基于認知無線電的頻譜分配和調(diào)度技術(shù)研究.pdf

1、隨著無線通信技術(shù)在人們?nèi)粘Ｉ钪械膹V泛應用，頻譜資源匱乏問題日益嚴重。研究表明，目前的固定頻譜分配制度導致頻譜資源平均利用率低下，且極不均衡。有限的可用頻譜和低的頻譜資源利用率決定了急需一種新的通信方式。認知無線電技術(shù)在這樣的背景下應運而生，它能夠主動檢測頻譜使用情況，自適應的改變自身通信參數(shù)，擇機的選擇主用戶暫不使用的頻段進行通信，具有靈活、頻譜利用率高等優(yōu)點。認知無線電的出現(xiàn)為解決頻譜資源不足、實現(xiàn)頻譜動態(tài)管理及提高頻譜利用率開創(chuàng)了

2、嶄新的局面。
　　 但是，對頻譜的靈活應用要求認知無線電系統(tǒng)能夠準確的檢測并動態(tài)的分配可用頻譜資源，其間還要為主用戶的出現(xiàn)實現(xiàn)退避和切換功能。因此，通過有效的頻譜分配和調(diào)度實現(xiàn)頻譜共享是認知無線電無線資源管理中的核心問題之一。認知無線電頻譜分配和調(diào)度技術(shù)的主要目的是通過感知主用戶的存在，提出自適應的策略，充分利用空閑頻譜而不干擾主用戶，從而極大的提高頻譜利用率。本文在頻譜感知的基礎之上，緊緊圍繞頻譜分配共享技術(shù)展開討論，首先從非

3、合作博弈的角度提出頻譜分配的新算法，其次著重考慮主用戶的隨機到達導致頻譜空穴的時變特性，提出了機會頻譜調(diào)度的新算法。
　　 本文主要包含以下內(nèi)容：
　　 第一，研究了認知無線電與基于認知無線電的頻譜分配共享技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展情況。深入研究了頻譜分配調(diào)度中的關(guān)鍵技術(shù)，重點分析了實現(xiàn)頻譜分配調(diào)度的理論基礎、研究方法和國內(nèi)外研究進展。
　　 第二，研究了非合作博弈中基于囚徒困境和重復囚徒困境模型的頻譜分配問題。在高斯

4、干擾信道中，多個認知用戶共存并相互干擾，認知用戶間的頻譜分配問題可以通過建立囚徒困境模型來分析。在囚徒困境模型中，自私理性的認知用戶貪婪地擴展自身所占頻譜空間，并通過頻分復用或迭代注水等方式實現(xiàn)最大化自身速率，最終導致了納什均衡。本文在介紹基于進化策略的重復博弈模型實現(xiàn)高斯干擾信道中優(yōu)化的頻譜分配的基礎上，提出基于Q-learning的進化博弈決策算法，并通過仿真驗證了Q-learning算法相比現(xiàn)有的進化策略在解決囚徒困境問題時的有效

5、性和優(yōu)越性，進而說明了在重復囚徒困境博弈模型中，利用Q-learning算法可以使認知用戶從競爭走向合作，得到全局優(yōu)化的頻譜分配性能。
　　 第三，研究了分布式環(huán)境中認知用戶通過機會調(diào)度實現(xiàn)頻譜共享的問題?？紤]到主用戶的隨機到達和信道的時變衰落同時影響感知頻譜的可用性，本文提出公平有效且最小化干擾的調(diào)度機制，采用離散隨機逼近算法解決傳輸模式選擇的優(yōu)化問題，即傳輸用戶子集選擇和信道分配問題，從而充分利用空、時、頻域資源實現(xiàn)頻譜共享