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基于OFDM技术的认知无线电资源分配

作　者: 石爱武
导　师: 李鑫滨
学　校: 燕山大学
专　业: 导航、制导与控制
关键词: 认知无线电 OFDM系统资源分配人工蜂群算法封顶线性注水算法
分类号: TN925
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

认知无线电作为一种新型的智能通信技术，能够有效地缓解由无线通信业务量的不断增长，以及无线通信服务质量需求的不断提高，所带来的频谱资源越来越紧缺的现状。而资源分配是认知无线电频谱资源管理的一项关键技术。本文以最大化系统效益、有效提高频谱资源利用率为目标，研究基于OFDM系统的认知无线电在Overlay和Underlay两种模式下的资源分配问题。首先，在分析总结认知无线电研究现状、认知无线电技术和OFDM技术基本原理的基础上，针对经典迭代注水算法的实现复杂度较高的缺点，本文首次提出利用人工蜂群算法求解Overlay模式下的资源分配问题，将算法中的食物源位置与实际问题中待分配的功率相对应，进而得到一种基于人工蜂群算法的认知无线电功率分配算法。仿真结果表明该方法可以有效地改进现有功率分配方法间接寻优的局限，从而使功率分配问题更易于实现。其次，在上述研究基础上，进一步给出一种利用二进制人工蜂群算法对认知用户的发射功率和调制进制数进行联合优化的认知无线电资源分配方法，将算法中的可行解与发射功率和调制方式的二进制编码相对应，从而对该问题进行优化求解。仿真结果表明该方法可以有效地实现系统效益的最大化。最后，采用两步优化策略解决Underlay模式下的资源分配问题，即先提出一种体现用户间公平性的子载波分配机制，在完成认知用户子载波分配后，进而再给出一种低复杂度的封顶线性注水算法，用以求解该模式下的资源分配优化问题。仿真结果表明该资源分配方法不但保证了认知用户间的公平性，而且在很大程度上降低了算法复杂度。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-19
  1.1 课题背景及研究的意义  10-14
  1.2 国内外研究现状  14-17
    1.2.1 认知无线电的研究现状  14-16
    1.2.2 基于OFDM 系统的资源分配研究现状  16-17
  1.3 本文的主要研究内容  17-19
第2章基于OFDM 系统的认知无线电技术  19-32
  2.1 认知无线电 (CR)技术基本原理  19-22
  2.2 OFDM 技术基本原理  22-26
  2.3 基于OFDM的 C R 系统  26-28
  2.4 基于OFDM的 C R 系统典型功率分配方法  28-30
  2.5 本章小结  30-32
第3章 Overlay 模式下的资源分配  32-50
  3.1 Overlay 模式下功率分配模型  32-33
  3.2 基于人工蜂群算法的功率分配  33-40
    3.2.1 人工蜂群算法  33-36
    3.2.2 利用 ABC算法求解功率分配问题  36-37
    3.2.3 基于 ABC算法的功率分配仿真分析  37-40
  3.3 多参数联合优化模型  40-41
  3.4 基于二进制人工蜂群 (BABC) 算法的决策引擎  41-49
    3.4.1 二进制人工蜂群算法  41-42
    3.4.2 应用BABC 算法优化 C R 系统参数  42-44
    3.4.3 基于BABC 算法的决策引擎仿真分析  44-49
  3.5 本章小结  49-50
第4章 Underlay 模式下的多用户资源分配  50-59
  4.1 Underlay 模式下多用户资源分配模型  50-51
  4.2 认知用户子载波分配  51-52
  4.3 认知用户子载波功率分配  52-55
    4.3.1 最优功率分配算法  53
    4.3.2 封顶线性注水功率分配算法  53-55
  4.4 仿真实验及算法分析  55-58
  4.5 本章小结  58-59
结论  59-61
参考文献  61-67
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  67-68
致谢  68-69
作者简介  69

基于OFDM技术的认知无线电资源分配

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