认知无线电系统中接入控制与频谱共享技术研究

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1、中图分类号型窆2UDC39博士学位论文学校代码!Q§33密级坌珏认知无线电系统中接入控制与频谱共享技术研究ResearchonSpectrumAccessandAllocationinCognitiveRadioSystem作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：汤海冰计算机科学与技术计算机软件与理论信息科学与工程学院胡志刚中南大学2013年5月⋯一席掣∑原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方

2、外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：j豇逸鲨日期：』塑堡一年』月珥日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录

3、到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。认知无线电系统中接入控制与频谱共享技术研究摘要：随着移动互联网时代的到来，各种海量新应用开始涌现，频谱资源凸显短缺，可供分配的频谱也越来越少。但研究表明，当前基于授权分配的频谱中，很多频段利用率较低。认知无线电技术可通过动态频谱访问方式提高频谱利用率，进而为认知用户提供高速、可靠的服务。然而由于认知用户与授权用户的不对等，其通信过程既不能干扰到授权用户，又要尽可能避免来自授权用户的干扰，这就需要对认知系统中各个用户进行接入控制和功率控制

4、，以期实现高速可靠的数据传输。此外，如何高效的利用频谱资源，对授权用户的共享频谱资源进行最优分配，也是认知无线电系统中的核心问题。本文重点研究了认知无线系统中的接入控制与频谱共享问题，以完善认知无线电系统的动态频谱访问理论。本文的主要工作与创新如下：(1)提出了OFDM传输模式下认知无线电用户的发送许可与功率控制算法针对OFDM系统中由于认知用户与授权用户的发送信号非正交而会对授权用户产生干扰的问题，研究了在保证对授权用户干扰低于指定阈值并满足认知用户信噪比条件下的从用户发送许可问题。首先证明了发送

5、许可问题在约束条件下是一个NP．hard问题，并利用认知用户对授权用户干扰分布的特点，提出了一个次优的认知用户发送许可求解算法。然后在此结果上，进一步研究了认知用户的功率优化问题，以便最大化允许发送的认知用户的发送速率。最后基于拉格朗日对偶理论，提出了一个复杂度较低的关于认知用户发送功率的迭代求解算法。仿真结果表明优化后的认知用户发送速率提高了约30％。(2)研究了认知无线电系统中的接入参数优化问题首先研究了基于贝叶斯风险干扰模型的接入参数优化。根据系统对虚警概率、误检概率的容忍度，将其加权定义成贝

6、叶斯风险，建立了贝叶斯风险与干扰率、发送时间的关系模型，并在此基础上，研究了在指定贝叶斯风险值、满足对授权用户的干扰约束时，单用户感知模式下判决门限、感知时间和数据发送时间的联合优化问题，及多用户合作感知模式下基于纽曼．皮尔逊准则的感知时间和数据发送时间的优化设计问题。仿真结果表明，同已有算法相比，由于接入参数的优化，即使贝叶斯风险较大时，本文算法也能取得更优的吞吐量。其次从增大认知用户访问时间的角度，研究了干扰及接入机会丢失受限时的帧长设计问题。当虚警发生或正确检测到授权用户占用信道但在发送时间内

7、主用户离开，然而此时认知用户因没有接入信道，会导致从用户接入机会丢失。而误检或正确感知到信道空闲，但授权用户接入时则会产生干扰。基于授权用户对信道的占用／空闲服从负指数分布的假设，推导了帧内干扰时间和丢失时间小于指定比例帧长时的干扰概率、接入机会丢失概率模型，并基于该模型，提出了一个具有较高认知用户接入时间的帧长设计方案。实验结果表明，基于该方案的帧长设计能有效的保证从用户的接入时间、感知效率和较低的干扰率。(3)提出了认知无线电系统帧结构中数据发送时间的确定算法基于授权用户对信道的占用／空闲时间服

8、从负指数分布的假设，推导了授权用户在数据发送时间内可以出现任意次数时，干扰时间关于数据发送时间的函数模型，并据此提出了一个干扰率受限的数据发送时间设置方案。根据该方案设定的数据发送时间，能较精确地控制授权用户所受的干扰率。进一步的仿真实验表明干扰率的实验值与本文干扰模型的理论值非常接近，充分验证了提出的干扰模型的精确性。(4)提出了基于频谱市场的空闲频谱共享定价算法基于频谱市场的频谱共享方案中，定价是一个难题。针对多个授权用户的空闲频谱最优定价问题，在竞争模型下，基于