论文部分内容阅读
随着无线网络的快速发展,人们对无线频谱资源的需求过去十年中持续增长。然而在固定频谱分配的策略下,很大一部分授权频带的利用率非常低。认知无线电的概念在这一背景下被提出并在近年受到了越来越多的关注,原因正是由于它使得无线用户具备了可以通过与周围进行环境交互进而最优化调整自己的操作参数的能力。本文将选取其中的两种认知无线电频谱共享系统分别进行讨论研究。本文第一个讨论的频谱共享系统是LTE-A网络中的D2D通信网络。D2D可以有效地提升频谱效率并扩大蜂窝网络的覆盖范围,因此D2D是改善未来LTE-A蜂窝网性能的一个重要途径。然而,为了保护蜂窝用户不受同频带D2D用户的干扰,需要仔细研究D2D用户的功率分配。本文考虑一种D2D用户与多蜂窝用户共存的单蜂窝小区模型,在考虑对蜂窝用户干扰限制的条件下提出了一种功率分配方法使得D2D用户能耗最小化。为了得到目标函数的解,首先需要将分式形式的原函数转化为一个带参数的优化问题,其次利用转化后问题的单调性以及与原优化问题的关系得出所提算法。最后本文使用数值仿真验证了所提方法的有效性。本文第二个讨论的频谱共享系统是MIMO认知无线电网络。MIMO技术的出现为认知无线电提供了新的发展方向和可能性。本文通过利用空间分集给出了一项信道盲估计方法,使得非授权用户可以使用同一频带与授权用户同时进行传输。具体来说,非授权用户可以在不需与授权用户进行任何协作的条件下,学习获得干扰信道的零空间。在非授权用户的学习过程中会对授权用户造成一定的干扰,非授权用户通过测量授权用户产生的以干扰为自变量的单调函数而学习获得信道信息,这是所提方法对授权用户的唯一要求。为了达到学习的目的,非授权用户会反复改变自己信号的发射方向,并观察授权用户对此做出的反应。最后通过仿真结果可以看出所提算法的收敛速度很快。