基于认知数据库的频谱感知与资源分配算法研究

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近年来,随着无线通信应用的多样化,频谱资源越来越紧缺。为了缓解TD-LTE系统的频谱短缺问题,可利用认知无线电技术使TD-LTE系统与UHF(Ultra High Frequency)频段的广播电视系统共存,实现频谱共享。目前,次级设备通过自行检测获取空闲资源,但会产生隐藏终端的问题。通过引入认知数据库技术来获取次级设备附近的基站部署情况,可以克服隐藏终端的问题,但不能保证次级设备在发送请求时都有空闲资源允许其接入。因此,可联合认知数据库和频谱感知技术来确保次级设备发送请求时都有空闲资源可以接入。但次级设备仍需要对认知数据库中可用的信道一一检测,以免干扰未注册的低功率电视辅助业务,直到找到空白频谱资源。这样一来,感知开销和信息反馈开销还是很大,次级设备的接入速率也会受到影响。首先,为了降低次级设备的感知开销,在现有的联合认知数据库和频谱感知算法的基础上,对次级设备与认知数据库的信息交互过程改进,并给出了一种基于地理位置与定位精度的信道分配感知算法。该算法充分考虑定位精度的重要性,并将定位精度作为认知数据库决策的的一个因素。认知数据库根据WSD(White Space Device)的地理位置与定位精度分配可用信道,优先分配信道给位于TV站保护范围外的WSD,避免感知环节。位于TV站保护范围内的WSD采用能量检测算法判断可用信道是否空闲,以降低碰撞次数,更好地保护授权用户。最后通过仿真验证该改进算法是可行的。其次,针对TD-LTE系统在UHF频段空白频谱上的应用问题,研究了如何将获取的空白频谱应用到D2D (Device to Device)通信中。在现有基于干扰感知的资源分配算法基础上,对D2D与蜂窝链路的功率控制过程改进,并给出D2D通信中基于信噪比均衡的资源分配算法。该算法分析了上、下行链路所有可能的干扰,并在优化所有用户接收干扰功率和均衡所有用户信噪比的基础上,建立了以最大化系统总吞吐量为目标的凸优化问题,并利用拉格朗日乘数法求解凸优化问题,从而得到该优化问题的闭式解。最后通过仿真验证该改进算法是可行的。
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