认知无线电中基于能量效率和频谱效率的资源分配

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1、学校代码10459学号或申请号201312171994密级硕士学位论文认知无线电中基于能量效率和频谱效率的资源分配作者姓名：梁爽导师姓名：杨守义教授学科门类：工学专业名称：通信与信息系统培养院系：信息工程学院完成时间：2016年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResourceAllocationBasedonEnergy-efficientandSpectrum-efficientinCognitiveRadioByLiangShuangSupervis

2、or:YangShouyiCommunicationandInformationSystemSchoolofInformationEngineeringMay2016原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使

3、用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。摘要摘要近年来，随着无线通信的快速发展，人们对高速率无线业务的需求越来越高。因此无线频谱资源日益短缺，能源消耗也越来越大。认知无线电技术能够很好地解决频谱利用率低的问题。在认知无线电网络中

4、，次用户能够很好地感知周围环境并改变工作参数，从而自适应地接入频谱。同时协作通信技术的出现满足了用户对高速率业务的需求，它通过协作分集技术提高了系统的容量。未来的无线通信不仅要考虑频谱资源利用率低的问题，还要强调能量效率的绿色无线电。鉴于此，本文针对认知无线电中的频谱效率以及能量效率做了相关研究，具体内容包括：1、针对认知无线电网络，研究了基于OFDM非完美频谱感知下能量效率的资源分配。为了不将功率浪费在错误检测，通过定义一个速率损失函数引入了一个新的能效模型，优化该能效的表达式可以节省宝贵的资源，例如电池寿命等，使该能效比传统能效的增益

5、大。在优化中对所有的子信道都进行功率约束，有两种对主用户的干扰容限：峰值干扰功率约束以及平均干扰功率约束，通过比较两种功率约束来衡量能效的性能。经过计算验证了能效和传输功率是拟凹的关系，提出了一种优化的能效资源分配算法。仿真结果表明，新的算法比传统的算法提高了能效，并且在一定的干扰功率下，基于平均干扰功率约束的能效比基于峰值干扰功率约束的能效大。2、针对认知无线电中的双向中继网络，研究了基于OFDM非完美频谱感知下频谱效率的资源分配问题。考虑了两种接入机制：机会式的频谱接入以及共享式的频谱接入。与传统的基于认知的双向中继资源分配方法不同的

6、是，所提的算法联合优化感知时间和发射功率，从而最大化次级系统的吞吐量。在频谱感知阶段，次级系统的两个用户和中继用户联合感知主用户的存在状态，确保了感知结果的准确性。在数据传输阶段，为了有效地保护主用户，每个阶段都考虑平均干扰功率约束以及次级系统总的功率约束，在这些约束条件下，求得最优的感知时间和功率分配。最后仿真比较了两种接入机制的性能，验证了所提算法的有效性。关键词：认知无线电；OFDM；协作通信；非完美频谱感知；能量效率；频谱效率IAbstractAbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmen

7、tofwirelesscommunication,thedemandforhighspeedwirelessservicesisbecominghigher.Therefore,thewirelessspectrumresourcesbecomeincreasinglyscarce,andtheenergyconsumptionisalsoincreasing.Cognitiveradiotechnologycanwellsolvetheproblemoflowutilizationofspectrum.Incognitiveradion

8、etworks,thesecondaryuserisabletoperceivetheenvironmentandchangetheworkingparameters,thenadaptive