認知無線網(wǎng)絡機會頻譜接入的跨層分析和優(yōu)化.pdf

1、近年來，無線通信對頻譜資源需求爆炸性增長與頻譜資源低效利用現(xiàn)實狀況之間的矛盾日益突出。認知無線網(wǎng)絡允許認知用戶通過頻譜感知和機會接入使用未被主用戶使用的頻譜資源，在對主用戶不造成嚴重干擾的條件下使用授權頻段，可以顯著提高頻譜效率，最終實現(xiàn)智能動態(tài)頻譜接入，被認為是解決上述矛盾的關鍵技術之一。因為認知用戶物理層非理想的頻譜感知和媒體接入控制層的競爭接入都會對主用戶干擾概率和認知用戶吞吐量產(chǎn)生影響，所以需要從分析非理想頻譜感知和競爭接入的綜

2、合影響入手，對認知無線網(wǎng)絡的性能進行跨層分析。因為認知用戶與主用戶共享頻譜資源，主用戶干擾概率和認知用戶吞吐量是互相制約的兩個性能指標，所以需要從主用戶干擾概率和認知用戶吞吐量的折中出發(fā)，對認知無線網(wǎng)絡的性能進行跨層優(yōu)化。認知無線網(wǎng)絡的跨層性能分析和優(yōu)化，是認知無線網(wǎng)絡理論研究和實際部署中亟待解決的問題。本文圍繞認知無線網(wǎng)絡機會頻譜接入的跨層性能分析與優(yōu)化展開研究，考慮實際的無線環(huán)境（包括主用戶業(yè)務分布隨機性和信道異構性）以及典型接入?yún)f(xié)

3、議（包括協(xié)作感知接入和多信道認知無線網(wǎng)絡）等具體的網(wǎng)絡場景。主要工作和意義包括：
　　針對認知無線網(wǎng)絡中主用戶干擾概率和認知用戶吞吐量的折中問題，綜合考慮了物理層非理想頻譜感知和MAC層多認知用戶競爭接入的影響，提出了一種跨層的分析模型和優(yōu)化方法。本文理論推導了認知用戶在非理想頻譜感知和多認知用戶競爭接入共同影響下的條件發(fā)送概率。認知用戶條件發(fā)送概率的準確建模是認知無線網(wǎng)絡跨層性能分析和優(yōu)化的基礎。首先，將認知用戶數(shù)據(jù)幀的碰撞分為

4、由于漏警導致的與主用戶的碰撞以及由于競爭導致的與其他認知用戶的碰撞，計算得到了總的碰撞概率，在此基礎上將認知用戶的退避過程建模為二維馬爾科夫鏈，計算了認知用戶在檢測到信道空閑時的條件發(fā)送概率。其次，分析了有代表性的時隙Aloha協(xié)議和DCF協(xié)議，計算得到了認知用戶吞吐量和主用戶干擾概率的閉合表達式。然后，與將檢測概率作為約束的相關研究不同，本文使用主用戶干擾概率作為約束，以認知用戶吞吐量為優(yōu)化目標。最后，證明了當主用戶干擾概率約束轉(zhuǎn)化為

5、等式約束時認知用戶吞吐量最大，并提出了一種關于感知時間的折半查找算法來計算優(yōu)化問題的最優(yōu)解。仿真結果證明，當使用本文提出的跨層解法對頻譜感知參數(shù)進行優(yōu)化時，認知用戶吞吐量明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法獲得的吞吐量。
　　針對主用戶業(yè)務復雜分布下的頻譜感知參數(shù)和幀長度聯(lián)合優(yōu)化問題，采用隨機過程理論將信道狀態(tài)變化建模為交替更新過程，提出了一種二維折半查找算法計算最優(yōu)解。該算法根據(jù)信道狀態(tài)的統(tǒng)計信息自適應調(diào)整認知用戶頻譜感知參數(shù)和幀長度，適用于主用戶

6、隨機到達和離開信道的實際主用戶業(yè)務分布。首先，考慮主用戶在感知階段和數(shù)據(jù)發(fā)送階段隨機到達和離開信道，將能量檢測建模為四元假設的檢測問題。將信道空閑和忙兩種狀態(tài)的轉(zhuǎn)化建模為交替更新過程，通過計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，分析主用戶的業(yè)務分布對頻譜檢測和對認知用戶競爭接入的影響；在此基礎上，分析非理想頻譜感知和認知用戶競爭接入對認知用戶的發(fā)送概率的影響，進而計算主用戶干擾概率和認知用戶吞吐量的閉合表達式，將折中問題建模為主用戶干擾概率約束下的認知用戶吞

7、吐量最大化問題。最后，將優(yōu)化問題分解為對頻譜感知參數(shù)的優(yōu)化和對幀長度的優(yōu)化兩個子優(yōu)化問題，提出了通過對幀長度和感知時間的二維折半查找算法獲得最優(yōu)解，即最優(yōu)的幀長度、感知時間和檢測門限的組合。仿真結果驗證了所提二維搜索算法的有效性，同時也表明當主用戶頻繁離開和到達信道時，認知用戶需要使用更多的額外開銷以保證主用戶干擾概率約束，認知用戶的吞吐量性能會顯著下降。
　　針對功率受限認知無線網(wǎng)絡中信道異構環(huán)境下的頻譜感知和功率分配聯(lián)合優(yōu)化問

8、題，分析了信道衰落特性和認知用戶功率約束對跨層模型的影響，設計了一種基于簇的粒子群算法計算最優(yōu)解。該算法適用于主用戶到認知用戶的信道衰落具有異構性或者認知用戶的平均功率受限的認知無線網(wǎng)絡，可同時提高認知用戶的頻譜效率和能量效率。首先，本文使用自由空間損耗建模主用戶到認知用戶的信道衰落，主用戶到各認知用戶距離的不同使得信道衰落具有異構性；同時考慮每個認知用戶用于頻譜感知和數(shù)據(jù)發(fā)送的平均功率受限，認知用戶根據(jù)信噪比和剩余的發(fā)送功率自適應調(diào)整

9、發(fā)送速率。然后分析了信道異構性和功率受限認知用戶的影響，推導了主用戶干擾概率、認知用戶吞吐量和認知用戶平均功率的閉合表達式，將折中問題建模為主用戶干擾概率和認知用戶平均功率兩個約束下的認知用戶吞吐量最大化問題。最后，為了求解該混合整數(shù)非線性優(yōu)化問題，本文提出了一種基于簇的粒子群算法，通過簇中粒子、速度、適應度和當前最優(yōu)粒子的迭代更新，可收斂至全局最優(yōu)解。仿真結果驗證了基于簇的粒子群算法可以高效的解決優(yōu)化問題，同時，對頻譜感知參數(shù)和進行優(yōu)

10、化時，考慮信道異構性影響可以在滿足主用戶干擾概率的前提下最大化認知用戶吞吐量。
　　針對多信道認知無線網(wǎng)絡的性能分析和優(yōu)化問題，計算了認知用戶選擇子信道隨機性導致的競爭同一子信道的認知用戶數(shù)的概率分布，提出了一種結合子信道數(shù)條件的感知參數(shù)優(yōu)化算法。本文考慮了認知無線網(wǎng)絡可用的“頻譜空洞”多為離散且獨立的多個子信道的現(xiàn)實情況，研究成果能夠為多信道認知無線網(wǎng)絡的設計和優(yōu)化提供理論基礎。首先，考慮多信道認知無線網(wǎng)絡中，認知用戶隨機選擇子

11、信道感知和接入的情況，計算選擇同一子信道的認知用戶數(shù)的概率分布，在此基礎上建模計算認知用戶的條件發(fā)送概率。然后，考慮有代表性的時隙Aloha和D C F兩個接入控制協(xié)議，推導出主用戶干擾概率和認知用戶吞吐量的表達式，將折中問題建模為干擾概率約束下的認知用戶吞吐量最大化問題，同時通過對采樣數(shù)的搜索計算優(yōu)化問題的最優(yōu)解。仿真結果證明，與忽略多信道競爭接入的傳統(tǒng)方法相比，采用本文設計的跨層方法可以顯著提高認知用戶的吞吐量性能；同時，子信道數(shù)也

12、會對優(yōu)化問題的解和認知用戶吞吐量性能產(chǎn)生影響。
　　針對基于協(xié)作感知接入的認知無線網(wǎng)路的性能分析和優(yōu)化問題，定量分析了協(xié)作感知帶來的感知可靠性的改善以及協(xié)作過程引入的額外開銷，提出了一種協(xié)作感知策略和頻譜感知參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化算法。本文從跨層角度對協(xié)作頻譜感知和競爭接入進行綜合分析，適用于協(xié)作認知無線網(wǎng)絡的跨層優(yōu)化。首先，本文對頻譜感知結果的分布、認知用戶協(xié)作的時間開銷以及協(xié)作感知策略進行建模。然后，量化協(xié)作感知導致的可靠性的提升和額