认知无线网络中接纳控制算法分析与研究

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无线频谱资源是全人类共享的不可再生的战略性资源。随着无线技术的快速发展,无线技术应用呈现爆炸式增长,频谱资源紧张的状况日益突出。另一方面,现有的固定频谱分配方式极大的束缚了频谱利用率。认知无线电技术的出现,为缓解频谱资源不足、实现频谱动态分配及提高频谱利用率开辟了一条新的途径。采用认知无线电技术的认知无线网络能够根据当前网络状态,动态地调整其工作参数和协议。网络在这个自适应过程中学习,并将学习的成果用于优化将来的决策,最终达到改善网络端到端性能的目的。在认知无线网络中,当认知用户以衬底式(underlay)方式和主用户共享授权频谱时,网络在同一时间或同一频段内也许不能既满足所有认知用户的接入请求又不影响主用户的正常通信,这就需要引入接纳控制机制来确定合理的并发用户数量。作为一种预防性流量控制手段,接纳控制能够有效防止网络拥塞并保障用户服务质量。认知无线网络中的接纳控制算法的研究区别于传统无线网络的主要挑战在于主用户系统的干扰温度约束。本论文在传统无线网络接纳控制算法的基础上,提出了两个适用于认知无线网络的接纳控制算法。具体研究内容如下:(1)提出了一种基于移除行为的被动式接纳控制算法网络在负载很高的情况下很难同时支持所有认知用户,根据认知用户对约束条件的不同违背情况,设计了三种不同的认知用户移除准则。这个算法将用户发射功率迭代过程和移除过程交织进行,避免在功率迭代过程中让主用户的干扰温度超过指定的门限,从而保证了主用户的服务质量。(2)提出了一种基于合并行为的主动式接纳控制算法算法在新用户请求接入网络时,通过判别式决定该认知用户的可接纳性,如果接纳,可以同时得到该用户的最优发射功率。通过这个主动式的接纳控制算法,不仅可以提前拒绝不可行用户,而且能够最大化接纳用户数,充分利用频谱资源。它独立于系统采用的功率控制算法和多址接入技术,因此适用范围较广。
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