（通信与信息系统专业论文）ncofdm认知无线电系统资源分配算法研究.pdf

重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 认知无线电作为一种新的无线电设计理念，所具备的环境意识、行为意识和 目标意识特征，支持时域、频域和空域多维复用和共享，能有效提高资源利用率。 正交频分复用( o f d m ) 技术能根据子信道特性自适应加载，动态利用频谱资源， 而非连续正交频分复用( n c o f d m ) 是基于o f d m 的一种频谱池技术。n c o f d m 将频带划分为多个子载波，依据对频谱感知结果选择未被主用户占用的空闲子载 波传输数据，被认为是认知无线电传输链路自适应实现的一种潜在技术。本文针 对n c o f d m 认知无线电系统资源分配算法开展研究。 1 ) 基于认知无线电设计理念，结合o f d m 的技术特点，分析n c o f d m 认 知无线电系统的技术优势；总结和比较了现有资源分配算法的原理和特点，依据 认知无线电的应用特点和资源分配原则，构建单用户和多用户资源分配模型。 2 ) 研究n c o f d m 认知无线电系统传输功率分配算法：通过分析n c o f d m 系统固有的带外辐射，参照典型的带外辐射抑制措施，设计了一种基于混合保护 准则的功率分配算法。该算法根据主用户和认知用户的工作特点，执行不同的功 率约束准则，在保护主用户正常通信的同时，能提升认知无线电系统的容量。 3 ) 研究n c o f d m a 多用户认知无线电系统联合子载波和功率分配算法：针 对多用户应用场景，为了缓解系统容量和用户间公平性之间的矛盾，设计了一种 基于公平指数门限的联合子载波和功率分配算法。该算法通过调节公平指数门限， 在系统容量和用户公平性之间寻求平衡。仿真验证了该算法的性能。 关键词：认知无线电，n c o f d m ，资源分配，混合约束，公平性 a b s t r a c t w i t hf e a t u r e so fe n v i r o n m e n t a la w a r e n e s s ，b e h a v i o rc o n s c i o u s n e s sa n dg o a l c o n s c i o u s n e s s ，c o g n i t i v e r a d i os y s t e m ，a san e wr a d i os y s t e md e s i g nc o n c e p t i o n ， i n c r e a s e dt h eu t i l i z a t i o no fr e s o u r c e se f f i c i e n t l y ；b e s i d e s ，i ts u p p o r t ss h a r i n ga n d m u l t i p l e x i n g i nt i m e ，f r e q u e n c ya n ds p a t i a ld o m a i n s o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o n m u l t i p l e x i n g ( o f d m ) t e c h n o l o g y c a nu s e s p e c t r u m r e s o u r c e s a d a p t i v e l y a n d d y n a m i c a l l yb a s e d o nc h a r a c t e r i s t i c so fe a c hs u bc h a n n e l n o n - c o n t i g u o u so f d m o q c o f d m ) i sas p e c t r u mp o o lt e c h n o l o g yb a s e do no f d m n c - o f d m d i v i d e st h e w h o l eb a n di n t on u m b e r so fs u b c a r r i e r s ，a c c o r d i n gt ot h er e s u l to fs p e c t r u ms e n s ea n dc h o o s e s i d l es u b c a r r i e r st ot r a n s m i tw h i c hh a v en o tb e e no c c u p i e db yl i c e n s e du s e r s ；i f sc o n s i d e r e dt ob e ap o t e n t i a lt e c h n o l o g yt oa c h i e v et r a n s m i s s i o nl i n ka d a p t a t i o ni nc o g n i t i v er a d i os y s t e m t h i s p a p e r f o c u s e so nt h e r e s e a r c ho fr e s o u r c ea l l o c a t i o n a l g o r i t h m s i n n c o f d m b a s e dc o g n i t i v er a d i os y s t e m 1 ) a n a l y z e da d v a n t a g e so ft h en c - o f d m b a s e dc o g n i t i v e r a d i ot e c h n o l o g y b a s e do nc o g n i t i v er a d i od e s i g np h i l o s o p h ya n dc o m b i n e dw i t hf e a t u r e so fo f d m t e c h n o l o g y s u m m a r i z e da n dc o m p a r e d t h e c h a r a c t e r i s t i c so f e x i s t i n g r e s o u r c e a l l o c a t i o na l g o r i t h m ，a n dt h e naj o i n ts u b c a r r i e r sa n dp o w e ra l l o c a t i o nm a t h e m a t i c a l m o d e lw e r ec o n s t r u c t e db a s e do nc h a r a c t e r i s t i c so fa p p l i c a t i o no fc o g n i t i v er a d i oa n d t h ep r i n c i p l eo fr e s o u r c ea l l o c a t i o n 2 ) r e s e a r c h e da b o u tt h ep o w e ra l l o c a t i o na l g o r i t h m i nn c - o f d m b a s e d c o g n i t i v es y s t e m ：q u a n t i t a t i v ea n a l y s i st h ei n t e r f e r e n c ec a u s e db yt h es i d el o b e so f t h e n c o f d ms i g n a l ，p r o p o s e dah y b r i dp r o t e c t i o nc r i t e r i o n f o rn c o f d m b a s e d c o g n i t i v er a d i os y s t e mb a s e do nt r a d i t i o n a lo p t i m i z a t i o np o w e ra l l o c a t i o na l g o r i t h m a n dt y p i c a ls i d e l o b es u p p r e s s i o nm e a s u r e s a c c o r d i n gt ot h ew o r k i n gs t a t u so fp r i m a r y u s e r sa n dc o g n i t i v eu s e r s ，t h e r ew i l lb ed i f f e r e n tc o n s t r a i n ts t r a t e g i e st op r o t e c t l i c e n s e du s e r s c o m m u n i c a t i o n ，b e s i d e s ，p r o m o t et h ec a p a c i t yo fc o g n i t i v e r a d i o s y s t e m t h es i m u l a t i o np r o v e st h a ti tw o r k sw e l l 3 ) r e s e a r c h e da b o u t j o i n t s u b c a r r i e ra n dp o w e ra l l o c a t i o na l g o r i t h mi n n c o f d m a b a s e dc o g n i t i v es y s t e m ：p r o p o s e dan o v e lf a i r n e s si n d e xb a s e dj o i n t s u b c a r r i e ra n dp o w e ra l l o c a t i o na l g o r i t h mi nm u l t i - u s e rs c e n a r i o st oa l l e v i a t e t h e c o n t r a d i c t i o nb e t w e e nt h es y s t e mc a p a c i t ya n du s e r sf a i r n e s s t h ea l g o r i t h md e f i n e d t h ef a i r n e s si n d e xt h r e s h o l d ，w h i c ha c h i e v eat r a d e o f fb e t w e e ns y s t e mc a p a c i t ya n d i i f a i r n e s sa d a p t i v e l y t h es i m u l a t i o nt e s t st h ep e r f o r m a n c eo ft h ea l g o r i t h m k e y w o r d s ：c o g n i t i v er a d i o ，n o n - c o n t i g u o u s o r t h o g o n a lf r e q u e n c y d i v i s i o n m u l t i p l e x i n g ，s o u r c ea l l o c a t i o n ，h y b r i dp r o t e c t i o n ，f a i r n e s s i l l 重庆大学硕士学位论文 1 绪论 1 绪论 1 1 研究背景及意义 认知无线电( c o g n i t i v er a d i o ：c r ) 作为一种新的无线电设计理念，所具备的 环境意识、行为意识和目标意识特征，支持时域、频域和空域的多维复用和共享， 能有效提高频谱资源利用率。认知用户( s e c o n d a r yu s e r ：s u ) 与主用户( p r i m a r y u s e r , p u ) 共享主用户拥有的授权频谱资源，认知用户在不对主用户或其他认知 用户产生干扰的前提下，伺机( o p p o r t u n i s t i c ) 、动态接入( d y n a m i cs p e c t r u ma c c e s s ： d s a ) 。认知无线电为缓解频谱资源紧缺、实现频谱动态管理并提高频谱利用率提 供了强有力的技术支持。 正交频分复用( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ：o f d m ) 技术利 用大量相互正交的子载波并行传输数据，既能根据信道特性灵活加载，提高频谱 利用率，实现宽带通信；又能避免符号间干扰( i n t e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e ：i s i ) ， 克服频率选择性衰落效应，已纳入众多国际主流的通信标准，如i e e e8 0 2 1 1 a ， 8 0 2 1 l g ，8 0 2 1 6 a d e ，8 0 2 2 0 以及8 0 2 2 2 等。非连续正交频分复用( n o n c o n t i g u o u s o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ：n c o f d m ) 是基于o f d m 的一种频 谱池技术，n c o f d m 将频带划分为相互正交的子载波后，依据认知无线电频谱 感知的结果选择未被主用户占用的空闲子载波传输数据，被认为是认知无线电传 输链路自适应实现的一种潜在技术。 在n c o f d m 认知无线电系统中，合理的传输功率分配和子载波分配策略是 避免干扰、实现资源共享的重要保障。本文依托国家自然科学基金“基于认知无线 电的网格网拓扑管理、m a c 机制和自适应资源分配策略研究”，针对n c - o f d m 认知无线电系统资源分配策略开展研究，依据资源分配原则建立资源分配数学模 型，寻求混合保护准则下的功率分配机制和多用户联合子载波和功率分配策略。 1 2 国内外研究现状 无线通信资源包括频谱、功率、码字、时隙、路由等。在无线通信系统中， 将频谱和功率联合分配，能达到期望的用户级目标和系统级目标，其中用户级目 标是满足用户的q o s 要求，而系统级目标是提高资源利用率和系统容量。在认知无 线电系统中，动态频谱分配的目的是实现频谱的高效利用，而功率控制的目的一 方面是扩展覆盖范围，另一方面也是避免对主用户造成干扰，此外，合理的功率 控制策略还可以减少终端能耗。 针对n c o f d m 认知无线电系统的资源分配问题，t a n 等人提出采用兵力分配 重庆大学硕士学位论文1 绪论 博弈( c o l o n e lb l o t t og a m e ) 模型，研究认知网络与授权网络共存环境下认知用户 上下行链路的联合子载波和功率分配【l j 。z h a n gj i a n 提出一种自适应资源分配算法 【2 】，实现n c o f d m 认知无线电系统总传输速率的最大化，采用h u n g a r i a n 算法分配 子载波，并利用贪婪算法加载比特和功率。c y r i ll e u n g 依据n c o f d m 认知无线电 系统当前的资源充足与否，提出一种分布式资源分配算法【3 j ：当资源有限不能达到 认知用户的预期速率时，系统资源分配将注重用户问公平性；当资源充足时，最 大化系统吞吐量以满足认知用户预期速率，从而将这一优化问题简化为单目标非 线性优化。 g a u r a vb a n s a l 认为联合子载波和功率分配是一个非凸整数问题，其封闭解很难 找到，为此研究了次优的子载波和功率分配算法1 4 ，该算法首先进行子载波分配， 然后采用最优功率分配算法为各子载波分配功率，在最大化系统容量的同时，使 认知用户对主用户的干扰和其发射功率低于门限值。w uj i a n 采用次优资源分配策 略，设计了三种基于线性注水算法的功率分配机制1 5 1 。注水算法是理想的功率分配 策略，但传统的注水功率控制策略对于n c o f d m 认知无线电系统而言是低效的1 6 j ， 为此w a n gp e n g 等人提出一种单用户功率注水算法迭代分块注水( i t e r a t i v e p a r t i t i o n e dw a t e r - f i l l i n g ：i p w f ) 算法【7 j ，试图获得最优的功率分配策略。虽然i p w f 算法的复杂度低于穷举搜索算法，但需要为已确定的子载波执行多次注水算法， 而且当i p w f 算法用来进行子载波分配或联合子载波和功率分配时，必须重新计算 注水线以确定每个子载波的功率，这将导致联合子载波和功率分配复杂度极高。 为此c h e n 等人改进了i p w f 算法，提出一种保证认知用户比例速率公平的联合子载 波和功率分配算法【8 】【9 1 。这种联合资源分配降低t i p w f 算法的复杂度，并提升了 系统容量，但该算法未考虑认知系统子载波的功率泄漏对在相邻子信道工作的主 用户造成的干扰，而这种干扰对主用户而言是不能容忍的u 。 针对n c o f d m 认知无线电系统对主用户造成的干扰问题，z h a n gyh 等认 为认知用户的接入必定会给主用户带来同信道干扰( c o c h a n n e li n t e r f e r e n c e ： c c i ) 和邻信道干扰( a d j a c e mc h a n n e li n t e r f e r e n c e ：a c i ) i l ，在资源分配中同时 考虑c c i 和a c i 两类干扰的效应【7 】【1 2 】，尽可能避免对主用户造成干扰，并提高频 谱利用率。w a n gsw 认为仅有a c i 和c c i 约束是不够的，还需要限制认知用户 的发射总功率，为此提出了一种启发式资源分配算法【1 3 】，该算法同时考虑了传输 功率和干扰门限约束，为每个用户选择当前最小代价的比特，直到其中一个约束 条件被打破，算法的复杂度为渐进常数且低于m a x m i n 算法【l4 1 。k a n gx i n 等人 研究了保护主用户正常通信的两种机制：信干噪比门限和速率约束，提出了一种 基于信干噪比门限的功率分配算法【l5 1 ，随后通过研究速率损失约束和子载波干扰 功率约束的关系，发现相对于子载波干扰功率约束，速率损失约束更直接影响主 2 重庆大学硕士学位论文1 绪论 用户通信，为此提出一种基于速率损失约束的功率分配算法【i 酬。h a s a n 考虑单个 子载波的质量，通过子载波是否空闲或主用户重新接入的概率来表征子载波的“可 靠性”，定义速率损失函数，提出在线性速率损失下有固定功率预算时，最优和次 优功率分配算法【l 7 1 。从保证主用户q o s 的中断概率【l8 】考虑，文献 1 9 】以主用户的 中断概率为限制条件，最大化认知用户的传输速率。q ux u a n 研究了在认知用户 对主用户的干扰链路信道信息不可用时，对主用户的影响采用中断概率来衡量， 并提出了最大化系统总速率的资源分配方案【2 0 】。 除了上述从提升系统吞吐量或降低对主用户的干扰角度研究n c o f d m 认知 无线电系统资源分配算法外，还有一些学者从保证认知用户q o s 的角度研究了 n c o f d m 认知无线电系统的资源分配问题。b e r l e m a n n 等人研究了w l a n 网络中 频谱共享时业务i 拘q o s 支持机制【2 1 1 ，为n c o f d m 认知无线电系统中认知用户支持 q o s 提供了参考。m a h a l a x m i 等提出联合子载波和功率分配算法【2 2 j ，在功率约束下 确保获得最大数据速率的同时提高系统容量，该算法不仅能满足实时业务的q o s 需求，而且提高了系统的动态特性。文献 2 3 】针对认知用户可用子载波数量较少时 无法满足非实时业务的情况，提出一种对偶资源分配算法以确保认知用户的统计 比例速率。n a v i dd a m j i 等人在保证用pq o s 和频谱利用率的基础上，也提出了一 种实时性业务和非实时性业务下o f d m 资源分配算法睇4 。 1 3 论文研究内容和结构 本文依托国家自然科学基金“基于认知无线电的网格网拓扑管理、m a c 机制 和自适应资源分配策略研究”，针对n c o f d m 认知无线电系统资源分配策略开 展研究，依据资源分配原则建立资源分配数学模型，寻求混合保护准则下的功率 分配机制和多用户联合子载波和功率分配策略。全文组织结构如下： 第一章：介绍认知无线电和n c o f d m 技术的研究背景、意义以及在认知无 线电系统中应用n c o f d m 技术的研究现状，对论文的研究内容以及全文安排进 行简要说明。 第二章：以认知无线电的基本原理和n c o f d m 的系统结构为基础，结合资 源分配原则，分析典型的资源分配算法的特点和性能，构建联合子载波和功率分 配的数学模型。 第三章：研究n c o f d m 认知无线电系统传输功率分配算法：通过分析 n c o f d m 系统固有的带外辐射，以传统的功率分配算法为基础，设计基于混合 保护准则的功率分配算法。该算法依据主用户和认知用户当前工作状态，执行不 同的功率分配策略，保护主用户正常通信，并提升认知无线电系统容量。对算法 的有效性进行仿真分析和验证。 重庆大学硕士学位论文1 绪论 第四章：研究n c o f d m a 认知无线电系统联合子载波和功率分配算法：针 对多用户应用场景，为了缓解系统容量和用户间公平性之间的矛盾，设计联合子 载波和功率分配算法。该算法通过调节公平性门限，在系统容量和用户间公平性 之间寻求折中。对算法的性能进行仿真验证。 第五章：全文研究工作总结，并对未来研究进行展望。 4 重庆大学硕士学位论文 2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 非连续正交频分复用( n o n - c o n t i g u o u so r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o n m u l t i p l e x i n g ，n c o f d m ) 是基于o f d m 的一种频谱池技术，n c o f d m 将频带 划分为相互正交的子载波后，依据认知无线电频谱感知的结果选择未被主用户占 用的空闲子载波传输数据，被认为是认知无线电传输链路自适应实现的一种潜在 技术。本章介绍基于n c o f d m 的认知无线电系统结构及其涉及到的关键技术， 结合资源分配原则，分析典型的资源分配算法的特点和性能，构建联合子载波和 功率分配的数学模型。 2 1 认知无线电 认知无线电依据图2 1 所示的认知循环模型【2 5 1 ，核心是如何实现认知设备的 智能化、环境感知和自适应功能。认知无线电通过感知获得当前通信环境中的“频 谱空穴”，经过剪裁和聚合转化为通信信道，存放在频谱池【2 6 1 ，再根据用户需要 和频谱特性调度、分配信道，重构工作参数，实施通信。 ( 确定优先级) 图2 1 认知循环模型 f i g 2 1c o g n i t i v el o o pm o d e l 及 ) 尽管对认知无线电的定义尚未统一，但世界主流的研究机构和著名学者都认 为，认知无线电应具备的技术特征包括：感知能力、自适应能力、高的频谱利用 能力和可重构能力。表2 1 给出了不同学者和组织机构对认知无线电应具备的技 术特征形成的的差异化假设，分别从不同侧面和角度，诠释了认知无线电的基本 特征。 重庆大学硕士学位论文 2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 表2 1 不同组织对认知无线电能力差异化假设【2 7 】 t a b l e2 1d i f f e r e n ta s s u m p t i o na b o u tw h a tc a p a b i l i t i e sa r en e c e s s a r yf o rc o g n i t i v er a d i o 【2 7 】 j m i t o l a h a y k i n v t r w g f c c i e e e u s a i t u r n t i a s d i t fr w g s d i 之fs i g i e e e1 9 0 0 1 、l0、l 0q 、l 000 、， 0q0 _00 _q0 q-0 0q心 心0、| 0心心00、l 00q0 00000 认知用户与主用户共享主用户拥有的授权频谱资源，认知用户接入必然会产 生同信道干扰和邻信道干扰。合理的干扰抑制和控制策略是保证异构系统共存、 有效利用频谱资源必须采用的措施之一。避免认知用户对主用户和其他认知用户 干扰涉及到频谱感知、频谱管理、资源分配和功率控制技术。 频谱感知：主要完成在时域和空域上发现可用频谱，是认知无线电系统的 核心模块之一。 频谱管理：依据频谱感知获得的频谱信息执行频谱分析及决策，其中频谱 分析是根据业务的q o s 需求，决定速率、时延上限、调制模式和子载波数等参数： 频谱决策主要应对主用户返回或当前信道不可用时，认知用户执行切换等频谱移 动性。 资源分配：作为资源受限系统，认知无线电中的资源分配一方面需要充分 利用感知到的频谱资源，减少浪费以提高频谱利用率，另一方面需要联合频谱资 源和其他资源优化分配，提高系统通信效率。高效的资源分配策略能够适应系统 所处的无线电环境和主用户工作状态的动态变化，从而避免与主用户产生冲突， 并增强系统的灵活性。 功率控制：为使认知无线电系统不影响主用户的正常通信，认知系统必须 6 j y v v v y v v “y 重庆大学硕士学位论文 2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 控制发射功率，以避免对主用户产生有害干扰。在认知无线电系统中，频谱感知 模块获得的环境信息反馈至发送端，以此来进行发射功率控制。通过观测主用户 接收端的信噪比、速率等信息，自适应的调整认知用户的发射功率。使认知系统 在干扰容限内，既能进行有效通信，又能充分利用功率等资源。 2 2n c o f d m 系统 2 2 1n c o f d m 基本原理及模型 n c o f d m 的基本思想是：将潜在的工作频带划分为若干个正交的子载波， 根据子载波信道条件和占用状态选择部分子载波( 组) 执行o f d m 调制，其子载 波选择如图2 2 所示。将n c o f d m 用于认知无线电系统传输，其子载波选择原 则为：利用频谱感知和判决结果，依据分配矢量选择未被主用户占用，且信道条 件好的子载波片段构成可用信道资源。例如，在进行o f d m 调制时，将被主用户 占用的子载波置零，从而避免对主用户产生干扰。同时，考虑到带外泄漏等因素， 尽可能预留足够多的过渡( 保护) 子载波。由于很多子载波未用，通常采用快速 傅立叶变换剪裁算法降低系统处理的复杂度。n c o f d m 系统收发端的结构框图 如图2 3 所示。 可用 分 配 矢 j i 呈 不可用子载波 为降低干扰关闭的：7 r r t r r 波 11l0 00 0 0 01l000 0 0 0110 0 0 0 0 0 0 0 0 0ll0 0 0 0 0011i 图2 2n c o f d m 子载波选择 f i g 2 2c h o o s e so fs u b c a r r i e r si nn c - o f d ms y s t e m ( a ) n c - o f d m 系统发端结构框图 重庆大学硕士学位论文 2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 子载波o n o f f 信息 i r ( 0 模，数 r 例 并，串去循环串，并 x 。( n )q a m f 一 f f ts k 解 转换转换前缀转换 调 ( b ) n c - o f d m 系统收端结构框图 图2 3n c o f d m 系统结构框图 f i g 2 3s t r u c t u r ed i a g r a m o fn c - o f d m s y s t e m 信源信号x ( n ) 首先经过m p s k 或m q a m 等高阶调制得到x 。( 以) ，然后根据 频谱感知模块获得的子载波o n o f f 信息将主用户占用的子载波置零，通过串并 转化将已调数据流分成路低速数据流x 袱( 七= 1 , 2 ，n ) ，使用快速傅里叶逆变 换( i n v e r s ef o u r i e rf a s tt r a n s f o r m ：i f f t ) 将x 。( 以) 调制到各可用子载波的中心频 率上。设子载波数为n ，o f d m 符号宽度为l 以。为时刻m 第k 个子载波上的 符号，n c o f d m 基带信号的复包络，由时间间隔【o ，刀内的个子载波组成， 在m 时刻信号表述为： 1 - i s 。( f ) = 寺厶，。p 口砌归 ( 2 1 ) v k = 0 如果子载波关闭，则以。= 0 。插入导频符号后，通过i f f t 运算得到时域信 号向量，加入循环前缀( c y c l ep r e f i x ，c p ) ，即截取信号向量尾部的三。个符号放 置在信号向量的前部，要求三。的长度不小于信道相干时间，再经过并串转换得到 n c o f d m 符号s 。( n ) ： 1 - 1 s 。( 刀) = 吉x 。，i e 业砌胁 以= o ，1 ，一1( 2 2 ) vk = o 进一步假设信道的冲激响应为厅( ，f ) ，r 为时延扩展，那么，在n c o f d m 系统接收端的接收信号为： r ( t ) = f ：“s ( t - r ) h ( t ，r ) d r + n ( t ) ( 2 3 ) 其中，”( f 1 为加性高斯白噪声。 经过模数转换后得到采样信号r 俐，符号间干扰( i n t e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e ： i s i ) 会干扰接收序列的前个样点，通过去掉循环前缀( c p ) 可以消除i s i 的影 响。对去掉了循环前缀的序列执行快速傅里叶变换( f o u r i e rf a s tt r a n s f o r m ：f f t ) 变换得到j 。( 刀) ，最后解调获得信源信号j ( 刀) 。通过选择足够数量的子载波，能 重庆大学硕士学位论文2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 保证经过串并转换后的信号流经过的信道是平坦的，同时，插入循环前缀除了抑 制i s i 的影响之外，还有助于各子载波之间保持正交性。 2 2 2n c o f d m 认知无线电系统的优势 n c o f d m 继承了o f d m 抗干扰能力强、频谱利用率高的特点，其对底层感 知和频谱裁剪的灵活性和自适应性，使其成为认知无线电系统最好的候选技术之 一o 环境自适应能力 环境自适应能力是认知无线电应具备的基本功能之一。认知无线电利用频谱 感知获得当前环境信息，并据此执行波形裁剪、避免干扰，能与共存的通信系统 ( 主用户网络和其他认知网络) 友好相处；通过选择最优的信道执行通信，能对 抗信道衰落效应产生的影响。 n c o f d m 的自适应性包括算法选择的自适应性和算法参数选择的自适应性 两个方面1 2 引。在o f d m 通信系统中，通常仅改变算法参数来优化传输，如f f t 点数、调制方式、子载波间隔等，但在n c o f d m 认知无线电系统中，根据环境 信息可优化的传输参数非常多，如循环前缀长度、编码率、编码类型、调制方式、 交织方式、导频模式、前导码中间码、双工方式等，灵活性更高、适应能力更强。 频谱感知 认知无线电通过频谱感知获得当前的信道特征，如可用功率、干扰容限和噪 声温度等。对于具备模式辨识功能的认知无线电，利用感知还能识别占用当前信 道的用户特征，识别出是主用户，还是认知用户。作为一种非授权通信系统，认 知无线电不能对其他系统产生有害干扰，用户间或系统间共享频谱感知信息，并 将该信息也作为频谱分配的约束条件，能避免相互干扰。 在n c o f d m 认知无线电系统中，利用f f t 内核，可以在不增加额外硬件和 运算需要的情况下扫描被感知的整个频段，实现快速、准确的频谱感知。 频域滤波 认知无线电通过对特定频段的检测和分析，获得可用子载波判决决策后，还 需要执行频域滤波( 成型滤波) ，控制波形参数，以支持认知用户自由选择可用子 载波( 组) 。 n c o f d m 系统可灵活的进行信号频域滤波，通过置零子载波，将n c o f d m 信号整形为需要的频谱模板( s p e c t r u mm a s k ) 。一旦认知无线电确定聊频谱模板， 对哪些子载波置零就是一个相对简单的过程【2 9 1 。o f d m 系统用于频谱整形的参数 包括：子载波数、子载波功率和脉冲整形滤波器。 多天线技术 智能天线( s m a r ta n t e n n a ：s a ) 和多入多出( m u l t i p l e l n p u tm u l t i p l e o u t p u t ： 9 重庆大学硕士学位论文 2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 m i m o ) 技术可利用空域来提高频谱利用率，已成为新一代宽带移动通信主流标 准的候选技术之一。将多天线技术运用到认知无线电系统，能挖掘更多的资源利 用潜力。 由于仅需简单的分集合并和均衡，m i m o o f d m 非常适合高速传输【3 0 】，此时， 信道响应是一个矩阵。由于可以对各个接收信号独立均衡，能降低空时均衡的复 杂度，且信号处理可使用简单的代数矩阵。 多址接入和频谱分配 在多用户认知无线电系统中，可用资源必须多用户共享。在基于正交频分多 址( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ：o f d m a ) 方式构成的多用户 系统中，子载波集合可按需和信道条件分配给不同用户，无需增加额外开销或硬 件，就能提高认知无线电系统多址接入和频谱分配的灵活性。此外，o f d m a 系 统对多种多址接入技术的支持，使其具有良好的互操作性。 互操作性 互操作性定义为：两个及以上系统或组件间交换信息和使用已交换信息的能 力【3 lj 。认知无线电的工作环境往往同时存在主用户和异构的其他认知用户，无线 电传输场景分析需要探测和识别用户的存在性，以制定自身的适应性策略。 表2 2 中归纳总结了部分认知无线电需求与n c o f d m 技术的优势。 表2 2 认知无线电与n c o f d m l 3 2 】 t a b l e2 2c ra n dn c o f d m 1 3 2 1 认知无线电需求 n c o f d m 的优势 频谱感知 高频谱利用率 自适应性可扩展性 先进的天线技术 互操作性 多点接入和频谱分配 抵抗窄带干扰 o f d m 的f f t 运算简化在频域的频谱感知 n c o f d m 可通过关闭主用户工作的子载波来修改波形实现频谱 有效利用 o f d m 系统可适应不同的传输环境和可用资源，可改变的参数包 括：f f t 点数、载波间隔、循环前缀长度、调制方式、编码方式 以及子载波功率 m i m o o f d m 有效降低均衡器复杂度，o f d m 也支持智能天线 w l a n 、w m a n 、w p a n 及w r a m 均使用o f d m 技术作为其物 理层技术，与其他技术相比互操作性更容易 为不同用户分配多组子载波的系统设计支持多点接入 系统中窄带干扰只会影响少数子载波，在n c o f d m 系统中可关 闭这些子载波 1 0 重庆大学硕士学位论文 2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 2 3 3n c o f d m 认知无线电系统关键技术 认知无线电作为一种智能通信方式，具有感知能力、自适应能力和学习能力。 n c o f d m 认知无线电系统既有其独特的技术优势，也还有大量关键技术亟待解 决，如图2 4 所示。图中左半部为o f d m 涉及的技术难点，如峰均比( p e a k t o a v e r a g e p o w e rr a t i o ：p a p r ) 压缩、频偏敏感性、相位噪声、同步等：右半部为认知无线电 涉及的技术难点，如频谱感知、跨层优化、干扰抑制等；中间部分则是二者结合 可能涉及到的技术难点。 o f 图2 4 n c o f d m 和c r 系统的关键技术 f i g 2 4k e yt e c h n i q u e si nn c - o f d ma n dc rs y s t e m 干扰抑制技术 设计认知无线电系统时应妥善处理用户间干扰。如果已调o f d m 符号波形旁瓣 较大，其功率泄漏必然会对相邻子载波产生干扰，影响相邻主用户或认知用户的 正常通信。目前，已有大量减小功率泄漏的解决方案，比如对o f d m 符号利用升余 弦滚降函数进行时域加窗处理【3 3 1 ，能大幅降低带外泄漏，减少子载波间干扰 ( i n t e r - c a r r i e ri n t e r f e r e n c e ：i c i ) 。此法的缺点是延长了时域信号保持正交的时间， 降低了系统吞吐量。还有一种最简单、最直接的处理办法，就是关闭与主用户工 作信道相邻的子载波，以此避免认知用户带外泄漏对主用户产生干扰，这显然会 降低频谱利用率。文献【3 4 】【3 5 】提出采用子载波加权来减少对主用户的干扰，根据优 化算法最小化传输信号的旁瓣，并决定子载波权重。 有效的裁剪算法 一旦确定使用哪些子载波，必然会有许多子载波无效。在执行f f t 运算时，去 除输入数值为零的点，可提高算法的运行效率或减少运算时间。设计高效的裁剪 算法有利于提高o f d m 认知无线电系统的综合性能。文献【3 6 设计了几种裁剪算 重庆大学硕士学位论文 2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 法，并比较分析了不同算法的性能和适用能力。 可调传输参数管理 n c o f d m 系统通过关闭部分子载波( 组) 来适应频谱可用性的变化，在接收 端需要获得子载波的开关信息。n c o f d m 可调传输参数包括f f t 点数、循环前缀 大小、调制编码方式、子载波功率分配、比特加载等。为了减小开销，通常采用 子载波块管理1 3 引。 2 3n c o f d m 认知无线电系统资源分配 2 3 1 资源分配原则 由于认知无线电的可用资源存在差异性和时变性，因此在制定资源分配策略 时，应遵守以下原则： 自适应性 固定子载波分配简单，但可能由于信道衰落效应或主用户工作状态改变导致 部分子信道不可用。依据子载波对不同用户的信道状态信息自适应子载波分配， 既具有更高的灵活性，又能充分利用信道资源。 优化性能 为有效利用资源，认知无线电必须为可用资源找到最优的分配策略，以提升 系统性能。认知无线电资源分配是一个多目标优化问题，即需要同时对多个目标 优化，如最大化系统吞吐量、最小化用户间干扰、用户公平性保证、传输时延限 制等目标，必须依据需求设计资源分配策略，使系统性能趋于最优。 降低运算复杂度和开销 资源分配算法的实现必定耗费时间、信令交互需要开销，在设计算法时，必 须考虑算法的复杂度和开销，复杂度高会导致计算量大，无法保证资源分配的实 时性。 2 3 2 资源分配算法分类 无线通信系统的资源分配依据分配方式的不同分为静态资源分配、动态资源 分配及混合分配；按带宽占用方式的差异分为固定带宽资源分配、自适应带宽资 源分配。由于认知无线电可用资源存在时间和空间上的差异性，以及资源的不连 续性，传统的资源分配算法无法直接用于认知无线电系统资源分配。已有的 n c o f d m 认知无线电系统资源分配算法按照网络拓扑结构、主用户传输技术、 频谱共享方式以及合作方式等进行分类，归纳总结如表2 3 所示。 网络结构 根据认知无线电系统的拓扑结构不同，其资源分配方式分为集中式资源分配 和分布式资源分配。集中式资源分配适用于系统拥有中心实体的网络，由中心实 1 2 重庆大学硕士学位论文2n c o f d m 认知无线电系统及资源分配模型 体负责归属用户的资源分配和业务调度。在基于i e e e8 0 2 2 2 的w r a n 中，由小 区用户作周期性的频谱感知，然后将感知结果在中心实体进行融合处理，然后中 心实体根据用户业务的请求，并根据数据融合的结果完成频谱分配和各子载波功 率分配。分布式资源分配适用于网络拓扑采用分布式结构，无中心控制实体，网 络中每个用户都参与资源管理和分配操作。 表2 3n c o f d m 认知无线电系统资源分配算法分类 t a b l e 2 3c l a s s i f i c a t i o no fs o u r c ea l l o c a t i o ni nn c o f d m - b a s e dc o g n i t i v er a d i os y s t e m 类别分类详细 网络拓扑结构 频谱共享方式 授权系统采用的传输技术 优化目标 是否考虑公平性 业务流方向 资源分配频率粒度 信道信息 系统天线配置 覆盖范围 是否考虑业务特性 业务传送方式 集中式资源分配 分布式资源分配 覆盖式共享 共存式共享 o f d m 技术 非o f d m 技