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随着无线通信技术的飞速发展和广泛应用,人们对无线宽带通信的需求量呈现出几何式增长。因此,频谱资源紧缺成为目前无线通信系统中亟待解决的问题。然而,目前无线频谱资源的利用率并不高,造成这种现象的主要矛盾点是:一边是已授权频谱资源的利用率不高,一边是频谱需求量的快速增加。认知无线电技术(CR)可以从本质上解决已授权频段使用率不高的问题。在认知无线电网络中,认知用户通过感知授权频段的使用情况,在不对授权用户造成破坏性影响的条件下合理使用这些频谱资源,可以进一步提高频谱利用率。认知无线电能提高频谱利用率,但认知用户不能对授权用户的正常通信造成破坏性干扰,这限制了认知用户的发射功率,从而限制了认知用户的通信业务速率;而中继协作能有效地提升数据传输效率,产生分集增益,显著地优化通信网络性能,使认知用户在低功率发射的情况下达到业务所需求的速率。因此,认知无线电技术和协作通信倍受无线通信界的关注。在认知无线电中继协作通信系统中,既要使认知用户对授权用户造成的干扰小于干扰门限值,又要使认知用户达到通信业务所需的速率;同时,为了实现低功耗“绿色”通信,又力图使系统的功率消耗最小。将中继协作与认知无线电技术相结合是提高频谱资源利用率和减小系统功率消耗的有效方法之一。本文探讨了认知无线电中继协作通信系统中,认知用户的功率优化分配问题。在认知无线电中继协作通信场景下,提出了一种基于授权用户通信质量保证的功率优化分配算法。在该算法中,首先利用松弛耦合约束条件,把满足时间共享条件的优化问题转化成相应的拉格朗日函数,然后消除拉格朗日函数约束条件的耦合关系,并通过KKT条件和次梯度法对优化问题进行求解。该算法注重对授权用户通信质量的保护,而不是一味的追求最大认知用户吞吐量,它既能保护授权用户的总体通信质量和最差通信质量,又能使认知用户的通信容量最大化。最后,在瑞利衰落信道下,对所提的优化算法进行Matlab数值仿真,验证该优化算法的正确性。