认知无线网络中功率控制优化算法研究

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随着宽带无线通信和移动互联网的飞速发展,有限的频谱资源和固定频谱分配方式,造成频谱的浪费和授权频段利用率低下。认知无线电(CR)技术的提出,解决了频谱资源不足的瓶颈问题, CR技术的高度智能性可以有效地控制和减少干扰,因而被广泛运用于频谱共享系统中,被视为未来通信领域中的“下一个大事件”,拥有广阔的应用前景。基于CR技术的CR网络的发展日新月异,用户的需求和相应的标准也随之出现。CR网络以提高频谱利用率为目的,减少干扰为核心,而功率控制技术是解决干扰问题的首要手段,因此,功率控制技术是CR网络中的研究热点和关键技术之一。  博弈论,是一种用严谨数学模型来解决现实中利害冲突的理论,由于其算法复杂度低、需要的全局信息少,将博弈论引入到CR网络的研究是解决频谱共享问题的新途径。本文具体的研究工作和创新点如下:  (1)对于分布式网络架构,结合非合作博弈理论和干扰温度,同时引入信道状态的概念,提出了一种基于定价机制的功率控制改进算法,给出了基于该算法的功率控制方块图,并分析了该算法的收敛性、纳什均衡解的存在性和唯一性。仿真结果表明基于定价机制的功率控制改进算法不仅具有快速收敛性,符合实时通信;还可以分布式实施、简单实用。与传统算法相比,基于定价机制的功率控制改进算法保证了所有用户的发射功率都低于系统规定中用户的最大发射功率,提高了系统的有效性。  (2)为了满足CR用户需求的多样化,即QoS需求和对不同目标功率需求,考虑到授权用户的干扰限制,提出了一种基于QoS的非合作功率控制改进算法。证明了算法的收敛性、纳什均衡解的存在性和唯一性,分析了代价因子与算法性能之间的关系,从而满足CR用户的不同需求。从用户的迭代功率和信干噪比出发,对比分析了基于QoS的非合作功率控制改进算法和传统算法以及新的SPG算法。通过仿真,基于QoS的非合作功率控制改进算法能够很好地改善用户QoS,提高了系统的性能,还具有节能特性、延长续航时间,更加适合现代化绿色通信等系统。
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