動態(tài)頻譜接入系統(tǒng)中資源分配方法研究.pdf

1、現代無線通信系統(tǒng)中，用戶對信息傳輸速率和傳輸質量的需求日益提高，緊缺的頻譜資源與復雜的傳輸環(huán)境逐漸成為發(fā)展的主要限制。在這種情況下，動態(tài)頻譜分配和利用技術與MIMO技術、協(xié)作通信技術相結合的通信系統(tǒng)引起人們的廣泛關注。動態(tài)頻譜接入技術解決了頻譜利用率低下的問題，而MIMO和協(xié)作通信技術能有效改善系統(tǒng)性能、提高系統(tǒng)容量。進一步地，認知無線電（Cognitive Radio, CR)被認為是實現動態(tài)頻譜分配和利用的關鍵技術。因此，在CR和M

2、IMO、協(xié)作通信技術相結合的通信場景下，如何分配無線資源以實現最佳頻譜效率值得研究。與此同時，當共享蜂窩網絡授權頻譜資源時， Device-to-Device( D2D)通信相比于CR顯得更有優(yōu)勢。而在D2D通信中，D2D終端用戶往往釆用電池供電，這使得能量效率顯得尤為重要。因此，當D2D共享蜂窩網絡頻譜時，如何分配無線資源以實現最佳能量效率同樣值得研究。
　　本研究主要內容包括：⑴介紹了凸優(yōu)化理論、粒子群優(yōu)化算法及頻效/能效優(yōu)化

3、準則。包括凸優(yōu)化理論中的基本概念、對偶理論、KKT優(yōu)化條件、強對偶性質以及求解非凸優(yōu)化問題的一個重要條件：時間共享條件。介紹了粒子群優(yōu)化算法，包括基本原理、流程實現、不同模型及參數選擇以及改進算法等。然后介紹了帶寬功率乘積準則概念，并指出了其價值及與傳統(tǒng)注水準則的區(qū)別。最后介紹了電池預期數據量準則概念，給出了其定義及相應的應用。⑵研究了最佳的無線資源分配方案，包括MIMO收發(fā)機結構、信道分配、發(fā)送功率等，實現系統(tǒng)的最優(yōu)頻譜效率。具體地講

4、，研究了單對認知用戶通信時的資源優(yōu)化問題，繼而拓展到多對認知用戶通信時的場景。在核心的資源分配問題中，提出了聯合功率和信道交互迭代算法。其創(chuàng)新性的想法是將綜合優(yōu)化問題分解成功率優(yōu)化子問題和信道分配子問題，且子問題之間能夠交替迭代求得最優(yōu)解。仿真結果表明本文所提出的優(yōu)化算法相比于粒子群優(yōu)化算法能夠在極大降低計算復雜度的情況下實現較好的性能；而相比于傳統(tǒng)的注水算法，所提出的頻譜共享框架能夠進一步提升系統(tǒng)的頻譜效率。⑶研究了最佳的無線資源分配

5、方案，包括Relay配對、Relay協(xié)議選擇、信道分配、發(fā)送功率等，實現系統(tǒng)的最優(yōu)頻譜效率。具體地講，首先研究了單對認知用戶通信時的資源優(yōu)化相關問題，且在中繼端考慮了信道配對過程。提出了貪姜聯合資源優(yōu)化算法，該算法核心思想為：對于給定的信道資源集，利用拉格朗日對偶算法以及匈牙利算法求解出最優(yōu)信道配對組合和最佳功率分配；緊接著，利用貪姜聚類算法獲得最佳的信道資源集。然后研究了多對認知用戶多中繼節(jié)點場景下的資源優(yōu)化問題，且中繼端不再考慮信道

6、配對過程。本文提出了聯合最佳中繼配對和貪姜資源分配算法，該算法核心思想為：基于統(tǒng)計期望角度，利用匈牙利算法，通過求解等價的最大化加權二分圖匹配問題來確定最佳的中繼選擇組合；緊接著，利用貪姜聚類算法設計最佳資源分配框架以最小化系統(tǒng)帶寬功率乘積。仿真結果表明本文所提出的優(yōu)化算法相比于粒子群優(yōu)化算法能夠在極大降低計算復雜度的情況下實現較好的性能；而相比于傳統(tǒng)的注水算法，本文所提出的頻譜共享框架能夠進一步提升系統(tǒng)的頻譜效率。⑷研究了最佳的資源分

7、配方案，在保證主用戶鏈路的通信質量下，實現D2D鏈路的最佳能量效率。具體地講，首先研究了單對D2D通信用戶場景下的資源優(yōu)化問題。提出了最佳能效算法，該算法的核心思想是先利用分式規(guī)劃算法將原資源優(yōu)化問題轉化為一個非線性規(guī)劃問題，然后利用聯合迭代優(yōu)化算法來求解該非線性規(guī)劃問題。然后研究了多對D2D通信用戶場景下的資源優(yōu)化問題。提出了貪姜最佳能效算法，該算法的核心思想是利用貪姜聚類算法將每一條未被占用的主用戶鏈路依次有序地加入到相應的D2D鏈