论文研究-基于协作网络编码的认知无线电网络功率分配算法 .pdf

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基于协作网络编码的认知无线电网络功率分配算法,刘媛媛,宋梅,本文提出了一种在OFDMA认知协作通信系统中,主用户和次用户以underlay形式共存,分别进行协作通信并协助对方进行通信的场景,在协作��
山国武技论文在丝 (-B)| B (-B) B 0+ 其中, B|+(-B) 在最坏的情况下, (-B B 到链路的十扰的最大等效信道增益为, C 同时, 链路的等效信道增益为|,|=| (-B) (-B)|+尸 因此,式()可进步简化为 y 到链路总速率为: +r 其中,M表示子载波分配因子,将子载波分配给该链路则p=,否则为。 的最大噪声温度 其中,是所有子载波上的最大总功率和,是系 统带宽,为 常数。 功率分配算法 木文提出以最大化链路的传输速率为目标的认知协作网络功率分配算法(), 对在各个了载波上的功率分配进行求解,提晑频谱資源的利用率。在本节中,将分两种 情况分别分析,第一种简化情况是,只考虑单个和单个之问的影响,次用户的传输 主要受到主用户干扰温度的限制;第二种情况是,考虑单个以及多个之间的影响, 次用户的传输不仅受到主用户干扰温度的限制,同时还存在来自其他用户的干扰。 单个次用户 在只考虑单个次用户与单个主用户链烙时,根据公式()(),可得到,最大化 速率的功率分问题可以描述为 其中,||=|B (-B 和分别表小干 山国武花论文在丝 扰温度的峰值和均值。限制条件是总功率限制,表示了载波上的最大扰不能超 过该信道上的噪声温度峰值, 表示子载波上的最大传输功 率值。表示每个子载波上的『均噪声门限 为了更加方便的对()进行求解,将限制条件进行放宽,分为以下两种情况: 在只考虑,限制条件下,即考虑功率限制及干扰峰值的限制,对()进行求解, 可以得到 其中,g= 是非负拉格朗日乘子,且满足∑(q)= 在只考虑,限制条件下,即考虑功率限制及平均干扰的限制,对()进行求解, 可以得到 其中,5为非负的拉格朗日乘子,可以采用注水算法进行求解。 个次用户 假设共存在个次用户,在考虑干扰的同时,也考虑其他的干扰的情况下 最大化系统吞叶量的优化问题可以表示为 ∑∑≤ 其中, 分别表示次用户在子载波上的功率和信道增益,表示次用户 在子载波上到主用户的最大等效信道增益。对()进行求解,得到: ( 其中,W为非负拉格朗日乘子,且满足∑4()= ∑ 仿真结果分析 假设用户节点协作基于 传输,不考虑导频和信令控制占用的子载波,子载波总 山国武花论文在丝 数 ,每个了载波大小为,噪声功率谱密度为 。嵱径损耗模型为 ≥,总功率为 。为了更直观的对本文所提算法进行分析,在本 节中,将本文所提认知协作网络编码最人化速率算法( )与功率均分算法 ),用户间不采用协作的直传最大化速率算法( ),以及用户直 传功率均分算法( )进行对比。 图频谱效率随最人功率限制的变化 从图中可以看出,随着用户总功率限制的增大,所有算法的频谱效率都呈现上升 趋势,这主要是因为,用户速率和功率有直接的关系,增大会情来用户速率的提高,在 同等带宽的前提下,用户速率提高了,频谱效率也相应的提高了。本文所提岀的 算法的频谱利用率一直高于其他算法,比 算法高出 比 算法高出 算法髙出,并且采用协作网络编码的算法频谱 利用率要高」直传算法。 的个数 图系统总速率随个数的变化 从佟中可以看出,三种算法的系统速率都腚着个数的增长而增长,主要是由于随 着用户个数的増加,所有用户的速率和必然是増加的,并且本文所提算法系统速率最高,因 为本文所提算法时以最大化系统速率和为目标的,系统中信道条件好的子载波能够分配到更 多的资源,随着用户数的增加,信道条件好的子载波的个数也会增加,总的系统速率和也就 山国武花论文在丝 会相应的增加 结论 本文给出了一种认知无线电网络中主次用户同时进行协作传输的场景,并在这一场景 中,提出了一种以最大化系统吞吐量为日标的功率分配策略,并分别对单以及多 的情况进行了分析求解。仿真结果表明,所提认知协作网络编码传输方式能够提高系统昋吐 量,同时,最大化系统昋吐量的功率分配策咯能够获得最大的频谱效率。 参考文献 贺新颖,曾志明,郭彩丽认知无线电技术的研究、应用级标准化 中国科技论文在线,

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