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无线通信技术和各种智能设备的快速发展对传统无线通信网络产生巨大的冲击,如何在复杂的通信环境中保证用户的通信质量,提高用户的服务质量是亟需解决的问题。为了建立符合实际通信环境的信道,考虑信道的不确定性对系统的影响至关重要。由于用户所处的位置和环境等不同,如何选择合适的中继及子载波协助其传输信息也是提高系统通信质量的关键。本文针对中继协助的不同通信场景,通过对功率、中继、子载波等合理的分配来优化系统性能。首先,针对动态变化环境下信道具有不确定性和边缘移动用户通信质量差的问题,提出一个联合移动中继选择、子载波分配和功率分配的鲁棒功率控制算法。在信道估计误差服从某种分布的假设下,通过中断概率约束的形式模拟不确定性信道的状态,然后利用数学方法将其转化成可处理的形式。利用移动中继协助通信可以提高移动通信系统的灵活性和通信质量。仿真验证了该算法通过不断调整功率可以获得动态通信环境下系统的最大能效。其次,针对现有无线网络频谱资源利用率不高的问题,构造了一个联合中继选择、子载波配对的中继协助的认知无线网络资源优化问题,通过主用户和次级用户共享频谱的方式提高频谱利用率。利用目标最大化准则和匈牙利算法解决了中继选择和子载波最优分配的问题,最后利用拉格朗日乘子法求得了最优功率表达式。仿真结果表明,提出的基于中继选择和子载波分配的能效最大化算法具有较强的鲁棒性、良好的系统可扩展性和较低的算法复杂度,而且与现有算法比较有着更高的能效值。最后,针对5G场景下双层多用户网络中如何提高系统速率和降低系统解码复杂度等问题,提出了一种非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)网络下联合功率控制、子载波分配和用户配对的算法。用户配对策略用于均衡系统通信速率和系统解码复杂度。NOMA与串行干扰消除(Serial Interference Cancellation,SIC)技术相结合提高系统通信速率。仿真验证了提出的算法有着较低的系统解码复杂度,而且相比于其他算法有着更高的通信速率。