高中语文学习资料

基于认知无线电的多用户资源配置在使用多载波码分多址调制的移动点对点网络中摘要：本文提出了基于认知无线电多用户资源的分配框架，用于使用基于直接序列码分多址调制过复用衰落信道的移动点对点网络。特别是，考虑到系统操作时频谱中先前存在的通讯，除了潜在窄带干扰,本文采用信道估计机制提供了遥感和获取信息，如载波的有效性,噪声功率和通道增益。在这种情况下,两频率谱与功率分配到新出现的用户(例如,认知无线用户)，基于分布式多用户资源配置框架，以满足目标数据率和每个认知无线电用户的功率约束，同时还要努力避免与现有的通信以及认知无线电用户的最小化总功率消耗冲突。1.介绍在无线用户通信中,如何有效利用系统资源,如频率频谱和功率,为客户提供高质量的传输是下一代系统调度的主要挑战。为解决这些问题,多用户资源配置基于多载波调制,如正交频分复用(OFDM)已经引起广泛的关注[1]、[2],[3],[4],在那里子载波带、数据传输速率和功率适应性的分配给各用户。然而,这些研究的结果是有限的,因为他们典型的用于移动电话系统的下行链路,给出了可用频谱,一个基站是用来协调合作用户内部单元和最佳分配系统资源。另外,资源分配如文[1]-[4]由假定的频谱的利用率信息执行，在基站帮助下知道是个推理的情况,在基础设施无法利用的情况下这是不现实的,如在点对点网络。在高要求的情形下,如战场的点对点网络、由于环境的约束和/或应用的限制通信装置可能无法运作在一个固定的指配频带,而是要在操作的时候不时地找一个适当的频带。在另一方面,频谱利用信息不直接为用户提供。这些可以为系统设计限制主要的困难。然而,感知无线电技术允许用户动态感知的频谱,可用频谱中找到了一个目标波段的频谱覆盖范围,然后传播而不致于产生过多的干预对该频带现有的用户,为解决这个问题提供技术[5]。为了便于动态频谱进入这样一个认知无线电网络,提出了各种方案。在[6]的基础上,利用了部分可见的马尔科夫决策过程，认知媒体访问控制协议被提出使系统性能最优化,同时限制了对初级用户通过优化信道分配策略的干扰;[7],共享频谱问题在一个未经许可的频带下,被设计成在博弈论途径下;在[8],作者研究了合作在认知无线电频谱传感网络,并显示认知无线电用户间可显著增加合作的灵活性,从而提高了系统的性能。[9]的概念提出了一种传感吞吐量折衷在认知无线电网络,以及如何最大化地在初级用户充分被保护的情况下为认知无线电用户获得吞吐量。在本文中,我们设计了一个使用认知无线电透视图的多用户资源配置框架。在特殊情况下,我们认为整个频谱范围第一个被感知到的多载波系统，它未使用的副载波频带被认知无线电用户所采用，由此增加频谱利用率。因为我们必须为现存的用户避免明显的干扰,我们提出了现有用户的机制检测有效性的划分,在射频(RF)谱估计,以及噪声功率和对于每一个免费的子载波通道增益。然后,将一切所有的都给了这个获得信息,以及功率的约束和一个目标数据率为每个认知无线电用户，即分布式频谱功率分配算法。为了保护初级用户和便于动态访问的过程,换言之,战斗可能由于传输冲突检测错误和缺乏中央控制外,我们还提供了一种自适应功率控制算法为用户的保护和适应性速度控制。一般而言,本论文提出一种系统的设计认知无线电网络架构,包括主要组成部分,和认知无线电系统如何基于系统参数对系统性能产生影响。值得指出本文的重点设计了一个军事认知无线电系统,给出了现有的通讯(初级用户)在频谱覆盖范围,如何适应新用户(认知无线电的用户)在系统中对现存的通讯无干扰。一旦一个新用户成功访问该系统成功并开始传输,它就变成了一个初级用户。本文初级用户和认知无线电的用户的定义与在商业认知无线电系统中有些微不同。该体制的其余部分如下:在第二部分,我们提供了系统的描述,而这一问题制定;第三章中,我们描述了对系统功能正确所必须的检测估计机制,以及详细的算法进行了频谱管理和功率控制;在第四章,我们得出了仿真结果与相应的讨论,最后，在第五部分提出了总结和结论。2.系统描述和问题形成我们考虑一个多载体DSCDMA系统[6]结合无线点对点网络。无线通道被模仿成一个选择性频率,瑞利衰落通道。我们将可用频谱分到频带宽度为M,每一个都有宽带B,M位子载波的总数。我们假定,在[10],选择一个合适的子载波的宽度,每个子载波都经过均匀衰落。此外,我们使用频带受限的多载波波形来消除不同子载波间的干扰。简单地说,我们认为整个频谱分成固定数量的子载波。在某个特定时间,我们假设N对认知无线电发射机和接收器都想进入频道,并且第i对有一个指定的数据传输速率的要求Ri,i=1,…,N,和误码率要求,BERi。然而,一些初级用户可能在使用同样的频谱,所以一些子载波频带可能已经使用了。为了避免干扰原有的通讯(初级用户),那些占领子载波应该被检测并且应该避免被认知无线电用户使用。因此,本文提出了一个检测与估计机制为每个认知无线电用户先检测子载波的可用性,然后估算相应的噪声功率和通道增益为每个可用子载波。我们为用户i定义空闲可用子载波集合Fi,假设存在Ai空闲子载波在那个集合set.1Fi将被检测机制获取，但由于检测错误，并不是所有的决定都是正确的。3.提出基于认知无线电的资源配置从认知无线电角度看这个系统的设计,无论何时移动用户计划通过网络发送数据都能被认知。在特殊情况下,每一个认知过程开始于一个射频发射器的无源信道感知刺激在每个子载波频段，并且确定子载波是否被先前用户占用。同时,噪声功率和相应的通道在每个可用子载波的增益将被接收机所测量。当发射机收集所有必要的信息，通过一个可靠的反馈频道，频谱管理和为功率控制执行分配合适频谱带及相关的功率电平给每个用户。这个先前的描述形成一个认知周期如图，图1。在本节中,我们首先描述了感知无线电基于遥感和评价机制,然后频道我们为频谱和功率管理提出一个有效的架构。在图2,我们展示了这个合作计划的表现在最初的发现错误概率Pe(k)i=Pe=0.05or0.1,foralli,andforH≤11。我们可以看到,当H增加、Pe(k)i明显下降了，即使H不大，H≤5.因此,我们可以通过合作大大降低检测误差概率,从而提高系统的性能。整个检测过程简化图3中。我们可以看到,如图4，N=3，概率相对较高,尤其是当K≥4和M≤32。注意同样,当PNBI大,系统可能产生大量的检测误差,从而使M相当小.这个完整的程序的提议APC/UP/ARC算法在图5。因此,利用提出的APC/UP/ARC弧线算法,每个用户都可以独立运行调整其功率电平并且执行分散式速率控制，在当地SINR测量值,从而使冲突发能够用一个分布式的方式解决。4．仿真结果和讨论在图6,我们展示了标准化的用户吞吐量作为PI功能和多普勒散播。请注意,有两种原因当PI增加时性能降低。当PI增加,将存在更多的初级用户和更少的系统剩下的资源留给认知无线电用户,从而出现更多冲突。同样,当PI增加,检测错误增加。然而,由于所提出的节点之间的合作建议和功率控制算法，性能将退化当PI增加到边缘,尤其是当PI很小,PI≤0.5%。再者,我们注意当多普勒蔓延,由于信道估计误差效率会进一步的降低。这和我们以前的讨论时一致的:当多普勒传播增加,相干时间将减少，信道估算精确度将会降低。也就是,系统性能会降低。在图7,我们展示了标准化用户吞吐量作为两种PI的函数,和NBI的概率PN。我们可以看到,当PI增大时,系统的性能降低,与图6显示的一致。然而,当PN相对较小,系统性能依然很好即使PI是很大。另外,如PN增加,NBI引起更多的性能退化当PI给定,当PN相对比较大,系统会显著下降当PI也很大,因为更多的检测误差发生和减少系统资源可以留给认知无线电用户。我们证明了局部节点合作的影响在这个系统的性能上,如图8。注意在本地协议下性能下降会比没有协议好的多。值得一提的是,该性能没有协议会下降的非常迅速当PI和PN变大。因此,局部节点协议如前所述,是非常可取的分配方法达到满意的表现。在图9,我们展示了控制信道带宽在系统性能上的影响。当一个256千赫高带宽的控制信道可使用,这些信息(可用的子载波组、信道估计和每一个可用的子载波噪声功率估计)所有的64子载波可互换了接收机及其相应的发射器,由此得到良好的性能。注:当控制信道带宽从256千赫减少至32千赫,几乎没有任何性能下降。这是由于这样的事实,一方面,每个用户调整的子载波从最好到最坏的,以及总是挑选最好的子载波传播。在另一方面,当控制信道带宽从256千赫减少到某个值,比如说,32千赫,尽管它不可能反馈所有64个子载波的信息,每个用户总是调整子载波并反馈最好的子载波的信息。因此,当控制通道带宽从256千赫减少至32千赫,用户会挑选相同子载波集传播，所以系统性能相同。因此,我们可以看到,一般来说,为了提供满意的系统性能，对于我们的系统高带宽控制通道,即在发射器和相应的接收器间可交换所有64个子载波的信息是没有必要的假定在256千赫。相反,一个低带宽的控制通道能反馈一部分子载波的信息,如在32-128千赫,就足够了。然而,当控制信道带宽减少到16千赫,系统性能大大减低,因为系统不能提供足够的反馈信息执行资源配置。5.总结和结论在本文中,我们提出了基于认知无线电的资源分配的框架,用于移动点对点网络用基于多载波DSCDMA调制过选择性衰落信道。更确切地说,给出现有的频谱条件和现有的初级用户,我们第一次提出了检测和评价机制去检测每一个子载波的有效性,以及评估信道状态信息和噪声功率;基于此,一个分布式的资源分配方法被提出去共同分配频谱波段,功率和数据率在众多认知无线电的用户。最后,我们调查了在不同情况下该系统的性能并检查了多样关键参数的影响。