognitive radio network, EH-CRN)很少考虑次用户需求,且缺乏主次用户间的具体协作策略的问题,提出一种基于次用户意愿的中继协作方案。与传统协作方案不同的是,该方案考虑次用户意愿,假设次用户可以根据自身需求选择携带数据量负荷较小的主用户进行合作,并给出了具体的协作策略。设计了一种能量收集时间分配因子的优化方案,使得在合作以及非合作模式下次用户吞吐量最大。进一步,在不合作模式下推导出能量收集时间分配因子的闭式解;在合作模式下,由于无法直接完全通过解析求解获得优化结果,故采用遍历搜索的方法求解优化问题。进行了仿真分析,一方面验证了该方案的系统性能比传统合作方案有明显优势,另一方面仿真了不同参数对该方案性能的影响。     

基于EEF准则的认知无线电合作频谱感知

频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分.提出了一种基于指数嵌入族(exponentially embedded family,EEF)准则的合作频谱感知算法.与传统方式下所有合作用户皆参加检测的方法不同,提出的算法依靠用户选择机制,并且不需要知晓授权用户信号的任何先验信息.该算法先对参与合作频谱感知的认知用户进行筛选,然后在筛选出的最优用户频谱观测数据的基础上生成全局检测统计量(global decision statistic,GTS),最后对授权用户是否存在做出全局判决.仿真表明,在虚警概率保持不变的情况下,进行最优用户选择(optimal user selection,OUS)的合作频谱感知算法的检测概率优于未进行最优用户选择的算法.     

基于混合非正交多址接入的认知无线电网络的信道和功率分配研究

针对混合非正交多址接入(NOMA)的认知无线电网络的下行链路,以主用户的干扰功率阈值、次用户最小信息速率以及子信道复用用户数为约束条件,建立信道和功率资源分配的优化问题模型,提出了一种公平性可调的信道分配方法,得到信道和用户的匹配结果;采用凸近似和Charnes-Cooper变换的方法,得到复用用户的功率分配值.仿真结...     

基于OFDM的认知无线电系统中最优功率分配

在基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,主用户会受到次用户带内子载波以及邻带子载波的带外泄漏功率的干扰。为了在保护主用户通信性能的前提下高效利用机会频谱,该文提出了求解次用户子载波间的最优功率分配方案的方法,通过求解一个凸优化问题获得最优功率分配方案。较之迭代分块注水算法,该方法特别考虑了邻带子载波功率泄漏的影响。仿真结果表明:采用这种方法所获得的功率分配方案在满足各主用户干扰功率上限的条件下使得次用户信道容量最大化。     

基于OFDM的认知无线电系统最优功率分配算法

在基于OFDM的认知无线电系统中,授权用户会受到认知用户带内子载波带外旁瓣泄漏功率的干扰。这里引入了功率控制参数来调整授权用户的干扰功率约束值,提出了一种认知用户子载波间的最优功率分配算法,通过求解一个凸优化问题来获得最优的功率分配方案。仿真结果表明:与其他算法相比,采用该方法获得的功率分配方案,在满足授权用户干扰功率约束值的条件下,可以使认知用户的信道容量最大化。     

协同认知网络中功率分配与协同节点选择

针对认知无线网络中次级用户通信性能优化问题,以最大化次级用户的传输速率为目标,研究引入协同通信的认知网络中协同节点选择和发送功率分配问题.通过引入中断概率增量因子,简化主用户接收机中断容量损失受限的约束条件,同时依据目标函数的不同将问题分解,对形成的原优化问题进行了有效求解.仿真结果表明,文中算法实现了最优的功率分配和协同节点选择,在保护主用户通信业务的前提下,有效地提升了次级用户的传输速率.     

多信道认知无线电频谱感知次用户和功率分配

为提高多信道认知无线电的吞吐量,提出了协作频谱感知子信道次用户和传输功率的联合分配算法．该算法基于主用户的存在状态,在约束次用户协作检测概率和总功率的基础上,以最大化次用户所有子信道的吞吐量总和为目标,通过交替方向优化获得子信道次用户和传输功率的联合分配．仿真结果表明: 文中提出的联合分配算法通过较少的迭代次数就可以获得最优值,并且能够根据子信道状态动态地分配子信道次用户和传输功率,提高了次用户的吞吐量．     

SINR-balancing based cooperative spectrum sharing scheme for MIMO cognitive radio systems

In order to improve the system capacity of the primary user （PU） and secondary user （SU） of multiple-input-multiple-output （MIMO） cognitive radio （CR） system, a signal to interference plus noise ratio balancing （SINR-balancing） posed, in which PU leases a fraction of based cooperative spectrum sharing （CSS） scheme is proits transmission time to SU in exchange for the SU relaying the PU＇ s data cooperatively. The SINR-balancing based corresponding beamforming vectors are designed and time-division is also optimized for the proposed scheme. Simulation results show that compared to conventional opportunistic spectrum sharing （OSS） scheme, the proposed CSS scheme can effectively enhance the system performance of both PU and SU and provide an effective cooperation mechanism for PU and SU to determine whether to request cooperation.     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.     

基于能量检测的频谱感知方法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术.首先简述认知无线电的背景和概念,针对认知无线电的频谱感知功能,详细地分析基于能量检测的频谱检测方法,在此基础上研究了噪声方差的不确定性对检测性能的影响.针对无线信号检测具有本地局域性和能量检测存在信噪比极限的特点,提出一种分布式有限合作检测机制,推导出基于“OR”规则的有限合作机制的检测概率,并进行Monte Carlo仿真.理论计算和仿真结果都表明,该方法在虚警性能略有下降的基础上,能较大程度改善低信噪比情况下的检测性能.     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.     

认知无线电系统中联合优化资源分配算法

在认知无线电系统中,次用户能够利用感知到的已授权频段进行通信,只要其传输过程对主用户通信引起的干扰处于主用户可以忍受的程度之内。协作中继方案能够利用中继节点的传输来有效提高频谱的利用率,并增强了直接链路的传输能力。文中研究在一个三节点的认知无线电网络中基于协作中继传输时的资源分配问题,为了保证在认知用户对主用户干扰可容忍的前提下使得通信系统端到端的可达吞吐量最大,提出了一种联合优化功率分配和信道分配的方案。仿真结果显示,相对于单独进行功率分配或者信道分配情况下该方案能够有效提高认知无线电系统端到端的传输性能。