認知網(wǎng)絡中繼節(jié)點選擇與信道分配算法研究.pdf

1、認知無線電被認為是緩解無線頻譜資源稀缺問題的一個行之有效的技術，在認知無線電上發(fā)展而來的認知網(wǎng)絡，是目前的研究熱點。
　　本文針對認知網(wǎng)絡的中繼選擇與信道分配問題進行了研究，通過將該問題建模為一個三維指派問題，并使用拉格朗日松弛與次梯度算法給出了求解近似最優(yōu)值的方法，進而得出了求解多源節(jié)點下的聯(lián)合中繼選擇與信道分配問題的JRSCA(Joint Relay Selection and Channel Allocation，JRSCA

2、)算法；在信道少于信源的場景中，為了兼顧網(wǎng)絡的公平性，將JRSCA算法進行了適當?shù)臄U展，提出了解決一類變權二維指派問題的算法，并用該算法替換 JRSCA算法中調(diào)用的Kuhn-Munkres算法，最終得到了能夠保證認知網(wǎng)絡公平性的 FJRSCA(Fair Joint Relay Selection and Channel Allocation，F(xiàn)JRSCA)算法；考慮到功率分配能夠大幅提升系統(tǒng)的吞吐量，因此本文研究了在認知網(wǎng)絡中只有單源節(jié)

3、點需要傳輸數(shù)據(jù)時的中繼、信道、功率聯(lián)合分配問題，給出了解決此問題的SJRCP(Single source Joint Relay，Channel and Power allocation，SJRCP)算法；另外，在得出SJRCP算法的過程中，本文給出了解決一類凸優(yōu)化問題的一個算法，該算法可以有效地解決 SJRCP中的功率分配問題以及其他類似的多載波優(yōu)化問題。與內(nèi)點法相比，該算法的運行時間與迭代次數(shù)均不受問題規(guī)模的影響。
　　仿真結(jié)

4、果表明，JRSCA算法、FJRSCA算法以及SJRCP算法均優(yōu)于已知的同類算法：在多源節(jié)點的認知網(wǎng)絡中，與目前已知的同類算法 GRC(Greedy based Relay selection and Channel allocation，GRC)算法相比，JRSCA算法可以提高10％左右的吞吐量；當認知網(wǎng)絡中信道數(shù)少于信源時，F(xiàn)JRSCA算法不但能在吞吐量上超出GRC算法約5%，而且可以達到比GRC算法更好的公平性；在單源節(jié)點的認知網(wǎng)絡