認知無線電中頻譜聚合與分配技術(shù)研究.pdf

1、隨著無線通信技術(shù)的不斷發(fā)展,無線頻譜資源越來越稀缺。與此同時,授權(quán)頻段的頻譜利用率卻非常低,這造成了頻譜資源的極大浪費。認知無線電能夠檢測獲得頻譜中的頻譜空洞,并在避免對現(xiàn)存服務(wù)造成干擾的前提下,機會地利用這些頻譜資源。然而,由于認知無線電檢測得到的頻譜通常是不連續(xù)的,許多帶寬較小的頻譜空洞常常不滿足用戶寬帶業(yè)務(wù)的需求,因而傳統(tǒng)的連續(xù)頻譜分配將不能利用這些離散的頻譜資源。頻譜聚合是一個解決以上問題的有效方法,它能夠?qū)㈦x散的頻譜資源聚合在

2、一起使用,在滿足用戶寬帶需求的同時,提高頻譜的利用率。
　　本文對認知無線電中頻譜聚合與分配技術(shù)進行研究,首先介紹頻譜聚合技術(shù)以及當(dāng)前一些典型的聚合頻譜分配方法,針對當(dāng)前方法的研究背景,本文將基于聚合的頻譜分配建模為背包問題,提出了基于背包問題的聚合頻譜分配機制,同時設(shè)計了相應(yīng)的求解算法,該算法可得到局部最優(yōu)解。在實現(xiàn)了聚合頻譜分配局部最優(yōu)的基礎(chǔ)上,本文試圖從全局最優(yōu)的角度進一步研究該問題,并將該問題建模為一個多背包問題,提出了基

3、于多背包問題的聚合頻譜分配機制,該機制包含搜索算法與分配算法,搜索算法通過利用頻譜聚合對全頻段進行掃描,以獲得全部可用的頻譜背包,進而利用設(shè)計的最優(yōu)分配算法可實現(xiàn)對這些頻譜背包進行最優(yōu)分配。由于最優(yōu)分配算法具有較高復(fù)雜度,本文同時設(shè)計了一個啟發(fā)式分配算法,該算法實現(xiàn)了計算復(fù)雜度與性能之間的折中?？紤]到頻譜的異質(zhì)性,本文進一步將聚合頻譜分配建模為廣義分配問題,并對該模型進行了簡要分析,其可以作為進一步的研究方向。最后,本文對設(shè)計的不同機制