认知无线网络中基于频谱态势的频谱接入方法研究

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1、分类号TN929.5密级公开UDC621.39学位论文编号D-10617-30852-(2016)-01064重庆邮电大学硕士学位论文中文题目认知无线网络中基于频谱态势的频谱接入方法研究英文题目ResearchonSpectrumAccessMethodBasedonSpectrumSituationinCognitiveRadioNetworks学号S130131081姓名彭著勋学位类别工程硕士学科专业电子与通信工程指导教师李方伟教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要在认知无线网络中，频

2、谱态势是无线频谱资源在时-频-空域的当前状态和未来趋势，反映当前频谱特征，是动态频谱接入的重要依据。本文通过分析时-频-空域上的频谱态势，研究小尺度认知无线网络和大尺度认知无线网络下的频谱接入问题。主要研究内容有：在小尺度认知无线网络中，次用户(SU)间的距离比较近，网络半径较小，不同SU感知到的频谱态势相似，SU主要通过时间和频率上的频谱空洞进行频谱接入。本文提出基于信道时-频态势的混合频谱接入方法，通过两状态马尔科夫过程对信道状态进行建模，估计信道在时间和频率维度的状态，SU根据信道状态选择Overlay或者

3、Underlay接入方式，然后以最大化系统容量为准则求解SU最优发射功率，并通过修正信道转移概率来降低频谱感知误差的影响。理论分析和仿真实验表明，本文方法下的认知系统容量优于单一的Overlay或Underlay系统。频谱态势图可以有效地估计不同地点的干扰和空白频带，指导不同位置的SU进行频谱接入和功率控制。针对传统插值法构建频谱态势图精度较低而且所需测量节点较多的问题，本文提出基于主用户(PU)信息构建频谱态势图的方法，针对PU发射功率未知的情况，首先基于接收信号强度利用最小二乘法建立定位模型，然后利用拉格朗日

4、乘数法求解PU的位置和发射功率，最后根据PU空间信息和传播模型直接构建频谱态势图。实验表明本文方法比传统的空间插值法构建频谱态势图精度高而且所需测量节点数少。在大尺度认知无线网络下，SU网络半径较大并且分布较广，离PU较远的区域可能不存在PU的影响，空间频谱空洞由此产生。本文提出基于位置信息的空间频谱接入方法，首先分析主网络覆盖范围、主次用户之间距离以及认知网络容量之间的关系，然后根据主次用户的三种位置关系进行功率控制，解决主次用户在空间上并发通信的干扰问题，指导不同位置的SU进行频谱接入。在保证PU正常通信的情

5、况下，为SU提供更多的空间频谱接入机会，提升认知系统的容量。关键词：认知无线网络，频谱态势，频谱接入，功率控制I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractIncognitiveradionetworks,thespectrumsituationisthecurrentstatusandfuturetrendofradiospectrumresourceintemporal,frequencyandspatialdomain.Itreflectsthecurrentspectrumcharacteri

6、sticsandistheimportantbasisofspectrumaccess.Inthisthesis,thespectrumaccessproblemisinvestigatedbothinsmallscalecognitiveradionetworkandlargescalecognitiveradionetworkbasedonthespectrumsituationintemporal,frequencyandspatialdomain.Themainresearchcontentsare:In

7、smallscalecognitiveradionetworks,thenetworkradiusandthedistanceofsecondaryusersissmall.Thespectrumsituationdetectedbysecondaryusersissimilar,sosecondaryusersusespectrumholesmainlyintemporalandfrequencydomain.Inthisthesis,amixedspectrumaccessschemebasedonthete

8、mporal-frequencysituationofchannelisproposed.ItmodelsthechannelstatewithtwostateMarkovprocess.Thestateofthechannelinthetemporalandfrequencydimensionsisestimated.ThesecondaryusersselectOve