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论文研究-认知无线电网络基于MIMO的新型频谱共享算法 .pdf 评分

认知无线电网络基于MIMO的新型频谱共享算法,孔雪刚,高锦春,针对运用MIMO波束成形技术的认知无线电网络提出一种新的发送预编码算法和两种频谱共享算法,综合利用了信道信息和主系统的发送预��
山国武技记文在 为了便于分析,假设所研究的授权频段有限,且具有平稳的频率特性,即与 以及与之间的信道状态上要取决于设备的空间位置以及通信环境中的散射体的分 布,工作频率的景响可以忽略,因此有 联合频谱共享算法 发送与接收编码算法 授权基站和授权用户之间,认知基站和认知用户之间均采用波束成形( )的方式进行通信,即:采用信道矩阵的最大奇异值对应的右奇异向量对信号进行预处 理,用最大奇异值对应的左奇异向量进行接收滤波。例如信道矩阵,经过奇异值分解后 可表示为: 假设λ为最大奇异值,右奇异阵的第一列即为该最大奇异值对应的右奇异向量, 左奇异阵的第·列即为该最大奇异值对应的左奇异向量。 那么信号经过发送预处理、信道和接收滤波之后就变成 () 所以信号经过预处理、信道知阵、接收滤波共同作用最终效果相当于信号经过一个增益 为最大奇异值的信道。这乍看来似乎和单天线传输没有分别,但是如果我们用单人线传输其 信道增益和多天线信道矩阵中的各个增益值相仿,而信道矩阵的最大奇异值大于任何一个信 道增益,因此说采用波束成形的办法增加了信道增益,进而提高了通信系统性能。 我们研究下行通信, 与的发射功率为和,为了便于分析,假设各基 站的发送功率相同,有 基站与用户采用波束成形的方式进行通信,则 向占用频道的发射的符号为 发送给的符号为。我们令衣示授 杈基站的预编码向量,表示认知基站的预编码向量;表示授权用户的接收滤波向量, 表示认知用户的接收滤波向量:对进行奇异值分解 A 为 的最大奇异值。因此=,=,所以获得的信号为: 其中,为加性高斯白噪声向量。式()右端竻二项表示来自认知通信的干扰,我们 需合理的设计,使 同理,当认知用户以空分复用的方式与授权用户共享频谱时,授权系统中频道 的接收到的信号如式(): () 式中第·项为有用信号,第二项为授权基站发射信号对认知用户的干扰,第三项为噪声。 因此我们的目的是合理设计使得 设和为认知系统信道矩阵的最大右奇异向量和最大左奇异向量。 预编码算法 构造矩阵 山国武技记文在 用施密特正交化方法正父化得到 将投影到的正交子空间上, 式中的 表示矩阵的秩。 ()将归一化得到 接收滤波算法 ()构造矩阵 ()将投影到正交子空间上 ∑ () 将归一化待到 认知基站通过调凋节发射预编码向量消除了对授权用户的干扰,而认知用户通过调节接收 滤波向量来消除授权基站对自己旳干扰,但是二者都是以发射预编码冋量和接收滤波向量不 再完关为代价的。 完美的认知系统的信道容量理论值为: 由于我们的发送预编码向量和接收滤波向量都不再埋想,因此信道增益·定小于, 信道容量也就达不到 频谱共享算法 频谱共亨算法: 根据以上算法,文献提岀·种由进行决策的频谱共享算法 感知其与和之间的信道信息和H。 ()计算认知通信与对扰之间的空间相关度: 确定共享系统和频道标识: 可见,这种方法全部是从确定发射预编码向量角度考虑,决策也完全由做出 山国武技记文在 文献提出·种收发联合频谱共享算法如下: ()感知其与以及之间的信道信息和 )计算用户侧认知通信与对干扰之间的空间相关度 确定授权系统标识: 感知其与各个和之间的信道信息和 ()计算认知通信与对 干扰之间空间相关度 确定共享系统中频道的标识 可见这种方法是从确定发送预编码向量和确定接收滤波向量两方面考虑的其 决策也由和共同做出 文猷通过仿真对比发现,无论从算法复杂度角度分析还是从系统性能角度分析,联 合频谱共享算法都优于频谱共享算法。 改进的信号处理与频谱共享算法 我们在设计和时一定会偏离和的方向,但偏离的程度越小对我们的认知 系统越有利,也就是越能提髙认知系统的容量。由于在发射信号时我们使用相同的能量,所 以以上四个向量均可归一化为单位向量,因此两向量的夹角越小两向量的数量积越大,所以 该优化问题可表小为: 认知基站侧: 认知用户侧: 文献和文献中在设计时是用理想的将中所有的向量分量全部去掉, 可我们可以发现虽然是一个矩阵,但 整体却只是一个一维的向量,因此如若主 用户在检测信道信息并计算出后,将的信息进行一下广播,我们用理想的只将 分量去掉会使与的偏离程度大大减小。同理主基站在检测信道信息并计算出 山国武技记文在 后,将的信息进行一下广播,我们用理想的只将 分量去掉同样也公使 与的偏离程度大大减小。因此改进的预编码算法如下 ()将投影到 的正交子空间上, - H ()将归·化得到 改进的接收滤波算法如下: ()将投影到 的正父子空间上, ()将归一化得到 证明: 在这一部分,我们将对新提出的发送预编码和接收滤波算法的性能优势从理论上进行 下分析证明 对于该认知系统,从用户是采用 分集的方式进行通信的,即利用 系统增 益值(信道分解后的奇异值)最大的一条信道来进行通信的,所以其信道容量可以表 示为 最大化与分别最大化< >和< >是等价的。又由于新算法在设计发送 预编码向量和接收滤波向量时,采用的是相同的思想,所以在此我们只对新算法中发送预编 码向量的优势进行论证。为便于区分,我们将传统的发送预编码向量和木文所提出的新算法 的发送预编码向量分别表示为和 根据节和节中的构造算法可得: ∑ ∑ 其中是信道矩阵的转置的单位正交化矩阵的第列。由线性代数知识可 知 是中各个列向量的一种线性组合,也就是中所有列向量确定的空间中的 山国武技记文在 个向量,因此我们也可以将此向量作为个基向量对进行单位正交化,该单位正交化 后的矩阵记为我们令的第一列为 。可见和两个矩阵的 列向量尽管不同,但是由这两矩阵的列向量作为基向量的空间却是同一个空间。 是 在的零空间上的投影,当然也就是在的零空间上的投影,所以它也可以被表示为 ∑ 我们假设的零空间的维度为,那么可以表示为: 其中是的零空间的第个基向量。 是去掉了空间中的所有向量,而 是去掉」空间中的第一个基向量,所以其二者可以写为: 十∴ +∴十 …+ 由于所确定空间中的基向量和其零空间中的基向量全部正交,因此有 ∴· +∴ 显然有 同理可证明 因此,采用本文所提出的新算法的系统性能要优于文献中的算法。 改进的频谱共享算法 遍历法: () 感知其与各个和之间的信道信息和 ()计算认知通信与对扰之间的空间相关度: 山国武技记文在 确定共亨系统和信道标 (1 可见,此种算法需要对每个系统中的每个信道进行遍历,因此计算复杂度较高 遍历法需要把每个系统的钶个频段全部检验一遍,因此运算复杂度较高,为此引入 随机法米降低运算复杂度。 随机法 随机挑选一个系统和频道。 可见,随机法不需要任何比较计算,运算复杂度相当低。 复杂度分析 该部分主要从信道感知次数、奇异值分解次数、相关度计算次数和搜索算法几个方面对 采用固有信号处理方式的文献中提出的联合频谱共享算法和采用改进的信号处理方式 的遍历法和随机法频谱共享算法进行对比,对比结果如表 表操作次薮比较 享算法联合选择改进的 改进的随机 操作 遍历法 法 信道感知 奇异值分解 相关度计算 搜索算法 通过上表我们发现改进的遍历法的计算复杂度高于文献中的联合算法,而改进 的随机法的计算复杂度远远低于前两种算法。除此之外由于后两者均采用了改进的信号处理 方式,因此在设计发送预编码向量和接收滤波向量时只需要减掉一个向量的分量,而不是如 文献一样将信道矩阵中所有向量的分量全部减掉,因此避免了人量的累加计算,因此在 信号处理时运算量要低于文献中的联合算法。 仿真结果与分析 该部分对联合算法,改进的遍历法和随机法的认知系统的吞吐量进行了 仿 真,其中系统数,每个系统的频段数我们假设所有的天线间的无线信道均为复高 斯随杋信道,所有的用户和基站均能准确地佔计出信道信息。以下仿真中均假设主从系统的 天线数相等。下面四幅图展示的是随着主系统和认知系统天线数的改变各种算法的性能对 山国武技记文在 文献口的联合算法 一改进的週历法 改进的随机法 信噪比 图,,认知系统的容量随信噪比的变化情况 文献中的联合算云 一改进的随机法 一改进的遍历法 用户大线数 的情况下,认知系统的容量隨系统天线数的变化 可见,在任何情况下改进的两种算法的性能都优于文献中提出的联合算法,并且随 着天线数的不断增加,其优势也就越来越明显,这是因为改进算法无论主系统和认知系统有 多少根天线设计发送预编码向量和接收滤波向量时均只需从最人奇异向量中去担一个维度 上的分量,而文献中的算法随天线数的増多,其需要从最大奇异冋量中去掉的分量也就 越多,因而就会越徧离理想的方向使得性能距理想性能的差距也就越大,所以其性能随天线 数增多反而下降。在两种改进算法中遍历法始终优于随机法,但这种优势是以高计算 复杂度为代价的。 多从用户系统性能分析 文献中所提出的联合算法只适用于单个从用户的场景,而真实的认知无线电通信系 山国武技记文在 统中,往往是多个从用户同吋存在。因此我们这里要将文献的算法和本文做出的两种新 算法推广到多个从用广的场景中。 将单用户算法推广到多用户从用户的发送预编码和接收滤波向量的算法无需更改,要进 行更改的只有频谱共享的算法。在多个从用户的系统中进行频谱共享时,依旧采用干扰的空 间相关度最小的原则,但是当两个从用户选中同一系统的同一频段时,采用信道容量大的优 先的原则。具体各种算法的设计如下 多用户联合算法 ()定义个可用频谱集和个待分配从用户集,将可用频谱集初始化为所有的系统 的所有频谱,待分配从用广集初始化为所有的从用户; ()运用单用户联合算法从可用频谱集中为待分配从用户集中的每个从用户选取授权 系统和频段的标识 ()逐个监测每个可用频谱集中的频段,如果该频段没有被任何从用户选中则不作处 理;若其被一个从用户选中,则把该频段分配给这个从用户,并把它从可用频谱集中删去, 把该用户从待分配从用户集中删去;若此频段被多个从用户选中,则将此频段分配给信道容 量最大的一个从用户,冉将此频段从可用频谱集中删去,将信道容量最大的用户从待分配从 用户集中删去,其余的从用户则不作处理。 ()反复重复()()两个步骤,直至可用频谱集和待分配从用户集有一个为空。 多用户遍历法 将中的算法的()步骤改为“运用改进的谝历法从可用频谱集中为待分配从 用户集中的每个从用户选取授权系统和频段的标识”即可。 多用户随机法 为每个从用户都随机分配一个频段 多用户系统仿真结果 在与部分的仿真环境完仝相同相同的条件下,我们假设有多个从用户需要同时进 行通信,并且不同的从用户不能同时接入同一频段,分别运用 中的算法进行 仿真,得出如下结果。

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