干扰温度模型是认知无线电中频谱分配的一个重要模型,但是该模型也存在着局部干扰。针对该问题,提出了一种基于MIMO-OFDM的功率门限模型,以实现非授权信号的自适应频谱成型。针对迭代过程中估计值偏离目标值时收敛较慢的情况,提出混合二分算法。仿真结果表明,该方法能够克服干扰温度模型的局部干扰问题,使用MIMO技术可进一步提高系统性能,通过动态功率分配算法可降低计算复杂性并提高频谱利用率。
### 基于干扰温度模型的认知无线电动态功率分配算法
#### 一、引言
在当前无线通信技术迅速发展的背景下，频谱资源变得日益稀缺。认知无线电技术作为一种新兴的频谱共享技术，旨在通过频谱感知信息以及自适应调整工作参数的方式，提升空闲频谱的利用率，同时确保对主用户的频谱共享不会造成过多干扰。其中，干扰温度模型作为一种重要的频谱分配策略，在提高频谱效率方面表现出色，但也存在局部干扰的问题。
#### 二、干扰温度模型及其局限性
干扰温度模型是一种用于评估和管理无线网络中干扰水平的方法。它定义了一个最大允许干扰水平，称为“干扰温度阈值”，以确保无线通信系统能够在允许的干扰范围内正常运行。然而，这一模型的主要局限性在于其容易受到局部干扰的影响，即在某些特定区域内干扰水平可能远高于平均值，导致整体性能下降。
#### 三、MIMO-OFDM技术概述
多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）技术和正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术的结合，即MIMO-OFDM，是一种高效的数据传输技术。MIMO技术通过使用多个天线进行发送和接收，可以显著提高数据传输速率和频谱效率。而OFDM则是一种将高速数据流分割成多个低速子流的技术，每个子流通过一个独立的子载波进行传输，从而减少多径效应的影响。MIMO-OFDM的结合不仅可以提高数据传输速率，还可以增强系统的抗干扰能力。
#### 四、基于MIMO-OFDM的功率门限模型
为了解决干扰温度模型中存在的局部干扰问题，本文提出了一种基于MIMO-OFDM的功率门限模型。该模型通过动态调整认知用户信号的功率水平，实现非授权信号的自适应频谱成型。具体来说，通过监测各个子载波上的干扰情况，动态调整各子载波的发射功率，使得总体干扰水平控制在干扰温度阈值以下，同时最大化系统的总传输速率。
#### 五、混合二分算法
在动态功率分配的过程中，如果估计值偏离目标值较大，则可能会出现收敛速度较慢的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种混合二分算法。该算法结合了传统的二分搜索法的优点，通过快速逼近目标值，提高了算法的收敛速度。具体而言，在初始阶段使用较大的步长快速缩小搜索范围，随后逐渐减小步长以更精确地逼近最优解。
#### 六、仿真结果与分析
通过对所提出的基于MIMO-OFDM的功率门限模型和混合二分算法进行仿真实验，结果显示该方法能够有效克服干扰温度模型中的局部干扰问题。此外，使用MIMO技术还能进一步提高系统的性能，包括提高数据传输速率和频谱利用率。动态功率分配算法不仅降低了计算复杂性，还能够更好地利用可用频谱资源，提高了整体系统的效率。
#### 七、结论
本文提出了一种基于MIMO-OFDM的功率门限模型和混合二分算法，有效地解决了干扰温度模型中存在的局部干扰问题，并通过动态功率分配提高了系统的性能。未来的研究可以考虑在更复杂的网络环境中验证这些技术的有效性，以进一步推动认知无线电技术的发展。
通过引入MIMO-OFDM技术和优化的功率分配算法，可以显著改善认知无线电系统的性能，特别是在处理局部干扰问题方面。这对于未来无线通信技术的发展具有重要意义。
