认知无线电系统中资源分配策略研究

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近年来,随着无线通信业务的快速增长以及对无线通信信息传输速率和质量的要求越来越高,可用频谱资源变得日益紧张。因此如何有效充分地利用频谱资源成为无线通信技术发展的关键性问题。认知无线电(Cognitive Radio,CR)作为一种能够有效提高频谱利用率的关键技术成为无线通信研究的新热点。其通过允许非授权用户(认知用户,SU)在保证授权用户(主用户,PU)通信质量的前提下,动态地接入授权频带来进行数据传输,能够明显地提高频谱利用率和系统容量。然而,如何将认知无线电技术应用于生活中的实际场景,如何进一步提升认知系统的性能等问题,仍是当前亟需解决的关键性问题。鉴于此,本文针对上述问题,提出了相应的解决方法。本文的创新工作如下:(1)针对实际生活中大多数认知无线电场景存在多个主用户,且具有较强活跃性的问题,提出了基于多主用户活跃性的多功率认知接入策略。理论推导了该策略下认知系统吞吐量的数学表达式,以及进行了计算机仿真验证。结果表明,本文提出的认知接入机制能够使认知用户选择最优的授权信道进行传输,并且自适应地采用多功率接入策略,不仅减小了对授权用户的干扰,而且最大化了认知系统的容量。(2)鉴于非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术相对于传统正交接入方式的明显优势,本文提出了一种基于NOMA的认知无线电系统模型。并且在基于感知的频谱共享接入方式中,考虑平均传输功率限制和平均干扰功率限制,以最大限度地提高认知网络的吞吐量为目的,提出了传输功率的最优分配算法。研究结果表明所提出的基于NOMA的认知无线电模型较传统正交接入下认知无线电模型的性能有了明显提高,并且能更好地体现公平性的原则。(3)鉴于多组多播系统相对于传统多播方式的明显优势,本文提出了一种基于SSSA多组多播认知系统模型。然后在此模型下,以使多组多播认知系统速率最大化为目标,并且在考虑最大传输功率限制和最大干扰功率限制的前提下,提出了一种最优功率分配算法。最后通过计算机仿真验证了该方法能够明显提升认知系统性能。
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