认知OFDM协作系统资源分配算法研究

【摘要】随着移动通信技术的飞速发展，无线移动终端除了基本的短信及语音业务，还增加了网页浏览、视频通信及网上购物等多媒体业务，这也使得无线频谱资源变得越来越稀缺。作为一种新的无线通信设计理念，认知无线电具有较高的灵活性和智能性。它能够感知周围的无线通信环境，并根据感知的认知信息自适应改变系统工作参数，实现主用户和认知用户的频谱动态共享，从而提高系统的频谱利用率。与此同时，人们对未来无线通信的通信质量也有了更大的期许，希望未来的无线通信系统可以实现更高的速率、更大的容量、更广泛的覆盖范围及更低廉的成本，因此协作通信技术应运而生。协作通信技术可以共享天线或其它资源，形成一个虚拟的多天线系统，获得多输入多输出（Multiple-InputMultiple-Output，MIMO）系统的空间分集增益，从各方面改善系统性能。近几年来，人们开始关注将协作通信技术和认知无线电技术进行有机的结合，在高效利用频谱资源的前提下，使系统性能得到明显改善。尤其是面临第四代移动通信系统（4G）即将商用，正交频分复用（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM）作为4G的关键技术之一，如何将OFDM技术引入认知协作系统，并通过资源优化分配有效改善认知OFDM协作系统的性能，已经成为人们广泛关注的热点问题。本文针对认知OFDM协作系统的资源分配问题进行了以下重点研究：首先，对协作通信和认知无线电这两种新型通信技术进行了深入研究，并对基于DF中继的认知OFDM协作系统进行系统建模。同时，本文进一步从中继选择和功率分配两个方面对认知OFDM协作系统的动态资源分配进行了研究。现有的中继和功率分配算法大都采用拉格朗日对偶分解法进行求解，虽然具有较好的性能，但计算复杂度较高。针对这一问题，本文提出一种低复杂度的资源分配算法。该算法放宽了中继选择因子的整数约束条件，综合考虑认知用户各子载波的信道条件和对主用户的干扰进行中继选择。同时根据系统总功率和干扰约束的特点，提出一种次优功率分配算法：该算法先进行初始功率分配，每次只考虑一个约束条件，利用KKT条件进行求解；然后对残余功率进行再分配。相比于传统的资源分配算法，本文算法在保证系统容量的基础上大大降低了计算的复杂度，更利于在实际通信系统中实现。最后，通过仿真结果验证本文算法的有效性。仿真结果表明，本文提出的算法不仅保证了认知用户对主用户产生的干扰在临界值以内，而且使认知用户的系统容量得到了较大提升，具有一定的可行性。
【作者】沙京祺；
【导师】赵晓晖；
【作者基本信息】吉林大学，信号与信息处理，2014，硕士
【关键词】正交频分复用；协作通信；认知无线电；中继选择；功率分配；

【参考文献】
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