（信号与信息处理专业论文）认知mimo中的空频编码.pdf

中文摘要 中文摘要 摘要：本论文中，我们考虑的是认知m i m o 网络中的空频编码，主要是考虑 简单的认知m i m o 系统，这个认知传输有两个发送天线一个接收天线。为了保证 基本连接的传输不受干扰，认知用户需要测试基础连接的活性和传输线路是否为 空闲时隙。由于探测比较复杂，这里我们只考虑在连接稳定时的情况。由于当今 无线通信对数据传输质量越来越高要求促进了高速无线通信新技术的发展和应 用，其中多输入多输出( m m o ) 和正交频分复用( o f d m ) 技术由于其自身优点成为当 前广受关注的两种无线传输技术。m i m o o f d m 系统将两种技术有机的结合在一 起，能够大幅度的提高无线通信系统的信道容量和传输效率，并能有效的抵抗多 径衰落、抑制干扰和噪声。本文致力于如何将m i m o 系统的核心技术之一的空时 编码技术有效地应用到m i m o o f d m 系统中，以便获得较高的编码和分集增益， 以及较低的编译码复杂度。本文的主要工作和贡献有： 1 、讨论了关于多天线和认知无线电混合网的点对点接入的本地无线电的性能 提升的可能性。 2 、介绍了典型空时编码技术以及m i m o o f d m 中空时或空频编码技术，并 通过仿真对它们的误码率性能进行分析、比较。 3 、给出了m i m o o f d m 系统中空频编码准则，设计了一种在频率选择性信 道环境下，适用于m i m o o f d m 系统，在任意的发送天线、调制方法和功率延时 的情况下，我们提出的s f 编码方案都可达到全符号率和全分集增益的空频编码技 术。理论上分析和证明了该空频码具有满分集增益和较高的编码增益，并且可用 复杂度相对简单的球形译码器实现最大似然译码。最后，通过仿真实验验证该空 频码的性能。 关键词：认知网络；空频编码；m i m o 网络 分类号：【t n 9 2 】 a bs t r a c t a b s t r a c t ：c o 卧i t i v er a d i o sh a v eb e 印s 砌i e dr e c e i l t l y 嬲am e 锄s t ou t l l l z es p c c 。 饥髓i nam o r ee 衔c i e n tm 蝴t h i sp a p e rf o c u s e so nt h em n d 锄髓t a ll i m i t so fo p e r a t i o no fam 1 1 oc 0 班i t i v er a d i on 莳o r kw i m as i n 酉el i c e l l s e du s e ra i l das i n g l ec o g n l 。 t i v eu s 既t h ec h 猢e ls e t t i n gi se q u i v a l e i l tt 0 锄i n t c r i 研c ec h 籼e lw i t l ld e 伊a d e d m e s s a g es e t s ( w i t hm ec 0 伊i t i v eu s e rh a v i n ga c c e 争st 0t l l el i c e n s e du s e r sm e s s a g e ) a n a c l l i e v a b l er e 西o n 肌d 觚o u t e rb o u n di sd 耐v e df o rs u c han e 帆o r ks e t t i n g i ti ss h o w n m a tt l l ea c h i c v a b l er e 西o ni so p t i m a lf o rap o r t i o no ft h ec a p a c i t yr c 昏o nt l l a ti n c l u d 鹪 跚mc a p a c i 哆i i ln l i sp a p ac o g n i t i v em i m os y s t 啪w i t l ls p a c e 珩e q u e n c yc o d i n gl s p r o p o s 吐i nw h i c hm ec 0 鲥t i v el i n k 舢u n i c a 嗽；u s i n g t 、o 缸孤s m l s s l o na l l t 伽n 弱 锄do n er c c e i v i n g 锄t e l l i l a c o 伊i t i v em i m os y s t e m sa l l o wm el i c e l l s e ds p e c t n l m t 0b e o p p o n u i l i s t i c a l l yc x p l o i t e db yt i l ec o 班i t i v eu s s 0m e y e n a b l ep u b l i ca o c 岱st 0m e u n d e r u t i l i z e ds p e c 昀lb a n d sa l l dm e r e f o r et h eo v e r a l ls p e c t r a le m c i 蛐c yc 锄b ee c 0 n o m i c a l l vi n c r e a s e d w h i l ei ns o m es i t u a t i o 船，s u c h h i g h m o b i l i t y v i r 0 i l n l e n to r c h a n n e lf i a d i n gr a p i d l y i tm a y b ed 诵c u l t 锄dc o s t l yt 0e s t i m a t et i l ec h 猢e la c c u r a t e l y f ；贸c 0 鲥t i v em i m os y s t e m s t 0s 0 l v et h ep r o b l e m ，s p a c e f b e q u e n c yc o d m gs c h 锄e n 嬲 b e 饥p r o p o s c df o rc o 舶i t i v em l m os y s t 锄s n ec o n g 咖c t i o no fm e t r a n 锄i t t e r 弧d d e c e i v e rf o rt h ec o 印i t i v em i m os y s t e mi sp r o v i d c d 1 ( e y w o r d s ：c o g t l i t i v e ；p r i m a r yu s e r ；c o 印i t i v eu s e r ；s fc o d i n g ；m i m o c l a s s n o ：【t n 9 2 】 v 致谢 本论文的工作是在我的导师肖扬教授的悉心指导下完成的，肖扬教授严谨的 治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢三年来肖扬 老师对我的关心和指导。 肖扬教授悉心指导我们完成了实验室的科研工作，在学习上和生活上都给予 了我很大的关心和帮助，在此向肖扬老师表示衷心的谢意。 肖扬教授对于我的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见，在此表示衷心 的感谢。 在实验室工作及撰写论文期间，刘静、杨洋等同学对我论文中的空频码的研 究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。 另外也感谢家人们，他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业。 序 序 随着无线通信业务需求的快速增长，可用频谱资源变得越来越稀缺。人们通 过采用先进的通信技术来提高频谱效率。但全球授权频段，尤其是信号传播特性 比较好的低频段的频谱利用率极低。因此近几年来，能对不可再生的频谱资源实 现再利用的频谱共享技术受到了人们的广泛关注。 认知无线电( c r ，c o 舯i t i v er a d i o ) 技术作为一种智能频谱共享技术，可有效地 解决频谱利用率低的问题。它通过感知频域、时域和空域等频谱环境，自动搜寻 并利用己授权频段的空闲频谱，实现不可再生频谱资源的再利用，为解决如何在 有限频谱资源条件下提高频谱利用率这一无线通信难题开辟了一条新的途径。 空频编码是o f d m m i m o 系统中达到空间和频域的分集的一个吸引人的方 案。但是由于计算其衰减系数的具有很高的计算复杂度，所以人们提出了非相干 的空频解码( n s f c ) 的概念，因为这个码并不需要知道信道的信息，人们研究的 热情空前高涨，不久就提出了非相干空频码设计准则。但是现在的n s f c s 采取的 普遍方案是一个码块占有o f d m 系统的所有子载波，这样的码就会增加解码和编 码的复杂性。本文中，我们提出新的空频码的传送方式是将频率选择信道的发送 转变到平坦衰落信道。所以提出了非相干子块空频解码将空频平面分为小的子块， 每一个小块构成一个空频码元。这样就降低了的大小和编解码复杂度。通过一个 改良的信号模型，对对错概率的渐进分析进行推导，并定义了全分集的准则。 本文首先介绍了认知网，对认知网的关键技术进行了分析，并归纳介绍了认 知网的概念、关键技术、应用及认知网的研究现状。 接着我们简单的回顾了空时编码，以及空时编码在m i m o o f d m 中的应用， 这其中还有对o f d m 系统的介绍以及m i m o o f d m 系统原理和m i m o o f d m 的 信号模型的简介。 然后着重介绍了m i m o o f d m 的空频码的设计准则和几种常见的检测算法的 简介，并用m a t l a b 对性能进行了仿真。 最后着重研究了传播环境对于空频码的影响。 i x 引言 1 引言 1 1 课题研究的背景 公共移动无线电频谱随着无线电技术的蓬勃发展已经成为稀有资源了。免授 权频段也变得很拥挤，因为大多数无线电的创新都发生在这个频段上。相反的， 实测表明大多数的授权频段在特定的时间地区普遍使用不足。基于静态频谱分配 方式，很多国家都已将本国大多数可用频谱分配完毕，美国3 k h z 3 0 0 g h z 频段分 配情况如图1 1 所示，由此可见，已经很难找到连续的大段频谱分配给新系统、业 务和技术的频谱了。 认知无线电是解决这个问题的关键技术。它允许认知用户有机会开发授权的 频谱从而使得实用不足的授权频段转为共用的。这样以来总体的频谱利用率将大 大提升。 因为认知用户与基础用户共存，在对基础用户产生最小的干扰和最大的利用可 用资源之间必须有一个平衡。对于认知无线电性能的基本限制至今还没有定论。【i 】【2 】 在信息理论立场上首次解决了这个问题。确定了认知无线电的最大的传输率，在【3 】 中发展了可达容量相关理论。不幸的是，这两个都是假设认知的发送端对基础用 户的码元传输有非因果的认识，而且这个假设在实际中可能不可用。【4 】给出了另一 种问题的解决方法。考虑了随机包到达的影响进而推导认知网的最大稳定吞吐量， 还考虑到了认知节点的丢失探测。但是错误探测的影响并没有考虑其中，并且忽 略了基础传输对于认知网的影响。 以前的方案中基础网和认知网都是单天线系统。事实上，很多研究表明多天 线的使用，即通常所说多输入多输出( m i m o ) ，可以显著提高无线系统的光谱利 用率。为了提高认知网的光谱利用率，很多论文将m i m o 融合到认知网中【1 1 。但是 就像i l ! 所说的，在认知网中构造m i m o 存在一些特别的问题。这就激发我们去学习 认知m i m o 系统。在本文中，我们讨论一个简单的认知m i m o 系统，在这个系统中 我们假设有两个发送天线一个接收天线。通过监测基础用户的活性，当基础网被 监测为空时隙时，认知网可以进行传输。 北京交通大学硕士学位论文 婴! 三! 呈 二】蟹玉i i 叠翟i。罄湓o _ 暖幽豳翻嘲圈圈麟疆暖o 1 ：蟹罄翟翻 兰圉霹圜田豳 唾圈阳疑团暇圈日暖田唧 f f 耋豳田圜口啊 呈。曼困圜曩隧啊豳曩盈 堇誊娶囝圈圈圈曩匿盟豳豳豳 二二。豳邈盛翻豳蟹鬯匿隧蕊 矗嚣霹璺固啕骛竺2 = = 警 图1 1 姜国3 k h z 3 0 0 g h z 颛殷的分配现状 1 2 课题研究的意义 多输入多输出天线的无线通信系统因可适应高码率传输而渐渐引起人们的注 意。研究表示m i m o 系统比但天线系统的性能根号。性能的提升主要表现在分集 秩上。分集秩是可达到的m i m o 信道的可达到的度。为了利用空间和时间的分集， 很多的空时编码和调制方法被提出。 由于在频率选择衰落m i m o 信道，还有一个额外的分集资源，频率分集，由 于在每隔发送天线和接受天线对之间有多个传播路径。为了将o f d m 和m i m o 系 统联系起来，在频率选择衰落的m i m o 信道中提出了空间和频率的分集。s f 编码 方法在不同的发送天线和0 f d m 块中发送信号符号。如果允许较长时间的解码延 时和高的解码复杂度，考虑在几个o f d m 块中编码，这样就是空时频编码。 最初的s f 编码就是将现存的s t 编码的时域用频域代替生成。这样产生的s f 码只能得到空间分集但不能同时得到空间和频域的同时分集。后来，类似的的方 法在【5 h 8 1 中提出。【9 j 中推导出了m i m o o f d m 系统中s f 的性能准则。最大可达到 的分集是发送天线和接收天线数以及延时路径的乘积。【i o 】的作者证明在频率选择 m i m o 信道中个现存的s t 码并不能达到频率分集，并建议构造一种在 m i m o o f d m 新的码结构。后来在【l l 】，提出了将输入符号向量乘以d f t 矩阵，这 样得到的s f 码得到了空间和频率的分集但是是以牺牲带宽的利用率为代价的。另 外，这种方法是假定所有的延时路径是等于抽样测得的值。近来，在i iz j 中，一种 体系设计方法得到了在任意发送天线数和功率延时的全分集s f 码，这种s f 码是 经过简单的映射。得到的s f 编码可以达到更高的码率，但是始终难于达到全速率。 因此，设计一个既有全分集又有高码率的编码方法称为当务之急。 在m 蹦o o f d m 系统中，d f t 的操作引入了不同子波的信道频率相应的相关 引言 性。即使各自的子波各不相关。最容易想到的降低信道频率相应的办法是将子波 的顺【序打乱。如果功率延时提前不知道时，随机的打乱顺序是必须的。假定延时 路径是等空间分布的而且距离都等于抽样的距离值，这时将提出一个优化的子波 分组方法。但是，提出的分组方法并不适应与任意的功率延时。 本文中，我们考虑的是m i m o o f d m 的系统s f 块编码。我们提出的s f 编码方 案提供了一个全符号率且在任意的发送天线、调制方法和功率延时的情况下可得 到全集。我们描述的是一个普通的s f 编码结构和码结构和代数旋转信号群或者是 数字s t 信号群的结合可达到全速率全分集的发送。其次，假定发送端一致信道的 静态信息，我们推出一个打乱码序的的方法来最大限度的提高码的性能。我们所 说的分集可以表现为固有分集和外在分集，外在分集主要是依据于用过的信号群 和s f 编码设计。外在编码分集主要是依据于码序和功率延时方法。 1 3 论文研究内容 本论文的内容主要分为六大部分： 第一章为引言部分，主要介绍课题的研究背景、意义以及论文的组织结构。 第二章主要介绍了认知无线电技术，对认知无线电的概念、模型、关键技术 进行了分析，并归纳介绍了认知无线电技术的应用。 第三章回顾了空时编码以及在m i m o o f d m 中的应用 第四章给出了空频编码的设计准则及构造 第五章介绍传播环境对于空频码的影响 第六章对全文进行了总结和展望。 3 认知无线电概述 2 认知无线电概述 目前，终端用户拥有的新颖而且功能丰富的服务呈不断增长的趋势。但是网 络的数据处理能力却受限于当前的网络技术，似的用户无法得到最优的服务性能。 并且节点、协议层、策略和行为等网络元素无法实现自适应。传统的事先分配和 必须在授权情况使用的静态频谱分配方式，使得某些频段承载的业务量变得很大， 而与此同时另一些频段却在大部分时间内处于闲置状态，这就使得频谱资源产生 了很大的浪费。 鉴于这种情况，瑞典皂家技术学院的j m i t o l a 博士在1 9 9 9 年，在软件无线电 的基础上提出了认知无线电( c o 盟i t i v er a d i o ，简称c r ) 的概念【1 3 】。2 0 0 0 年，他又 进一步地阐述了认知无线电的概念以及方法，并且明确的给出认知无线电的定义。 利用这种新的无线电技术，人们将可以灵活并且有效地管理频谱资源的使用，这 就极大地提高频谱利用率。 2 1认知无线电的概念 在认知无线电的初期发展过程中，人们对于认知无线电的定义和认知无线电 功能的认识存在着不同的观点。其中最具代表性的要数m i t o l a 和美国联邦委员会 ( f c c ) 的观点。类似的还有以r i e s e r 为首的维吉利亚技术中心以及软件无线电论坛 ( s o f h a r ed e f i n e dr a d i of o 九l i n ) 的观点。m i t o l a 对于认知无线电的理解主要是从认 知无线电是软件无线电的智能代理的角度出发，而f c c 的观点是由无线网络的工 业实现角度出发【l4 1 。 2 1 1m i t o l a 定义认知无线电 m o t o l a 在他的博士论文【l 别中是这样描述认知无线电的：无线数字设备以及相 关网络在无线电资源和通信方面通过充分的计算智能来探测用户的通信需求，并 且根据这些需求从而来提供最适合的无线电资源以及无线电业务。认知无线电被 最终认为会演进成一个扩展的软件无线电( s o r w a r ed e f i n e dr a d i o ) 平台这是一 个能根据网络和用户的要求完全重新配置软件无线电的通信功能和参数的无线黑 盒子。s h a y k i n 根据m o t 0 1 a 以前的给认知无线电下了一个这样的定义【1 6 1 ：c r 是一 个能够感知外部环境的智能无线通信系统，通过对周围无线环境的历史和当前状 况进行检测、分析、学习、推理和规划，利用相应结果调整自己的传输参数，使 5 北京交通大学硕士学位论文 用最适合的无线资源( 包括工作频率、调制方式、发射功率等) 完成无线传输，以 有效利用空闲频谱，同时避免对其它系统的干扰。 认知无线电需要和外部的射频环境实现实时交互，从而来发现空闲频谱，并 确定合适的传输参数。因此，认知无线电需要来完成多个任务，这些任务和它们 之间的关系被称之为“认知循环( c o g n j t i v cc y c l e ) ”。 j m i t o l a 博士所提出的认知无线电认知循环【i7 j 如o 1 所示： 定向 图2 1j m i t o l a 博士提出的认知循环 其中，认知循环的步骤如下： ( 1 ) 观察( o b s e r v e ) ：分析外部的射频环境，并推断出通信内容。 ( 2 ) 定向( o r i e n t ) ：确定通信的优先级。优先级被分为三种：立即 ( i 舢e d i a t e ) 、紧急( u r g e n t ) 、正常( n o r 眦1 ) 。如果认知无线电的电池突然被取出， 认知无线电将会立即跳转到“行动”这个阶段，来保存必要的数据，这就使得以 后认知无线电系统能够正常地重新启动。如果是正在无线局域网中进行通信的认 知无线电突然丢失信号，认知无线电将会紧急跳转到“决策”阶段来恢复其通信， 例如切换到另外一个网络。但是大多数情况下，认知无线电并不需要对环境变化 做出很快的响应，这时，认知无线电可以进行正常的“计划”一 “决策 一 “行 动”的阶段转换。 ( 3 ) 计划( p l a n ) ：产生并且评估解决方案，这期间包括把解决方案发送给网 络中其他认知无线电来获取反馈意见。 ( 4 ) 决策( d e c i d e ) ：用来分配频谱资源。 ( 5 ) 行动( a c t ) ：利用已经分配的频谱资源进行通信。 ( 6 ) 学习( l e a r n ) ：进行一些监督或者无监督的机器学习，用来改进以后的 决策。 6 认知无线电概述 2 1 2f c c 定义认知无线电 在2 0 0 3 年，f c c 曾给出了认知无线电的狭义定义【1 8 】。狭义上讲，认知无线 电是指通过与工作环境交互，能够改变发射机参数的无线电设备，其主体可以说 是软件无线电，但它既没有软件同时也没有现场可编程的需求。 从广义上讲，认知无线电的显著特征是灵活、智能、可重配置。其通过感知 外界的环境，并可通过人工智能技术从环境中学习，来实现有目的地实时的改变 一些操作参数( 例如传输功率、载波频率和调制技术等) ，使其内部状态能够适应接 收到的无线信号产生的统计变化，从而可以实现任何时间和任何地点的高质量通 信和对异构网络环境有限的无线频谱资源进行高效地利用。 认知无线电的主要特点是其认知能力和重配置能力。相比较j m i t o l a 博士所 提出的复杂的认知循环过程，s h a y k i n 将认知循环进行了一些简化( 1 9 】，如下图所 示： 。 图2 2s h a y l 【i n 提出的认知循环 其中，认知循环的步骤如下所示： ( 1 ) 频谱感知( s p e c t r u ms e n s i n g ) ：通过监听某个范围内的射频环境，从而 得到空闲频谱信息。 ( 2 ) 频谱分析( s p e c t r u h l a n a l y s i s ) ：评估空闲频谱各种频谱特征。 ( 3 ) 频谱决策( s p e c t r u md e c i s i o n ) ：根据空闲频谱的特征和用户的需求选 择出合适的空闲频段来进行通信，并根据频谱环境的变化适时地调整传输参数。 7 北京交通大学硕士学位论文 2 2认知m i m o 的通用接入网 这部分我们主要介绍的是w l a n 系统中的竞争接入和试图接入a p 的上行链 路多天线非合作认知自我分配无线电的基础架构模式。为了不失一般性，我们将 a p 或者接收节点称为r x 。 每个无线电追求的目标就是将自己的接入信息吞吐量在瑞利衰落信道中最大化 和其它接入终端的m m 衰减的情况下，或者是将误码率最小化。在完全分布式和 异步方式中，为了达到这个目标，每个无线电开发它的认知容量来学习目前的 m i m o 衰减链路和其它接入终端的m a i 衰减的协方差矩阵。根据这些学到的信息， 每个无线电开始自我配置接入策略来达到最适的功率分配和对传播信号的修整。 我们在满足授权质量保证的情况下考察这个竞争和认知接入策略的性能 2 2 1g s m 网络模式 按照预期，我们考虑的应用场景是封包导向网的m i m o 连接，这里，l + 2 多 天线电池供电的无线电试图接入i h 。因为接入无线电假设为非合作的，我们关注 的是连接单无线电t x 到i h 的m i m o 连接，考虑其它( 疗一1 ) m a i 接入无线电 的信号传播。这是点对点的m a i 受损m i m o 连接的结果在图2 4 中显示，简单起 见，假设这个链路是由接入无线电t x 通过受到瑞利衰减和附加m a i 损坏的多重 载波的m i m o 信道与r x 进行通信。图2 4 是在第k 个子信道中从第i 个发送天线 到第i 个路径的增益五n ，f 是零均值，单位方差适当的复随机变量，对于空间间隔 足够的天线，路径增益为伽c 1 ，1 j f ，l f f ，1s 七s r ) 可以看成互不相干 的。此外，这些增益伽，f ) 可以看做在t l 的信令期是时不变的，在此之后在另 外的一个t 信令期他们变为统计独立的。得到的块衰落模型很好的表现了基于交 错模式的4 g 系统的多个包的主要特点，这里每个发送包侦测是互不相干的。图 2 4 中的统计特性是被w l a n 的拓扑结构和所有接入无线电信号传播所决定的。 有理由决定假设这些统计量在一个包的持续时间内保持常量。但是，因为路线增 益伽仕，j 和m a i 统计会从一个包到另一个包发生变化，假设在每次发送包的时候 无线电和l h 都没有意识到，但是他们可以开发自己的认知容量来学习。为了这个 目的，根据考虑的w l a n 的封包导向结构，假设图2 4 中的发送天线的上行线路 的传播数据流分裂为包，这些包由t l 的时隙组成即为片可能的发送时间( 每个 时隙有m 个片) ，前乃o 个时隙是接收端用来学习m a i 统计的，第二个珏o 时 隙是转发m i m o 信道用来估计路径增益伽n 卢) 的。最后的时隙z = 丁一五一砭是传 输有效载荷数据。 8 认知无线电概述 l 、学习阶段 在学习阶段，图2 4 中t x 无线电不传输信号，所以允许i h 学习其它接入无 线电的m a i 衰落的统计信息。这样在学习阶段l h 边的接收天线的输出可以模型 为 】，= d 誊矿+ 形 ( 2 1 ) ( c 瓦厂，) 矩阵 m ： l j 】i i ， ： ： ， ( 2 2 ) 对于每个m 副载波搜集r 个天线的学习阶段的c 互片时间的接收抽样。所以 一般的y 哪是( 。，) 矩阵定义为 讣 卅，) 。 y l l y l 彤” ) y n c 1 y 0 胍n ( 2 3 ) i 历，l i 由通用项y ，i组成，表示第k 个子信道的第1 个接收取样。矩阵l 矽l 是表 l -j 季噪声抽样，而在( 1 ) 中的元件 多 表示其它接入无线电的m a i 衰减，这样它可 以表示为一个零均值的高斯序列，协方差矩阵为【k 】= 莎 多 上 在一个包发 送间隔为常量。但是k ，】在包与包之间可能会发生变化，有理由假设图2 1 中的 t x 和r x 没有认识到整体的干扰方差矩阵 哆d 】= e 多 圆 多 上 = k ，】+ 。【j 以，。】 ( 2 4 ) 在每个发送包的开始，这里0 表示噪声变量。但是，因为在学习阶段r x 接 收的信号等价与一个m 冬l ，这样r x 可以利用其认知能力来学习k d 】。完成这个任 爹最筘单的办法就是用大邀定理。事实上，最后保证无偏和常数来获得估计阮】的 i vl ， vl lk 。i ，我们预期在【】和lk 。i 之间的不匹配效果并不是很严重，结果我们直接 得至皖美估计。 。 多 _ 南 巾喇 仁5 ， 9 l ；k 北京交通人学硕士学位论文 这里的lxl 是( c 瓦以f ) 矩阵，陋】是( c 瓦，) 矩阵由要估计的链路增 益舻) 组成，。( c 乃r ，) 矩阵d 是m a i 加性噪声项。 因此，在( 2 5 ) 中的观察值lyl 被i 权用来估计陋】，通过相应的最小均方误 差的来估计阻# e 旧】i 多 ) 后来在第n = 瓦+ 砭步( 在估计阶段的最后) ，这个 估计矩阵 a 是接入无线电通过图l 的反馈链路的反馈。在 2 8 】中有关于m i m 。 链路阻】的集n 适e 伸i 多 ) 的( 虬，以r ) 的m m s e 估计得到的估计量结构 和性能的细节分析。 3 、有效负荷阶段 在可用阮】和iai 矩阵和真实包的发送的基础上，图2 3 中的t x 无线电在有 效负荷阶段将传播的信号流整形。以此，相应的信号检测接收天线a p 边的的输出， 表示如下 【y 】竺赤【】叩【d 】 ( 2 6 ) 这晕的矩阵l d i 与m a i 中的学习和估计阶段的不同，但是他们的统计特性都 满足等式( 2 4 ) 。由于对块衰落的假设，路径增益矩阵和估计阶段相同，而 ( 札z 厂f ) 维的矩阵p 】是发送的抽样。因此，在定义了下面的 ( 以t ，f c c ，f ) 的协方差矩阵陋m 】后，时间一频率- 编码- 空间发送整形为 【r m 】- e 舾】 p h ( 2 7 ) 我们得到通用的功率限制，表示为 m k 巾j 删，m ( 2 8 ) 图2 3 上行链路的认知结构和特设的点到点链路 l o 认知无线电概述 2 2 2建立性能标准 现在我们介绍一个合适的性能标准，这个标准不仅允许图2 3 接入无线电评价 接收性能还可以自动配置它的接入方案来提升性能。 我们提出一个有意思的考虑，当我们考虑干扰信道的可能情况，依靠系统性 能元素参数是s i n r 。无疑的，在信道特性和有效发送功率中，时间频率编码空 间性能决定了参数。我们在固定的调制方式分析最大接受率和最小误码率的目的 是分析性能。 a 最大率问题 特别的是，我们要考虑的的一个性能标准是图2 _ 4 的中的m i m o 信道的香农 容量，通过下式正式定义 c ( 祥胁珏高品，虬啦l p l - 讣( 眦协力 ( 2 9 ) 这里的州y l 陋】台i ) m i m o 线路中传输的互信息，台是发送无线电中有效链 路增益的估计。关于( 芝9 ) 中的c ( 日) 的评价估计，在【2 6 ，2 8 ，3 0 】中提供了下面 的式子和结果 ，( 【y 睁k b = l g d e t ( ，虬，i ，+ 丽专万k d r 2 匹r 【r 由i 缱r ) k d r i 心( 2 1 0 ) ( c 厂f c t 厂，) 矩阵丛在片时自j 内，且定义为 旦= 日o ，r c ( 2 1 1 ) ， 此外，如果考虑到发送端的无c s i ，程序是次优的，但是这个并不需要额外的 反馈链路的信息。 b 最小误差率的问题 这个方案报考的是最小误差的，这个最后直接由s i n r 【2 0 】决定，也就是说这个 问题可以通过考虑不同的接入方案得到最大化的s i n r 来解决。事实上，同时考虑 到矩阵形式和奇异值分解的等价性， 心岂业川r f ) s ! 撇= il ( 1 + 五，) 一l ( 2 1 2 ) ，一i 我们可以证实数量被最大化，这里的名。是第p 个奇异值，如果是完美的c s i ，表 达式的可以最大化 瓦矗k p 匹】r k 乜】) k r l 2 ( 2 1 3 ) 要解决这个问题意味着将s 烈r 的性能最大化，但是这样并不能保证我们可以 是的截图的无线电数达到最大。实际中，在每个s i n r 的最大化中使用水充式，这 并不能保证接入的无线电数目最大，因为q o s 并没有考虑进去，对于很少的用户 北京交通人学硕士学位论文 时，这种风险很高。这样提出两个可能的方案。第一个，当发送端是完美的信道 信息时，我们可以通过考虑m a i 和信道的影响来得到最优的解决办法。另一种， 在第二种情况下，发送端没有信道的有效信息，接入程序在没有c s i 的情况下进 行，所以最后的这种情况预期有次优的性能，在所有的进口处信道矩阵是最大的 性能表现。 2 2 3认知网络的通用多接入方式 g m a 背后的意义与每个节点的认知干扰的能力和在认知方法冲的理解，在空 间时间编码和频率域中，m a i 是来选择适当的维数来使得接入的结果更好。我们 考虑s i n r 的标准或者是干扰水平，所以基于在最小干扰的水平上，单节点可以优 先接入。这意味着可通过考虑q o s 的最大值来解决最大化问题。 就像在前面部分我们考虑两个不同的方案。一个是基于干扰和信道信息已知 的情况下，而另一个是并不需要知道信道的信息。最优方案包括，接入s i n r 时满 足q o s 水平。实际上，接收端的认知能力可以感知信道和干扰，比较不同的标准 根据下面提议来选择。 提议2 让s o 是s i n r 水平使得达到q o s 的目标。接入方案保证q o s 水平存在， 当且仅当 s 至少存在一个g 值使得f 卵s 。 ( 2 1 4 ) 且 s 兰 完，g = 丁，f ，c ，s ( 2 1 5 ) 是s i n r 的最小值的数集来达到q o s 的要求。 事实上，每个接入方案的孝：最小值的选择的程序被所有的s i n r 的接受率 分析所确定，接受率是考虑一个x d m 慷的接入值，所以：的值在3 的数集中由 下式确定 嚣= 吵，s f 一s 。o ( 2 1 6 ) 这里考虑了所有的可能时隙和子信道，或者说用到的编码和空间资源，也就 是说，可能的配置，所以这个证实了二分法的接入能量分配问题。 下面我们将考虑不同的接入方案中的不同标准。 l 、时分多接入 我们下面考虑的这个方案将在下一个子部分讲解细节部分。时分多接入 ( t d m a ) 认为是静态的，因为在连接的整个阶段接入的时隙是相同的。只是作 1 2 认知无线电概述 为一个例子我们主张，如果参考用户发现( 对于底噪声情况下) lyl 在一个和多个 时隙是零，有理由相信节点可以根据t d m a 方案来接入。 。 正如上面所提到的，监测t d m a 系统容量的评估度量可以通过两种方式得到。 第一个考虑到由开始模式的i i 得到的矩阵和选择子矩阵来评估他们的迹。第二 个需要对每个m ( 1 s 朋z ) 时隙的数目来评估 印叫赤茎荟善m 一1 ( 2 1 7 ) 所以第m 个时隙可以保证在满足式子f 叮) 一s o o 中是最小的，可以作为接入 的候选方案。这个方案可以看做可行的次优方案。但是，如果我们考虑最优的解 决方案，我们必须重述考虑在发送端c s i 是可用的而引发的问题。在后面的这个 情况分配的进行通过标准的水充方案来进行，因为在这种情况下，程序考虑了有 j i l 似值的信道路径增益。所以，第m 个发送时隙的s i n r 值由下式得到 第，：( 熹窆芝窆；：) 浅芝忖，1 1 2 ( 2 朋) 第k 瓦毋萎荟善y 州，州1 荟肛纠 ( 2 1 8 ) 但是因为信道是非时变的，这种情况下，路径并不由m 决定，所以这个方案 并没有提供与先前的情况不同的性能。 2 、频变多接入 频变多接入考虑不同的子信道，若有空闲的则允许用户接入，或者在更实际 的情况下，有少量干扰。就像前面提到的，也是在这个情况下，如果考虑低噪声， 当接入可用时，矩阵i 矿l 至少有一列为空。在f d m a 方案中，我们在考虑子矩阵 的迹和频率子信道的簖l 响应的情况下进行，但是更简单的办法来计算f d m a 接 入容量可以通过计算下式得到，这里( o 七，一1 ) ， 1。一1n，f i ) ( f ，i ) 。 妒= ( 赤y 叫y 叫矿 ( 2 1 9 ) 这里允许接入的介质( 例如光谱) 不考虑j l l 警的值，因为这个原因；这个方案 并不是f d m a 的最优的。与t d m a 不同的是j l l 警的值在这个方案下有基本的和本 质的区别。事实上，因为 警的值是有k 个参数决定的，这个标准变为 最( 击笔芝嚣麓x - 附0 2 ( 2 2 0 ) 最n = 历砖荟善再，1 ，艉，下1 肛洲2 1 2 2 0 ) 这个可以找到最优的解决方法。 3 、码分多接入 码分多接入与前面所说的两种方案在性能有很大的不同。事实上，c d m a 的 条件是很通用的并没有特别的技术。众所周知c d m a 可以至少在三个不同的方式 下工作，这三个方式跳时，跳频和直扩。不失一般性，我们只考虑d s 方案满足 1 3 北京交通大学硕士学位论文 t h 和f h 需要，较长时间的学习阶段因为接收端可以理解接入的伪随机噪声起因。 t d m a 和f d m a 的隐含转换认为是根据匹配滤波器的原则来执行检测，这种情况 下，接收端是基于d s c d m a 方案。s i n r 的代价函数考虑干扰和长度为m 的传 播序列的可能正交性。这种情况下的标准由下式给出 彰o = ( 熹jc ，( z ) 奉) 。1 ( 2 2 1 ) i j jyr ，= 0 肼= 0 ，= l q ( z ) 是允许可能的d s 接入的2 胁个二进制序列中的一个。这种情况下，因为 信道是非时变的，前面提到的方案是最优的( 在c d m a 中) ，原因与在t d m a 中 提到的一样。 4 、空分多接入 空分多接入是最近研究的技术，这个技术的关键是包含了在不同的天线上功 率分配的问题，考虑的标准由下式给出 岔研= 瓦巧丢萎否，1 ( 2 2 2 ) 这就是被称为天线选择问题。上面提到的方案是次优的，因为它的根本是考 虑不同的路径增益来选选择不同的空间模型。所以上面说陈述的问题应该改变标 准的计算 鲁s ，：f 丙笙羔窆；= ；：亨一黻，8 2 ( 2 2 3 ) 鲁鄙= i 万丢善蔷，亨1 肛譬8 2 ( 2 2 3 ) 这个方案和这里提到的其它的方案相比有附加的不同，这里考虑s d m a 时， 用一个或者多个天线是并不减少其它用户的资源。而且复用的容量允许用户在不 消耗共用资源的情况下来提高性能。空间维数导致了混合接入。 为了模拟图2 3 中的接入链路状态的动态行为，我们观察一个反映经典情况的 问题，这个问题可以通过g a m e 理论中的j 下规工具来解决。这里我们简单的回顾下 非协作的战略性g a m e 。 g 兰( 彳，函窖 有三部分组成【1 4 】【3 1 】：p l a y e r 的有限集兰 l ，2 ，厅) ，集 彳。，g 是第g 个p l a y e r 的容许行为和效用函数数集。这里我们不深究了，简单 的来讲，可以证明像这里提到的问题可以看做一个充水g a m e ，其性能可以通过考 虑容量区域来估计。这种情况下，一旦指定了q o s 的级数，整形过程就类似与认 知情况是的操作点移动到平稳点，这就是纳什均衡( n e ) 。 1 4 认知无线电概述 2 3认知无线电的吞吐量分析 在本文中，假设认知用户可以在长时间内通过观察环境和监听基础链路的信 号学习信道的统计( 7 p ，7 c 。，托2 ，7 彤，7 硎，7 c p ：) 和系统的参数( 己蛔，匕加， 佛，尾，砟) 。使用这些参数，可以选择最优的发送功率( 岛。，尼：) 在下面的约束 条件下使得自己的稳定吞吐量最大： l 、当认知网激活时，基础用户的队列是稳定的。 2 、两个天线的发送功率的总和不能超过最大的发送功率。 2 3 1理想系统吞吐量的分析 在理想系统中，认知用户可以侦听到基础用户的动态而没有错误。它只在空 闲时隙传输自己的包。因此，认知网和基础网在不同的时隙传输，不会给彼此带 来干扰。在这种情况下，包队列的稳定度可用罗尼斯理论【2 1 】【2 2 】确定，换言之，链 路的最大稳定吞吐量与平均离开率所，如果平均到达率4 小于，时，包队列是稳 定的。 假设在每个接收端给定一个阀值屈，如果瞬时接收的信噪比大于阀值则发送 包被成功接收。这个阀值取决于链路的发送节点，风与屏是不同的。因此，在认 知链路或者在基础链路输出率为 j = p r d 6 ( 跚 屈】 ( 2 2 4 ) 下标i 可以是“p ”或者“c ”。 基础接收端的信号包括从基础发送端的信号和噪声，所以基础接收端的瞬时 接收s i r 为： 跚只。：型业 ( 2 2 5 ) 因为研i 吃( f ) 1 2 】：l ，基础用户的输出概率可以表示为 p 1 1 - e x p ( - 等) ( 2 2 6 ) 利用洛尼思理论，基础系统是稳定的如果： o 以二= e x p ( - 等) ( 2 2 7 ) 类似的，认知接收端的瞬时接收s i r 为 漱c 1 2兰! 睑匕堡! + 堑险垦2 cc 现在我们可以在认知链路得到的输出概率： ( 2 2 8 ) 舞 ； 、q 北京交通大学硕士学位论文 l 、如果y c 2 忍2 7 c l b l ： 。小意彘。e x 畎一箍，+ 燕e x 烈一怒， ( 2 2 9 a ) 2 、如果y c 2 忍2 ：厂c 弓l ： ，“一警e x 卅慧， 当队列里还有包的时候基础用户还在发送， ( 2 2 9 b ) 发生这个的概率为l 。因为 p ，i 如甜 认知用户只能使用空闲时隙，它的最大稳定吞吐量为 2 | p 。删= ( 1 一上) ( 1 一，c 1 ) ( 2 3 0 ) i l l p 。t 如口1 p 删在( 2 3 0 ) 中表示。 当基础链路和认知链路在不同的时隙都激活时，他们都可以是有最大发送功 率b 。一和尼一。利用拉格朗日方法，在理想系统中，认知用户的最大的稳定吞 吐量为 忍= 上譬一弓邮 厂c 2 + 7 c l 忍：= 上 一尼呲 厂c 2 + 7 c l 2 3 2现实系统吞吐量的分析 ( 2 3 1 ) 在现实系统中，就像上面提到的在侦听过程中可能存在错误。所以认知用户可 能在被基础用户占用的时隙传输。在这种时隙里传输的基础用户和认知用户正确 接收率很低，这就反过来降低真实吞吐量。明显的，在这种情况下，在基础用户 和认知用户的队列系统是相互关联的。因此我们不能直接用洛尼思理论来直接判 断系统的稳定性。田1 给出了一个解决方案，这里介绍了“主导系统”。在主导系统 中，当信道侦测为空闲时隙且包队列为空时时，认知用户发送虚拟包。所以认知 用户不管它的队列是否为空都会受到基础传输的影响。这证明了这个新的系统的 稳定概率与原始的一样而且是无相关队列幽1 。可以通过用洛尼思理论来监测原始 系统的稳定性。在这种情况下最大稳定吞吐量与平均离开率胁相等。有兴趣的读 者可以参考荔1 州。 l 、基础用户的稳定吞吐量：这是我们首次从基础用户的角度考虑系统。因为 基础用户并不知道与认知用户共用同一带宽，它不管队列里是否有包剩余都用最 大的发送功率传输。 认知无线电概述 如果认知用户成功的侦测到信道是被占用的，基础连接将不受到认知连接的干 扰而进行传输。这种情况下，瞬时接收的s i r 和基础接收输出率可以表示为 ( 2 2 4 ) ( 2 2 5 ) 。 如果侦听失败，认知连接以概率己幻在与基