论文研究-多用户认知无线电系统中波束成形技术研究 .pdf

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多用户认知无线电系统中波束成形技术研究,汪明,宋荣方,多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术给系统引入了可供共享与分配的空间资源,在时间和频率资源之外增加了空间自由度,可��
山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn ( Secondary User,"123K)。由于主用户与次用户共享频谱,主用户基站发送 65给主用户的信号会对次用户造成干扰;同样的,次用户基站发送给次用户的信号也会对主用 户造成干扰 主用户基站与主用户之间的多入单出( Multiple- nput Single- Output,MISO)信道矢量表 示为山,h是一个M,×1维矢量,元素是服从独立同分布的零均值、单位方差的复循环 对称高斯随机变量,表示为CN0,1)。主用户基站与各次用户SU12SU2…,k之间的 70MISO信道矢量分别表示为hh2…hR,h},j=1…K是一个MnX1维矢量,元素是服 从独立同分布的零均值、方差为α的复循环对称高斯随机变量,表示为CM(0,0)。次用户 基站与主用户之间的MSO信道矢量表示为g,g是一个M,x1维矢量,元泰是服从独 立同分布的零均佰、方差为β的复循环对称高斯随机变量,表示为CN0.,β)。注意0<<1 0<β<1,因为十扰链接的距离大于数据链接的距离,衰减更大。次用户基站和各次用户 751,SU2,…,SUk之间的MSO信道矢量分别表示为g}g2,…,gk,g1,j=1…K是 个M,×1维矢量,元素是服从独立同分布的零均值、单位方差的复循环对称高斯随机变量, 表小为CNO,1) 假设主用户基站和次用户基站的天线数都是L,即M=M=L 为了分析方便,将各信道矢量分解为信道质量信息( Channel quality Information,CQI 80和信道方向信息( Channel direction information,CD)两部分,以h为例,归一化信道增 益信息gm=|b,,信道方向信息h=hb,/|,2,G的信道增益信息为 gn=|g|/,信道方向信息为hr=g2gn/gu2,h,j=1.K的信道增益信息为 hna,信道方向信息为h,=hh/h,g,=1.K的信道增益信息为 gm,=g,信道方向信息为h=g1g1/1。gm、吕m、gm,、85,均服从自由 85度为L的卡方分布。所有信道都是分块衰落的。 次用户的接收信号为 y=g√+∑√Pm5+h√w W。S+H, (1) =1.j≠k 主用户的接收信号为 y=b√PWw+g∑ p fs, +no (2) 其中P3,为次用户基站对各用户的发射功率,P为主用户某站对各用户的发射功率 f;为次用户基站对次用户的发射波束成形矢量,W0为主用户某站对主用户的发射波束成形 矢量,s为发射符号,n.为各用户的接收噪声,为均值为零,方差为2的复高斯随机变量 事实上,主用户网络接收端可以更有效地获得⊥用户信道和次用户-用户干扰信道的 95信道状态信息,如果将这些信息反馈给次用户基站,次用户基站就可以利用这些信息来设计 山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 发射波束成形矢量和调整发送功率,在保证主用户链接的中断率不受次用户发送影响的情况 下,尽可能增大次用户链接的系统容量。假设次用户基站对每个用户的最大发射功率为 Pmx,PU可以很好地获得信道信息g和h。以及Px PU将hp和P:经过量化后通过有限速率反馈信道发送给次用户某站。以hp来表示 100量化h后的输出,采用文献9、[O中的量化模型,量化误差为6:=1- hpuhpul,其累 积分布数(CDF)为 28x4-1,0≤r≤241 Pr(a≤) (3) 1,r<0∪z>2x- 其中B是CD信息(即h)的反馈比特数。文献[6]中为了分析方便,假设次用户 反馈到次用户基站的信道方向信息是完整的,不存在次用户信道増益信息的反馈,本文同样 105遵循这样的假设。 主用户的接收信噪比为: P8P/分 SPur= YPu gPu w (4) 其中yx=2是主用户的发送信噪比 主用户的接收信干噪比为 H Ppl gpu wohpu l10 SINRpU (5) d2+∑1gmr"hn 次用户的接收信噪比为: gsu f, SU SNR SUk SSUK kSUK (6) 其中 是各次用户的发送信噪比 次用户的接收信干噪比为 UK& SUK SINrsUx2X (7) +pplg 假设br和Bsu分别是在接收端确接收信息,主用户网络链接和认知网终链接所需的 最小接收信噪比τ噪比,主用户閃络和认知络中薮据链接的性能指标用中断率来衡量 应保证中断率满足如下限制: Pr(SNRp≤)≤s和Pr(SNR5≤bu)≤6 (8) 120 其中0<5<<1,0<δ<<1。 4 山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 2波束成形矢量的设计 认知无线电系统中的主要问题一是尽量减少对主用户的干扰,二是尽量增大认知用户的 容量,所以认知网络发射端发射波束成形矢量的设计应满足次用户基站的数据发送亻会增加 主用户络数据链接中淅率,即 125 Pr(SNRx≤)=Pr(SNRn≤b) (9) 迫零波束成形的目标是通过波束成形消除当前用户数据对其他用户接收信号的干扰,因 此,次用户SUk的波束需满足: kPU (10) 同时使式(6)中次用户的接收信噪比SNRx,最大,由此次用户发射波束成形矢量的 130设计如下: f= arg max/ yh、,其中f⊥hru,r‖ (11) 对hv的量化不可避免地存在着误差,分解hn=√1-ehm+√eh,其中h⊥hrt。 通过式(1),可以写为=√如h+√,s是[h,m零空间中的单位范数向量 其中a,b≥0且a+b=1。由于h量化误差所造成的次用户基站对主用户的余量干扰功率 135存在如下关系:(假设次用户基站对各次用户的发送功率都相同,表示为P) gPU B>P& vae i=1 (12) =kBP,gpcE≤KBP,gpu 定义主用户网络链接和认知网络链接的有效信道增益分别为: g=8 P 8,-8su,k hsu (14) 140 [1知,gn和g,服从自由度为(L-1)的卡方分布。 结合式(5)(13)且令a2=1, ypugp.z 8i,因此得到 ypu g (15 注意,式在ygn≥bu的情况下成立2。否则,千扰功率可以任意大,因为主用户 网络链接已经屮断,即使认知网络此时没有发送数据。结合式(12)(15),可以得到 Pmax, pug, < BpU P (16) KB8gE(、On 山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 3中断率的计算 主用户网络连接中断率表示为P,表达式为: r(L-1 Pr(y=ngn≤bp) 17) r(L-1) 文献[6]中主用户的中断率为 =Pr( Yru g≤6 lPU (18) 认知络链接中断率表小为P,它取决丁发送功率尸和认知网终信道增益g。的分 布。结合上一节的分析,通过式(16),我们可以得到P的分布如下 Pr(Ps=Pmax)=Pr(yPu gp <OPv)+Pr( KBgpu8 rug Pr(P<)=Pr(0≤ 1)≤q) Pr(rug, bRu)-Pr( 1)≥q KBgpne B 155 认知网络链接的中断率为Po=Pr(Pg≤6)。 仿真结果 系统性能用中断率来衡量,在不同的系统模型下,我们对主、次用广的中断率进行了仿 真比较。仿真试验中各参数的取值如表1所示 表1仿真参数 参数 取值 PU 3 8,12,16,2010 y 10 B K 1.3 仿真结果如下所 国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn PBS犬线数L=4 0.9 PBS天线数L=1 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 1234567891011121314151617181920 PBS发送信噪比/dB 图2主用户中断率比较 100 分B=8 B=12 B=16 令B=20 10 来于 10 eeee 103 10 23456 8910111213141516171819 SBS最大发送信噪比/B 图3不同反馈比特下,次用户中断率比较 7 国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 10 PBS天线数L=1,次用户数K=1 PBS线数L=4,次用户数K=3 日一PBS天线数L=4,次用户数K=1 10 10 01234567891011121314151617181920 SBS最大发送信噪比/dB 图4不同系统模型下,次用户中断率比较 10 B=10 B=10,SBs最大发送功率趋于无穷大 34567891011121314151617181920 SBS最大发送信噪比/dB 图5次用户中断率变化趋势 8 国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 图2为PBS大线数不同时,PU的中断率比较,由仿真结果可以看到MIMO技术给系 统引入了可供共享与分配的空间资源,可以更好地起到减少对主用户干扰的作用。 图3为反馈比特数不同时,SU的屮断率比较,由仿真结果可以看到对于一定的B值 175SU屮断率随着发送功率的增大而减小:;同时可以看到随着CDI反馈比特数的增大,屮断率 下限值不断减小。 图4为在不同的系统模型下,SU的中断率比较,其中一个系统模型如文献6]中所述。 由仿真图可以看出,相比于文献[6]中单天线,单认知用户的系统模型,本文中多天线、多 认知用户的系统模型具有更好的系统性能。 180图5为次用户发送功率趋于无穷大,即5,→>∞时,SU的中断率变化。由仿真结果 可以看到此时Pur渐进于一个最小值,但是由于有限反馈所导致的余量干扰,认知网络链 接的发送功率受到一定限制,从而只能无限接近而不能实际达到这个最小值。 5结论 鉴于实际通信系统的反馈信道容量是有限的,发送端不可能获取完整的CSI,本文研究 185了认知无线电MIMO系统中主用户和次用户共存,在有限反馈条件下设计认知网络发射波 束成形矢量,并对系统性能进行了仿真。仿真结果表明MMO技术给系统引入了可供共亨 与分配的空间资源,可以更好地起到减少对主用户干扰并提高认知用户容量的作用。次用 中断率随着发送功率的增大不断接近于一个最小值,并且这个最小值随着反馈比特数的增加 不断减小 190 参考文献]( References) [1]郭彩丽,张天魁、曾志民,冯春燕.认知无线电关键技术及应用的研究现状D]电信科学,2006,2(8): 50-55 GUO Caili, ZHANG Tiankui; ZENG Zhimin; FENG Chunyan. Investigation on Key Techniques and Applications 195 of Cognitive Radio]. Telecommunications Science, 2006, 22(8): 50-55 [2] MI L Islam, Y.C. Liang, and A.T. I loan. oint beamforming and power control in the downlink of cognitive radio networks[C]. Proc. IEEE WCNC, Hong Kong, Mar 11-15, 2007: 21-26 BY Xing, C.N. Mathur, M.A. Haleem,R. Chandramouli, and K.P. Subbalakshmi. Dynamic spectrum access with QoS and interference temperature constraints [J]IEEE Trans. Mobile Computing, vol 6, no, 4, Apr 2007: 423-433 200 [4]R Zhang and Y.C. Liang. Exploiting multi-antennas for opportunistic spectrum sharing in cognitive radio networks[J]. IEEE Journal on SeL Areas in Communications, vol 2, Jan 2008: 88-102 [51 RZhang, FGao, and Y C Liang. Cognitive beamforming made practical: Effective interference channel and learning- throughput tradeotfUJ. IEEE Trans On Communications, vol 58, 2010: 706-718 [6] K B Huang and R Zhang. Cooperative Feedback in Multi-Antenna Cognitive Radio Networks[C]. IEEE 205 Vehicular Technology Conference, 2010: 1-5 [7] Andrea Goldsmith. Wireless Communications[M]. POStS& TELECOM PRESs, 2007: 270-271 [8]邱玲,许杰,刘蓓,梁晓雯.多用户、多小区MIMo通信技术M].人民邮邱玲,许杰,刘蓓,梁晓雯.多 用户、多小区MIMO通信技术MⅥ].人民电出版社,2011:156-158 QIU Ling, XU Jie, LIU Bei, LIANG Xiaowen. Multi-user multi-cell MIMO communication technology[M] 210 posts& TELECOM PRESS. 2011 156-158 [9] T Yoo, N.Jindal, and A Goldsmith. Multi-antenna broadcast channels with limited feedback and user selection -]. IEEE Journal on Sel. Areas in Communications, vol 25, July 2007: 1478-1491 [10] SZhou, Z Wang, and G.B. Giannakis. Quantifying the power loss when transmit beamforming relies on finite-rate feedback[J. IEEE Trans On Communications, voL 4, July 2005: 1948-1957 215 [11]N.Jindal, J G.Andrews, and S Weber. Rethinking MIMO for wireless networks: Linear throughput increase with multiple receive antennas[C]. Proc., IEEE Intl. Conf. On Communications, June 2009: 1-6 [12] Y Chen, G. Yu, ZZhang, H Chen, and P Qiu. On cognitive radio nctworks with opportunistic powcr control strategies in fading channels[J]. IEEE Trans. On Wireless Communications, vol 7, Jul. 2008: 2752-2761

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2019-08-21
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