在无线中继网络中的安全中继波束成形算法研究

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时间:2019-05-16

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1、DomesticClassifiedIndexSchoolNumber:11078UDCRankofSecretStudentNumber:2111507030ADissertationSubmittedtoGuangzhouUniversityfortheMasterDegreeinEngineering(DissertationforDegree)SecureRelayBeamformingAlgorithmResearchInWirelessRelayNetworksXingFengchuangSpecializedSubject:Electronica

2、ndCommunicationEngineeringDirectionofResearch:DoesnotdistinguishresearchdirectionDateofDissertationDefense:Supervisor(Autograph):ChairmanofDissertationDefenseCommittee(Autograph):MembersofDissertationDefenseCommittee(Autograph):摘要摘要在这篇文章中,我们主要研究了无线中继通信网络中的安全中继波束成形问题。整篇文章都是基于完美信道信息状态

3、展开的。全文主要分为两个部分,本文第一个部分研究了感知无线电中继网络中的安全中继波束成形问题,并且运用到了信息与能量同传技术。我们的目标是在满足系统中中继的发射功率约束和能量采集装置的约束以及来自主用户的干扰约束的条件下,最大化通信系统的平均安全速率。但是由于目标函数的非凸性,所以利用传统的优化方法来解决上面的问题,就无法完成。正因为这样,我们提出了两个方案来解决上述的问题。首先我们提出了一种基于秩一松弛的二维搜索迭代方案去得到系统的近似上边界。为了降低计算复杂度,我们又提出了一种基于序列参数凸逼近的迭代算法去得到系统的局部最优值。仿真结果显示基于迭代的序列参

4、数凸逼近方法表现出来的性能非常接近二维搜索的方法,并且有较低的计算复杂度。本文第二个部分研究了在非正交多址接入前向放大中继网络中的联合能量分配和安全中继波束成形问题。这部分的目标问题是最大化信道条件最好的用户,使其平均安全速率最大化。因为这部分的目标问题受到串行干扰消除条件带来的约束和通信设备的最大发射功率所带来的约束,所以我们需要在满足约束条件的前提下去最大化我们的目标问题。我们的目标问题是非凸的并且是难以优化的,因此这部分提出了一个基于秩一松弛的一维搜索的迭代算法去求解系统的性能的上边界。为了降低计算复杂度,我们又提出了一种基于序列参数凸逼近的迭代算法去求

5、目标问题的局部最优值。更进一步地,我们提出了基于二阶锥规划的迭代算法。仿真结果显示基于二阶锥规划的迭代算法的性能是接近基于秩一松弛的一维搜索的迭代算法的性能,但是前者具有较低的计算复杂度。序列参数凸逼近算法具有最小的计算复杂度在所提出的三种算法中,但是它的性能也是最差的。关键词:波束成形;中继;非正交多址接入;能量采集;凸优化I广州大学硕士学位论文AbstractInthisthesis,wemainlyresearchtheproblemofsecurerelaybeamforminginwirelessrelaynetworks.Inthewholethe

6、sis,weassumethatthechannelstateinformationisperfect.Thewholemostlyconsistsoftwopartsanddetailsasfollow.thefirstpartstudiestheproblemofsecurerelaybeamformingintwo-wayrelaycognitiveradionetworkswhichappliesthetechnologyofsimultaneouswirelessinformationandpowertransfer.Ourdestinationis

7、,undertheconditionsofthetransmissionpowerconstraintsoftherelayandtheconstraintsoftheenergyharvestingandtheinterferenceconstraintsofprimaryuser,tomaximizetheaveragesecurerateofthecommunicationsystem.However,duetotheobjectionfunctionisnon-convex,itishardthatemployingthemethodsofconvex

8、optimizationtosolve

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