论文部分内容阅读
随着无线通信技术的不断发展，无线频谱资源越来越稀缺。与此同时，授权频段的频谱利用率却非常低，这造成了频谱资源的极大浪费。认知无线电能够检测获得频谱中的频谱空洞，并在避免对现存服务造成干扰的前提下，机会地利用这些频谱资源。然而，由于认知无线电检测得到的频谱通常是不连续的，许多带宽较小的频谱空洞常常不满足用户宽带业务的需求，因而传统的连续频谱分配将不能利用这些离散的频谱资源。频谱聚合是一个解决以上问题的有效方法，它能够将离散的频谱资源聚合在一起使用，在满足用户宽带需求的同时，提高频谱的利用率。本文对认知无线电中频谱聚合与分配技术进行研究，首先介绍频谱聚合技术以及当前一些典型的聚合频谱分配方法，针对当前方法的研究背景，本文将基于聚合的频谱分配建模为背包问题，提出了基于背包问题的聚合频谱分配机制，同时设计了相应的求解算法，该算法可得到局部最优解。在实现了聚合频谱分配局部最优的基础上，本文试图从全局最优的角度进一步研究该问题，并将该问题建模为一个多背包问题，提出了基于多背包问题的聚合频谱分配机制，该机制包含搜索算法与分配算法，搜索算法通过利用频谱聚合对全频段进行扫描，以获得全部可用的频谱背包，进而利用设计的最优分配算法可实现对这些频谱背包进行最优分配。由于最优分配算法具有较高复杂度，本文同时设计了一个启发式分配算法，该算法实现了计算复杂度与性能之间的折中。考虑到频谱的异质性，本文进一步将聚合频谱分配建模为广义分配问题，并对该模型进行了简要分析，其可以作为进一步的研究方向。最后，本文对设计的不同机制的性能进行了仿真，结果表明本文提出的方法能够显著地提升频谱的利用率。