基于MIMo-OFDM的认知无线电系统资源分配算法的研究

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在现有的无线环境中由于频谱紧缺以及频谱利用率非常低等问题引起了外界对提高频谱资源利用率的研究。认知无线电技术作为非常有前景的技术之一应运而生。现有的大部分的频段已经分配给了授权用户(Primary User,PR),而认知无线电技术是让认知用户(Cognitive radio user,CR.)和授权用户共享同一频谱资源。在认知无线电系统中,频谱接入方式分为两种:机会频谱接入和频谱共享。机会频谱接入机制利用频谱空洞的模型让CR占用PR不工作的频段;而频谱共享机制是利用干扰温度模型,在CR与PR同频段传输信息的同时保证对PR的干扰小于一定的阈值。本文考虑频谱共享机制模型。为了满足CR系统更高的数据传输速率,更好的通信质量以及更大的系统容量的需求,多发射天线多接收天线(Multiple Input Multiple Output,MIMO)和正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing,OFDM)技术可以在不牺牲带宽和发射功率的情况下成倍的提高信道容量同时对抗多径衰落。将认知无线电技术与MIMO-OFDM技术结合可以更好的提高频谱利用率以及系统的性能。   本论文的工作主要有以下两点:第一我们研究认知MIMO-OFDM系统下的功率分配,同时将信道感知机制应用到此系统中。在此系统中CR系统是基于MIMO-OFDM技术,PR系统基于MIMO技术。由于实际情况中,PR和CR属于不同的系统,CR到PR之间的信道信息不容易直接获得,因此在本文中我们用信道感知的方法去获得。在信道感知的机制中,CR首先监听PR的传输,然后估计从CR到PR的信道信息。根据得到的信道信息我们计算出来波束成形矩阵。由于非理想信道感知对PR会造成干扰,我们在保证这个干扰小于一定的阈值且发射功率低于一定的阈值的基础上最大化认知系统容量,同时提出了一种最优的功率分配算法。通过仿真结果验证系统的性能以及CR发射功率,干扰功率以及CR系统吞吐量之问的关系。   第二我们将认知MIMO-OFDM系统延伸到了多用户下行链路认知多发射天线多接收天线和正交频分多址(Multiple Input Multiple Output and OrthogonalFrequency Division Multiplexing Access,M1MO-OFDMA)系统,并考虑系统中的资源分配问题。和第一点类似,我们利用信道感知的技术估计从CR发射端到PR之间的信道信息并做波束成形。在考虑了不完全信道感知的机制引起的对PR的干扰约束和发射功率约束的情况下最大化CR系统的吞吐量,并提出了一种近最优的低复杂度的载波和功率结合的算法。同时在文章中证明了此算法在发射功率超过一定的门限值时为最优的算法。仿真结果验证了近最优的算法可以达到接近最优算法的性能。
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