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海上无线设备数量的不断增加和对高速率通信的巨大需求,推动了海上无线通信技术的发展。近年来,随着海上通信用户量越来越多,海上频谱资源越来越稀缺,而认知无线电(Cognitive Radio,CR)恰好能够实现海上频谱资源的有效复用,因此本文将认知无线电应用到海上无线通信。CR的特点是能够通过感知来学习频谱环境,并调整其方案以更好地利用拥有频谱资源的通信系统。资源感知和分配涉及到频谱资源和功率资源的调度,从系统整体吞吐量和带宽利用率的角度来说,资源分配是决定海上认知无线电网络(Cognitive Radio Networks,CRNs)性能的关键问题。本文通过对多种优化技术的研究,研究了海上CRNs中的资源分配问题。具体而言:(1)针对联盟合并分裂过程中的缺陷,提出了单次用户调整联盟形成算法(Single Secondary User Adjustment Coalition Formation Algorithm,SSUA)。考虑到远距离海上传输的问题,搭建了海上CRNs频谱感知系统模型,研究了海上CRNs中的频谱感知策略。将联盟博弈(Coalition Game)应用于海上认知无线电场景,构建单主用户(Primary User,PU)和多次用户(Secondary User,SU)的架构。仿真结果表明,与合并分裂准则(merge-and-split rules,M-S)方法和非协作感知方法相比,SSUA算法提升了 SU检测概率并使联盟获得更高的整体效用值。(2)提出以次用户联盟(Coalition of Secondary Users,CSUs)作为海上协作中继系统的联盟中继点。在单个次用户作为中继节点的研究基础上,结合联盟构成博弈算法,转化为以最优联盟作为中继。在该联盟内联盟首领获得授权信道的同时,联盟内其他成员也有机会利用剩余的空闲频谱完成自身数据传输。提出了一种实用的低复杂度的最优功率资源分配(Optimal Power Resource Allocation,OPRA)策略。功率控制是实现海上CRNs中频谱共享的关键,功率控制技术通过采用不同模型及理论对CSUs的发射功率进行优化并自适应的调节发射功率,在保证海上CRNs内用户服务质量(Quality of Service,QoS)的同时实现频谱共享。该问题可以转化成凸优化问题以期降低该问题的维数,利用拉格朗日乘数法进行系统优化和最优解的求取。仿真结果表明,本文OPRA算法相较于其他算法,系统的总体吞吐量和传输速率更高。