基于多目标优化认知无线电干扰抑制算法

认知无线电系统的重要原则是保障授权用户的通信质量,为了提高授权用户的通信质量必须有效抑制授权用户与认知用户的载波间干扰,为此提出了基于多目标优化的认知无线电干扰抑制算法。该算法通过分析频谱池中影响授权用户的载波间干扰能量,定位出认知用户子载波中对授权用户产生最大干扰的子载波序列,在满足认知用户数据传输率目标的前提下,屏蔽这些最大干扰子载波能有效抑制系统干扰能量。仿真结果表明,在满足认知用户目标误码率条件下,新的干扰抑制算法能明显抑制影响授权用户的载波间干扰,使授权用户获得更好的误码率性能。     

基于遗传算法的频谱池ICI 优化算法

为优化基于小波的频谱池系统中的载波间干扰( ICI: Inter-Carrier Interference) ，提出了一种基于遗传算法的载波间干扰优化方案。采用遗传算法获得最佳权重向量，抑制认知用户子载波干扰能量。该算法可在不牺牲认知用户带宽的条件下，优化认知用户载波干扰能量。仿真结果表明，在满足认知用户目标误码率条件下，明显抑制影响授权用户的载波间干扰，使授权用户获得更好的误码率性能。     

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。     

一种优化的认知无线电网络资源协同分配算法

在目前的认知无线电研究中,多用户OFDMA系统中如何实现子载波和功率的合理分配是研究的重点之一.针对认知无线电资源分配过程中出现的多认知用户资源分配不公平的问题,研究了认知无线电网络中授权用户占用子载带时,认知用户的吞吐量受限制的问题,提出了一种基于underlay频谱共享模式下的OFDMA认知无线电网络功率与子载带协同分配优化算法.该算法利用干扰门限的设置,使用原始感知信息(RSI)和信道状态信息(CSI)进行功率与子载波分配,然后分别进行功率控制和用户选择的计算,找到最优化传输功率与每个子载带最优使用用户,在保证授权用户免受有害干扰的前提下,使授权用户存在时,也可共享频谱传输,确保了系统的稳定性,提高了网络吞吐量.理论分析与仿真结果表明,相比传统的功率与子载波联合分配算法,该算法可以提高系统的平均加权吞吐量.     

认知无线电系统基于动态功率控制的频谱分配

为研究认知无线电系统中下垫式共享方式下的资源分配问题,提出一种基于动态功率调整的子载波分配算法. 该算法根据授权用户的状态对认知用户在子载波上的功率进行动态调整,当授权用户接入时将认知用户的功率限制在干扰功率限之下,当授权用户离开时将认知用户的功率设置为最大发送功率;根据授权用户和认知用户的业务流分布以及认知用户在不同子载波上的信道增益进行子载波的动态分配. 仿真结果表明,与现有算法相比,基于动态功率调整的资源分配算法能够获得明显的吞吐量性能增益.      

一种认知无线电系统中最优的功率分配算法

为满足干扰温度和总发送功率限制,并最大化用户的传输速率,提出一种上行认知无线电正交频分复用(OFDM)系统的最优功率分配算法.该算法首先在认知用户总功率限制下使用置零迭代注水算法进行功率分配,然后将超过干扰功率限的子载波功率调整为干扰功率限,将剩余功率在剩余子载波上重新进行迭代注水分配,直至获得最优功率分配.数学推导证...     

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。     

基于禁忌搜索的认知无线电性能优化算法

传统的认知无线电(CＲ: Cognitive Ｒadio)优化算法大多是在牺牲认知用户带宽和数据传输率的前提下实 现频谱池干扰抑制的。为进一步提高频谱利用率,提出了基于禁忌搜索的优化算法。该算法采用禁忌搜索获 得产生最小 ICI(Inter-Carrier Interference)的最优小波滤波器。仿真结果表明,将该算法与屏蔽相邻子载波算 法、最佳失效子载波算法和基于遗传算法的 ICI 抑制算法相比较,该优化算法能更好地减少系统 ICI 能量,改 善系统 BEＲ(Bit Error Ｒate)。而且,该优化算法不会占用认知用户带宽,也不用牺牲认知用户数据传输率。     

基于OFDM的认知无线电系统联合资源分配

为充分利用现有无线电频谱资源, 研究了基于正交频分复用的认知无线电系统, 以填充和下垫联合方式进行分配资源的问题, 提出了新的子载波分配算法和最优功率分配算法。该算法在保证总功率和每个子载波所受干扰在一定阈值内的前提下, 采用最优功率分配算法最大化次用户传输速率。同时, 为降低算法的复杂度, 将置零子载波功率算法应用到资源分配中。最后, 基于Worst-case 方法, 对次用户和主用户间的信道不确定性进行鲁棒性分析。仿真结果表明, 在相同条件下, 该资源分配最优算法和次优算法都优于单独的填充式或下垫式资源分配算法。     

认知无线网络基于正交频分复用的子载波和功率分配策略

为满足认知用户对主用户的干扰约束,建立了在主用户接收端干扰受限条件下最大化认知用户容量的数学优化问题;进一步提出了当主用户信噪比不断变化时,认知用户可根据干扰控制因子自适应地调整发射功率,最大化认知系统容量;利用拉格朗日乘数法,得到了该数学问题的最优解;最后,在多用户情况下提出了一种公平性和容量性能折衷的子载波和功率分配方案。仿真结果表明,在主用户可容忍的干扰约束下,该方案能有效地保证认知用户间的公平性且系统容量性能趋于最优。     

基于分数傅立叶变换的认知无线电抗干扰系统

认知无线电(Cognitive Radio, CR)由于机会式利用空闲频谱,因此当授权用户突然出现或者和其他认知用户发生碰撞时,产生的干扰将会极大的降低认知无线电系统的性能。本文提出了基于分数傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FrFT)的认知无线电抗干扰系统,通过将在分数傅立叶变换域具有能量集中性的Chirp信号作为认知无线电的基带信号,能够在接收端通过特定阶数的分数傅立叶变换域的滤波处理提取有用信号的能量,抑制其他用户的干扰。仿真表明：当干扰为正余弦波时,本文系统要比未采用分数傅里叶变换的系统具有更低的误码率,而且本文系统能够有效地抑制多径干扰和其他多认知用户的干扰。     

CR-OFDM系统中的一种新的动态频谱分配算法

文中基于对认知无线电技术以及OFDM系统传输特性的分析,提出了一种CR-OFDM系统中多用户资源分配新算法。该算法首先根据认知用户的QoS需求为其分配子载波,在保证不干扰授权用户正常通信的前提下,再利用改进的注水算法为每个认知用户分配功率,使得整个系统的信道容量最大化。仿真结果表明该算法能在保证误比特率和用户公平性的前提下显著提高频谱利用率。     

基于分数傅里叶变换的认知无线电抗干扰系统

认知无线电之间的冲突或者授权用户的干扰会降低认知无线电系统的性能,为此,文中提出了采用分数傅里叶变换的认知无线电抗干扰系统,将在分数傅里叶变换域具有能量集中性的Chirp信号作为认知无线电的基带信号,接收端通过分数傅里叶变换域滤波和相关运算恢复出原始数据.仿真表明:文中的系统能够提取出有用信号的能量,当干扰为余弦信号时,要比未采用分数傅里叶变换的系统具有更低的误码率,而且还能够有效地抑制多径干扰和其他的多认知用户的干扰.     

CR OFDM系统中具有QoS要求的自适应资源分配算法

为了使CR OFDM系统能满足认知用户的QoS要求,针对系统中认知用户和授权用户间的互干扰影响,提出了一种具有QoS要求的自适应资源分配算法——ARAQ算法。算法中通过进行满足QoS要求的资源分配实现了容纳更多的认知用户,通过进行剩余子载波资源的再分配,进一步提高了频谱利用率。仿真结果表明:ARAQ算法比贪婪算法能容纳更多的认知用户数,同时频谱利用率很接近贪婪算法的频谱利用率且具有较低的算法复杂度。     

OFDM认知系统的子载波分配算法研究

在误码率和总发射功率约束下,基于频谱空穴的动态变化性,提出一种基于正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）的认知系统下行链路子载波分配算法。算法根据可用频谱资源及用户业务需求,兼顾用户资源公平与干扰温度最低原则：频谱资源少时,以用户资源公平为分配原则,尽量满足所有入网用户的基本通信需求;若频谱资源充足,则以最小化系统干扰温度为目标分配剩余子载波。仿真结果表明,提出的算法在确保入网用户基本数据传输率前提下,能降低系统干扰温度,提高系统频谱利用效率。     

基于OFDM的认知无线电子载波功率分配算法

在基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,由于系统发射功率预算和主用户与感知用户干扰受限,以最大化感知用户的容量为目标的最优功率分配算法复杂度太高,提出了两种基于线性注水机制的改进算法及简化算法,改进算法可以通过线性计算快速确定不需分配功率的子载波,进而不需多次迭代就可完成注水过程。仿真结果表明,改进算法下感知用户系统的容量非常接近最优算法,但是复杂度却远远低于最优算法。     

基于water-level调整的认知无线电传输速率计算算法

在瑞利衰落模型下,根据认知用户的效用函数,来解决认知无线电中的信道规划问题,进而得到认知用户的传输速率。当认知用户传输功率和比特误码率受限时,其最终效用仅与water-level有关,因此文中提出了一种基于water-level调整的功率分配及算法,实现了认知无线电中载波及功率的合理分配,并得到了认知用户的传输速率.理论与仿真分析表明:该算法具有较低的运算复杂度和接近于最优算法的认知用户效用;调整因子仅与算法的收敛速度有关,而与用户总效用及信道的分配结果无关.     

基于干扰权限交易的认知无线电网络功率控制算法

为提高认知无线通信系统频谱利用率和系统工作公平性,最大化授权用户和认知用户的经济效益,引入基于非合作博弈的干扰权限交易机制,提出了一种基于干扰权限交易的认知无线电网络功率控制算法.该算法允许授权用户在保证最低干扰门限的基础上交易其干扰权限,并对认知用户征收干扰价格来补偿其通信质量的降低.通过价格杠杆原理,授权用户和认知用户、认知用户和认知用户对干扰价格和发射功率进行非合作博弈,并且干扰价格和发射功率收敛于纳什均衡点.仿真结果表明,文中所提算法比传统算法具有更好的系统公平性和实用性.     

一种抑制NC-OFDM带外干扰的新方法

为了减小非连续OFDM(NC-OFDM)旁瓣泄露带来的带外辐射,采用频域部分响应(PR)的抑制方法并联合动态关闭授权用户附近子载波的方法来抑制带外辐射.研究了授权用户的频谱位置和频谱占用率对所提出方法抑制带外干扰性能的影响.通过仿真表明,该联合抑制方法可以显著减小NC-OFDM的带外干扰,同时改善认知用户的误码性能.