具有能量收集的认知双向协作中继网络中断概率分析

为了延长认知中继网络的生存时间和降低中断概率,提出了具有多主接收端的专用信号塔(PB,Power-beacon)辅助能量收集认知双向协作中继网络,并研究了采用译码转发模式和机会中继选择策略的衬底式认知网络中断性能。网络中次用户发射功率由收集自PB的能量和主接收端的干扰约束决定。推导了Rayleigh块衰落信道下次网络的精确中断概率,结果表明增大PB发射功率或主网络干扰约束将使中断概率单调下降。此外,还推导了有干扰约束和无干扰约束的次网络渐近中断概率,研究了中断饱和现象,PB位置对中断概率的影响,以及主接收端和中继数量、次网络端到端容量以及能量收集比率与中断概率之间的关系。仿真结果验证了理论推导。     

具有能量收集的多跳认知双向中继网络中断概率分析

为了提高多跳认知中继网络传输效率,延长生存期和降低中断概率,提出基于时分广播协议、译码转发、网络编码和专用信号塔(power-beacon,PB)辅助能量收集等技术的多跳双向传输方案,研究了采用该方案的衬底方式认知中继网络的中断性能,推导了Rayleigh分块衰落信道下次网络的精确和渐近中断概率。理论分析和仿真结果表明,与传统传输方案相比,所提传输方案具有相近的中断性能,但传输效率却远高于传统方案。次网络中断概率随着PB发射功率的增加或者干扰约束的降低而单调下降。合理设置PB位置,次网络端到端容量,子系统数目和能量收集比率有助于提升次网络中断性能。     

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。     

能量采集双向衬底式认知中继网络中断性能分析

针对具有硬件损伤的能量受限网络传输效率低、生存周期短的问题,提出了基于硬件损伤模型和多天线能量信标(PB)辅助能量采集的衬底式双向认知中继网络模型。次网络节点发射功率由采集自多天线PB的射频信号能量和多主接收端的干扰约束共同决定。推导了次网络在瑞利分块衰落信道下中断概率的精确和渐近闭合解。理论分析和蒙特卡洛仿真结果表明:随着PB天线数目和发射功率、主网络干扰约束和能量转换效率的增加,次网络中断概率减小;随着主接收节点数目、次网络节点硬件损伤水平以及PB与次网络间距离的增大,次网络中断概率提高。     

基于中继能量收集的协作通信中的吞吐量分析

研究了无线协作通信系统中基于中继能量收集的吞吐量最大化问题。首先对源端单天线工作模型的吞吐量进行了分析,由于无初始能量,中继需要对源端发射的射频信号进行能量收集,当收集的能量达到阈值后,中继将源端发射的信号放大转发至目的端。然后提出源端双天线工作模型,中继同时从两根天线发射的信号中收集能量,当中继收集的能量达到阈值后也同样把信息转发给目的端,在一个时隙内,两个信道中只要有一个信道完成信息转发即拥有吞吐量。仿真分析验证了表达式的正确性,仿真结果还表明提出的源端双天线通信模型的性能优于单天线模型。     

基于SWIPT的认知中继网络中断性能分析

针对基于无线携能通信(SWIPT)的认知中继网络,考虑具有直接通信链路的情况,从理论上推导了该网络在underlay频谱共享模式下次用户中断概率的解析表达式,并通过蒙特卡罗(Monte-Carlo)仿真,与基于SWIPT的两跳认知中继网络、传统认知中继网络的中断性能进行比较。仿真结果证明理论推导的正确性,还表明具有直接链路的SWIPT认知网络次用户的中断概率降低了1～2个数量级,网络可靠性得到有效提高。     

蜂窝网络中能量收集基站的能量协作算法

针对蜂窝网络中具有能量收集(Energy Harvesting,EH)功能且固定电网作为必要补充的基站,以最小化基站从固定电网消耗的能量,充分利用收集的清洁能量,减小二氧化碳的排放量为目的,研究基站间的能量协作问题.提出了该类基站间能量协作的新模型,基站从可再生能源收集的能量在使用之前先被存储在容量有限的充电电池中,2个基站之间通过相连的电力线共享收集的能量.基于提出的新模型,采用线性规划、贪婪算法和Lyapunov优化研究3种不同情景下的EH基站能量协作方案,并给出相应的最优离线和实时算法.通过数值模拟,验证算法的有效性,以及能量转移效率和电池容量对能量协作下基站性能收益的影响.     

Nakagami-m信道下双向中继选择的中断概率分析

在并行多双向中继通信系统中,提出了一种低复杂度的中断概率最优的中继选择策略,各个中继只需利用本地信道状态信息(CSI)进行分布式的选择.在Nakagami-m信道下分析了所提策略的中断概率性能,推导了系统中断概率的闭合表达式.仿真结果显示,该中继选择策略的中断概率性能在2种信道情况下均优于其他中继选择算法,且随着中继数的增加,所提策略可充分利用多中继分集提升系统中断概率性能.     

全双工中继协作下认知MIMO系统的自干扰收集

针对传统基于能量收集的全双工认知多输入多输出(MIMO)系统忽略自干扰对提高能量利用率的作用问题,建立了基于全双工MIMO的认知中继网络,通过能量收集技术进行自干扰收集.研究了系统能量效率最大化问题,在满足中继发送功率限制等约束条件下,对传输信号协方差和功率划分因子进行联合优化.利用半定松弛算法将系统优化问题转化成凸优化问题,并结合注水功率算法分析得到最优解.仿真结果表明:与传统自干扰消除模式相比,所提方案在保证系统频谱效率的同时,系统能量效率还可提高13.9%;在自干扰收集模式下,与系统容量最大化方案相比,所提方案每传输1 bit信息可降低近0.1 J的功率消耗.     

基于协作中继的认知无线电网络性能优化

认知无线电被认为是一种在允许主从网络共存的情况下,完成高效频谱利用的智能无线通信系统.其中有一个基本挑战,是在最大化认知无线电用户的传输速率的情况下保证主网链接的服务质量(QoS).研究了在次要网络中基于协作的频谱存取方式.在严格的QoS要求下,认知无线电被允许传输的功率很低,因此传输速率受到限制.如果认知无线电用户可以获得来自周围认知无线电用户的协作,这将有利于提高传输速率.能够提供最大传输速率的最佳中继被用来进行协作.对峰值干扰受限和平均干扰受限的传输速率性能进行研究.仿真结果 表明,通过协作,认知无线电链路的传输速率可以提高,尤其是当直接链路的功率受限时.在平均干扰约束下,由于传输端和中继的功率适应性,传输速率优于峰值干扰限制下的情况.传输速率要优于直接传输.并且随着潜在中继数量的增长,将获得更高的增益.     

Nakagami-m衰落信道下协作中继网络编码中断性能分析

理论分析传统中继编码、伽罗华域网络编码、复数域网络编码3种编码方式中,Nakagami-m衰落信道特性、源节点与中继节点间不同功率分配和中继节点在源节点与目的节点间所处的不同位置等情形对不同编码方式中断性能的影响。计算机模拟仿真结果表明,复数域网络编码能够改善网络编码的中断性能。     

天线选择MIMO放大转发中继系统的中断概率分析

结合天线选择与波束形成,分析了双跳放大转发MIMO中继系统在Rayleigh衰落信道中的中断概率．在源节点任意数目发射天线、目的节点任意数目接收天线的情形下,通过使用互补累计分布函数和贝塞尔函数,得到端到端中断概率的封闭表达式．采用Maclaurin级数展开的方法,获得一个很紧的中断概率渐进近似,从中可以得到系统分集阶数．理论结果表明。天线数目较少的链路决定了系统的分集增益．给出MonteCarlo仿真结果,与文中给出的解析结果完全吻合．     

能量均衡的协作中继选择算法

为了最大化协作多中继通信系统的网络寿命,研究了在放大-转发(amplification-forward, AF)中继协作方式下网络寿命的折中优化问题,提出了一种最优能量均衡(optimal energy equilibrium, OEE)的中继协作节点选择方案。通过对AF中继每一跳接收端信噪比(signal noise rate, SNR)的计算,推导了AF两跳中继目的终端的误码率表达式,同时联合节点的剩余能量信息和信道状态信息(channel state information, CSI),利用能量均衡的思想,合理引入和设置优化因子来有效选择转发中继,延长网络寿命。理论分析和仿真结果表明,相比CSI中继选择和模糊综合评价(fuzzy comprehensive evaluation, FCE)中继选择方案,提出的中继选择方案不仅有效地提高了系统的网络寿命,而且在相同信噪比的情况下误码率性能有明显的改善。     

多跳协作中继网络的能量分配及路由算法

为了减少无线多跳网络的能量消耗,提出了一种协作路由算法. 在传统非协作路由的基础上,通过译码-转发与放大-转发混合的协作中继方式减少路由长度. 根据信道状态信息,推导了满足源节点和目的节点之间信道容量的前提下,节点所需的最小发射功率. 结合功率分配,提出了基于路由最小功率的协作路由算法及实现方式. 仿真实验结果表明,该能量分配方式和路由选择算法在保持低功耗的同时,降低了数据误码率,提高了节点的通信可靠性和能量利用率.      

认知多中继网络中基于最佳功率分配的中断性能

研究了认知多中继网络的功率分配方案,提出了简单的最优功率分配(OPA)方法,并给出最优解.仿真了不同的认知中继位置对认知系统中断性能的影响,并联合考虑频谱感知和认知多中继协作传输两个过程.仿真结果表明,文中提出的最佳功率分配方案的中断性能优于等功率分配(EPA)方案,且存在最佳的感知时间使认知多中继网络的中断性能最优.     

基于机会调度的上行认知中继蜂窝网络中断性能研究

对基于机会调度的上行两跳认知放大中继蜂窝网络的中断性能进行研究,导出了该系统的中断概率封闭表达式和高信噪比下的中断概率近似表达式。该系统中有多个源节点,研究表明,通过选择最优的次用户进行信息传输,系统中断性能可得到改善。仿真验证了理论推导的正确性。     

全双工多中继网络的中断分析与中继决策

为了降低无线通信的中断概率,改善无线网络的通信性能,针对含有多个用户节点与中继节点的全双工无线网络,在考虑聚集干扰与节点自干扰的前提下,分析了网络的中断性能并设计了相应的中继决策方案.首先,基于Nakagami-m衰落信道条件和放大转发中继策略对网络进行中断概率分析,并求解出相应的闭合表达式.然后,基于最大带权匹配的思想,根据用户节点对中继节点的渴求度提出一种最小化系统中断概率的最大渴求度匹配算法(Maxi-mum Craving Matching,MCM)来实现中继决策.最后,通过蒙特-卡罗仿真模拟了不同系统参数条件下系统中断概率变化情况,并验证了MCM算法的有效性.仿真结果表明,提升节点发射功率能降低系统中断概率,但其改善效果在达到某一特定值后趋于饱和状态,此后继续增加功率对中断性能不再有改善作用.饱和状态下,与现有部分中继选择算法相比,采用MCM算法的系统中断概率会降低约4％～7％.     

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息（CSI,channel state information）和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量（QoS,quality of service）条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。     

协作中继传输网络中基于无线供电的能量交易方法

为了让协作中继传输网络中的中继节点能够获得能量自愿协作转发源节点的信息,提高信息的传输效率,提出一种基于无线供电的能量交易方法.所提方法中包含一个源节点和目的节点以及一个中继节点和多个能源供应点(Energy Supply Points,ESP).当源节点到目的节点链路的信道质量较差时,需要中继节点帮助转发源节点的信息到目的节点.但是中继节点往往是自私的,不愿意牺牲自己的能量帮助转发别人的信息.为了使得中继节点愿意帮助转发源节点的信息,目的节点支付给周围ESP一定的报酬,以换取其通过无线供电的方式给中继节点提供能量,使得中继节点能够利用接收到的能量帮助转发源节点的信息.通过利用斯塔克尔伯格模型,研究如何对所提方法中目的节点支付给ESP的报酬和ESP提供给中继节点的能量进行优化,最大化目的节点和ESP双方的效用.仿真结果表明,本文所提的能量交易方法能够让目的节点和ESP的效用同时达到最优值,有效提高信息的传输效率.     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法的计算复杂度。