2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、在無線移動通信系統(tǒng)中,信道的衰落會降低信號傳輸?shù)目煽啃?。空間或多天線協(xié)作分集技術(shù)通過用戶之間共享天線,實現(xiàn)虛擬多天線傳輸以獲得空域分集,從而減小無線信道衰落影響,提高通信性能,是一種具有較大實用價值的新型空間分集技術(shù)。協(xié)作分集技術(shù)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)、無線自組織(Ad-Hoc)網(wǎng)、無線Mesh網(wǎng)、以及蜂窩網(wǎng)等系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用前景,并將成為以多種異構(gòu)融合網(wǎng)絡(luò)為特征的下一代無線通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。
   另一方面,隨著

2、無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展,頻譜資源變得越來越緊張,認知無線電(Cognitive Radio,CR)技術(shù)已經(jīng)被公認為是提高網(wǎng)絡(luò)頻譜資源利用率問題的有效解決方法。盡管協(xié)作通信技術(shù)能夠提高系統(tǒng)的抗衰落能力,認知無線電技術(shù)可以提高無線頻譜的使用效率,但這還不足以解決無線通信中存在的上述兩個問題。協(xié)作通信技術(shù)和認知無線電技術(shù)結(jié)合已經(jīng)成為近年來的研究熱點。兩種技術(shù)結(jié)合將為同時提高系統(tǒng)的抗衰落性能、信道容量、頻譜利用率提供一種可能的解決方案。

3、   為此,論文開展了對協(xié)作中繼通信關(guān)鍵技術(shù)的研究,研究提高協(xié)作分集性能或效率的方法。進一步,論文將研究協(xié)作通信和認知無線電結(jié)合技術(shù),對認知網(wǎng)絡(luò)協(xié)作分集進行優(yōu)化設(shè)計。論文的主要研究內(nèi)容和研究成果如下:
   首先,研究在授權(quán)網(wǎng)絡(luò)中用戶固定分配信道資源情況下的協(xié)作策略,內(nèi)容涵蓋于第三章。考慮能量受限的網(wǎng)絡(luò),如傳感器網(wǎng)絡(luò),研究最小化網(wǎng)絡(luò)傳輸能量消耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的協(xié)作MIMO傳輸策略。在此基礎(chǔ)上,提出了基于協(xié)作MIMO的節(jié)點選

4、擇及優(yōu)化算法。和以前的研究不同的是:算法不考慮源節(jié)點到目的節(jié)點一次傳輸中一跳或多跳能耗最小化問題,而是考慮整網(wǎng)為執(zhí)行整個應(yīng)用的能量消耗,從而最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期。
   其次,研究共存式(underlay)頻譜共享模式下認知網(wǎng)絡(luò)協(xié)作分集技術(shù),將研究CR系統(tǒng)在峰值傳輸功率限制條件下的協(xié)作策略及性能分析,內(nèi)容涵蓋于第四、五、六章。具體如下:
   1、第四章針對能量受限的認知網(wǎng)絡(luò),如傳感器網(wǎng)絡(luò),研究頻譜共享模式下提高網(wǎng)絡(luò)能效的

5、認知網(wǎng)絡(luò)協(xié)作技術(shù),提出了一種基于認知網(wǎng)絡(luò)協(xié)作功率分配策略,該策略在保證授權(quán)用戶服務(wù)質(zhì)量的前提下最小化認知系統(tǒng)的能量消耗。仿真結(jié)果表明,和直接傳輸相比,所提出的算法提高了認知網(wǎng)絡(luò)的能效性。
   2、第五章針對多個中繼與源節(jié)點協(xié)作通信的認知無線電協(xié)作場景,提出了一種基于放大轉(zhuǎn)發(fā)(Amplify and Forward,AF)模式下的功率分配優(yōu)化算法,算法不需要中心節(jié)點控制,中繼節(jié)點根據(jù)目的節(jié)點廣播的很少信息進行傳輸功率調(diào)整,算法實

6、現(xiàn)簡單。仿真結(jié)果表明和直接傳輸及等功率傳輸方案相比,提出的分布式協(xié)作功率分配方案獲得了進一步的性能增益,中斷概率顯著下降。
   3、現(xiàn)有的對協(xié)作分集容量、中斷概率及誤碼率(BER)等的分析主要是針對固定頻譜分配情況。第六章對共存式頻譜共享環(huán)境下的認知無線電單節(jié)點協(xié)作系統(tǒng)性能進行了分析,并給出了基于譯碼轉(zhuǎn)發(fā)模式的認知系統(tǒng)協(xié)作中斷概率近似表達式。仿真結(jié)果驗證了理論分析的正確性。
   通過全文的研究可以看出:在無線協(xié)作通信

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