认知网络中基于干扰温度限的功率分配算法研究

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1、北京邮电人学硕士研究生学位论文认知网络中基于干扰温度限的功率分配算法研究摘要随着无线通信技术的飞速增长，越来越多的无线应用技术竞争有限的频谱资源，当前频谱空缺已经成为一个严重的问题。目前的无线网络均采用固定频谱分配策略，即频率管理部门专门分配特定的授权频段给特定通信业务使用，然而据美国联邦通信委员会(FCC)对无限频谱资源利用现状的调查结果显示，目前已分配频段的利用率不高，并且频谱利用率在不同的时间、地区和频带也是不同的。因此，为了提高无线频谱的利用率，作为认知网络中的一项关键技术，认知无线电技术应用而生，一些采用了认知无线电技术的设备可以

2、通过自动检测感知并使用空闲频谱资源。在这种情况下，由于不同系统工作于同一频带，干扰控制和QoS需求成为了研究的关键问题。本文首先研究了频谱检测问题，提出了一种基于传统能量检测的增强型能量检测算法。然后在集中式频谱共享模式下，研究分析了经典的干扰温度限模型中利用干扰温度限(ITL)实现不同系统间频谱共享的原理，并将经典的干扰温度限模型与现实中常用的蜂窝无线通信系统结合，提出了新的蜂窝通信系统中的干扰温度模型。随后，在分析了蜂窝通信系统中多干扰温度限模型下、多用户接入时的功率控制问题的基础上，研究了多用户下的功率分配问题。从蜂窝通信系统现实模型

3、抽象出了理论模型，再由理论模型得出了要求解的非线性规划问题。接着从常用的求解非线性规划问题的算法入手，研究比较了几种带约束条件的非线性规划问题的解法，并针对简约梯度法和惩罚函数法，分析总结了其算法的特点及实现原理。由于简约梯度法采用迭代算法的思想可以控制计算的精度且具有较好的收敛性能，所以采用了简约梯度法求解多干扰温度限模型下的功率分配非线性规划问题。最后对该算法进行了仿真，并对仿真结果进行了理论分析。关键词：认知无线电；功率控制；干扰温度；非线性优化北京邮电人学硕士研究生学位论文POⅥ砸RALLOCATIONALGOR【THMBASEDO

4、NINTERFERENCETEMPERATURELIMITSINCOGNITIVENETWORKSABSTRACTAstherapidgrowthofwirelesstechnologies，currentspectrumscarcityhasbecomeaseriousproblemasmoreandmorewirelessapplicationscompeteforverylittlespectrum．FixedspectrumallocationstrategyiSappliedtocurrentradionetworks，which

5、meansthatthespectrummanagementorganizationallocatesspeciallicensedbandsforcorrespondingcommunicationtechnologies．However,asurveyfromFederalCommunicationCommissionofAmericashowsthattheusageoflicensedbandsarenotadequate，anditiSvaryingindifferenttime。locationandfrequencybands

6、．Consequently,inordertoraisetheusagerateofwirelessspectrum，asakeytechnologyofcognitivenetworks，anewtechnology,cognitiveradio(CR)presents，SOastomakesomecommunicationfacilitiesadoptingcognitivetechnologyCanoperateonidiespectrumbandsbyautomaticallydetection．Inthisscenario．int

7、erferencecontrolandQoSrequirementbecamethekeYproblems．Inthisthesis，Firstly,thespectrumdetectioniSstudied．andanenhancedener科detectionalgorithmiSdeducedbasedontraditionalenergydetectionmethodfirstly．Secondly,themechanismofspectrumsharingunderInterferenceTemperatureLimits(ITL

8、)ofmultiplesystemsinclassicinterferencetemperaturelimitsmodeliSanalyzed．andanewITLmodeliS