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面向服务质量保障的认知无线电核心技术研究

作　者: 鲜永菊
导　师: 田逢春
学　校: 重庆大学
专　业: 电路与系统
关键词: 认知无线电服务质量频谱预测频谱接入频谱分配
分类号: TN925
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

无线电频谱（以下简称频谱）是无线通信中一种稀缺而又宝贵的自然资源，已开发出来的频谱绝大部分已分配。随着无线通信业务的快速发展，频谱需求迅速增长，致使频谱资源紧缺问题更加突出，成为制约无线通信发展的新瓶颈。认知无线电（CR）技术因其能够有效地解决当前无线频谱资源紧缺问题而成为近年来无线通信领域中重要的研究热点。CR技术的基本思想非常简单，但其设计和实现却面临很多挑战。为使认知无线电技术较好地实用化，仍需要开展大量的研究工作，尤其在面向服务质量保障的核心技术方面。本文重点研究了面向服务质量保障的认知无线电部分相关核心技术，主要涉及面向服务质量保障的模型框架、频谱预测、频谱接入、频谱分配、分组调度等。论文工作主要体现在以下几个方面：（1）在面向服务质量保障的模型框架方面，分析了认知无线电环境下影响服务质量保障的主要因素，探讨了服务质量保证策略，设计了一种保障服务质量的动态频谱使用模型。此模型可适应不同环境的需求，灵活性强，也可以充分利用现有的成熟的研究成果。本文研究内容为基于此模型下的一系列关键技术，包括频谱预测、接入控制、频谱分配及调度技术等，这些研究都以服务质量保障为基本出发点。（2）在频谱预测方面，通过对频谱历史信息的分析，研究了多变量灰色模型MGM和自适应的多变量灰色模型AMGM，提出了两种适合于频谱可用性预测的改进多变量自适应灰色模型eeAMGM和eeeAMGM。仿真结果表明，所提出的两种模型较原模型在预测性能方面都有较大的改进，各项误差指标、精度等级、可靠性等都很好，能够较好地用于频谱可用性的预测。研究了信道状态剩余时长序列的产生，并利用混沌与神经网络理论进行信道状态剩余时长的预测，设计了基于混沌神经网络的的剩余时长预测模型，给出了其预测流程和预测模块结构图，并对其进行了性能评估，仿真结果验证了预测模型的有效性。（3）在频谱接入方面，采用强制优先排队和马尔可夫理论对认知无线电网络中的动态频谱接入过程进行模拟建模和分析，得出了网络适合次用户（或称为认知用户）接入的条件；在此基础上，提出了一种针对次用户的接纳控制方案，此方案能够根据当前频谱资源情况和次用户服务质量需求，自适应地对拟接入的次用户予以接纳或者拒绝，通过这种接纳控制可以更好地保障次用户的QoS要求和网络的整体性能。（4）在信道分配方面，提出了一种基于最小化分配风险的信道分配模型。基于此模型进一步设计了基于最小化切换风险的信道分配方案MHR。MHR统筹考虑了多个分配需求和包括繁忙及空闲在内的所有信道，仿真结果表明，此方案能够大大减小系统中因主用户出现而引起的次用户发生切换的次数，减少了切换开销，也能够很好地改善其他性能指标；通过对MHR中切换风险的重新定义，设计了两种支持两种等级的服务质量区分方案：MHR-TCS-NP和MHR-TCS-PM，其中MHR-TCS-PM中引入了抢占，MHR-TCS-NP没有抢占，仿真结果表明，这两种方案均能有效提高高优先级次用户的成功通信率，降低高优先级次用户的平均等待时延。其中，MHR-TCS-PM还可以更有效地降低Service-I的平均等待时延及切换率等各项指标，提高其通信的成功率。（5）在认知无线电分组调度算法方面，从理论上分析了一种典型的分组调度算法M-LWDF的公平性，由分析得知，在队首分组等待时间服从指数分布的情况下，M-LWDF的业务队列具有相同的调度机会，而与业务类型无关；其公平性在用户业务QoS需求一定的情况下，仅与两队列用户数之比有关。提出了改进的分组调度算法EM-LWDF，EM-LWDF严格依据QoS需求公平准则进行设计，在队首分组等待时间服从指数分布的情况下，其公平性不受用户数之比的影响，理论上其公平指数为1，仿真结果表明，EM-LWDF的公平指数的变化曲线与理论分析结果基本一致，比较接近于1，且不受两队列用户数之比的影响，而且业务的丢包率能够被有效控制在丢包率上限之内。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-11
本文缩略语  11-13
1 绪论  13-21
  1.1 论文背景及研究意义  13-14
  1.2 认知无线电技术的主要问题  14-16
  1.3 认知无线电技术的研究现状  16-19
  1.4 本文研究目标及内容安排  19-21
    1.4.1 研究目标  19
    1.4.2 内容安排  19-21
2 认知无线电网络架构及信道特性  21-29
  2.1 认知无线电网络架构  21-23
  2.2 频谱空洞与信道的抽象模型  23-26
    2.2.1 频谱空洞  23
    2.2.2 信道的抽象模型  23-25
    2.2.3 信道状态估计  25-26
  2.3 信道特征及评估指标  26-28
    2.3.1 信道状态时长及其分布  26-27
    2.3.2 切换风险  27
    2.3.3 信道占用率  27-28
    2.3.4 状态转换率  28
    2.3.5 授权用户到达率  28
    2.3.6 其他参数  28
  2.4 本章小结  28-29
3 服务质量保障策略及动态频谱使用模型框架  29-37
  3.1 服务质量指标  29-30
    3.1.1 阻塞率  29
    3.1.2 切换率  29
    3.1.3 掉线率  29
    3.1.4 其他指标  29-30
  3.2 影响服务质量的主要因素  30-31
    3.2.1 主用户业务特性对服务质量的影响  30
    3.2.2 信道特性对服务质量的影响  30-31
    3.2.3 次用户业务特性对服务质量的影响  31
  3.3 服务质量保障策略  31-32
    3.3.1 协同合作  31
    3.3.2 特性预测  31-32
    3.3.3 接纳控制  32
    3.3.4 联合分配  32
    3.3.5 跨层优化  32
  3.4 支持认知用户服务质量保障的动态频谱使用模型  32-36
  3.5 本章小结  36-37
4 基于灰色系统和混沌神经网络的频谱特性预测  37-79
  4.1 引言  37-38
  4.2 灰色系统动态预测模型及理论分析  38-43
    4.2.1 灰色系统预测模型  39-42
    4.2.2 灰色系统模型的检验  42-43
  4.3 基于灰色系统模型的频谱空洞预测  43-65
    4.3.1 基于预测机制的频谱空洞特性分析  43-44
    4.3.2 频谱空洞灰色特性分析  44
    4.3.3 多变量参数下的频谱特性预测建模  44-51
    4.3.4 仿真及分析  51-65
  4.4 基于混沌神经网络的信道状态剩余时长预测  65-78
    4.4.1 混沌神经网络预测理论基础  65-67
    4.4.2 基于混沌神经网络的信道状态预测流程  67-69
    4.4.3 预测模块  69-72
    4.4.4 性能评估  72-78
  4.5 本章小结  78-79
5 动态频谱接入性能分析与接纳控制  79-105
  5.1 引言  79-80
  5.2 基于排队论的系统模型及理论分析  80-86
    5.2.1 排队模型  80-82
    5.2.2 理论分析  82-86
  5.3 理论结果的数值分析与系统仿真分析  86-95
    5.3.1 数值分析与仿真说明  86-88
    5.3.2 结果分析  88-95
  5.4 接纳控制方案及其性能分析  95-103
    5.4.1 基本思想  95
    5.4.2 接纳控制方案  95-97
    5.4.3 性能分析  97-103
  5.5 本章小结  103-105
6 基于最小化分配风险的信道分配  105-129
  6.1 引言  105-106
  6.2 基于最小化分配风险的信道分配模型  106-111
    6.2.1 推迟占用  108-109
    6.2.2 关联矩阵求解  109
    6.2.3 信道分配  109
    6.2.4 信道关联矩阵元素查找  109-111
    6.2.5 回退至 RAN  111
  6.3 无服务区分的最小化切换风险的信道分配方案 MHR  111-122
    6.3.1 信道切换  111-113
    6.3.2 问题描述  113-115
    6.3.3 信道切换风险  115-117
    6.3.4 信道分配方案 MHR  117
    6.3.5 MHR 性能仿真分析  117-122
  6.4 支持服务区分的 MHR 改进方案 MHR-TCS  122-127
    6.4.1 MHR-TCS 基本思想  122
    6.4.2 MHR-TCS-PM  122-124
    6.4.3 MHR-TCS-NP  124-125
    6.4.4 MHR-TCS 性能仿真分析  125-127
  6.5 本章小结  127-129
7 一种增强的 M-LWDF 分组调度算法  129-143
  7.1 引言  129-130
  7.2 M-LWDF 及其公平性分析  130-136
    7.2.1 变量和符号  130
    7.2.2 M-LWDF 算法调度规则  130
    7.2.3 M-LWDF 公平性分析  130-136
  7.3 增强 M-LWDF 算法 EM-LWDF  136-140
    7.3.1 基本思想及其调度规则  136-137
    7.3.2 EM_LWDF 公平性及加权系数  137-139
    7.3.3 性能评估  139-140
  7.4 本章小结  140-143
8 总结与展望  143-147
  8.1 本文工作总结  143-145
  8.2 后续工作展望  145-147
致谢  147-149
参考文献  149-159
附录  159-161
  A. 作者攻读期间参与的相关科研项目  159
  B. 作者攻读期间发表的相关科研论文  159-161
  C. 作者攻读期间出版编著情况  161

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