认知无线网络频谱感知与功率优化技术研究

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时间:2019-03-17

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3、教育机构的学位或证书而使用过的材料。一与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实,愿意承担切相关的法律责任。、口研巧生签名;古J巧慧、日期:2叫t.i南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可呆留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档可;允许论文被查阅和借阅:可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索;采用影印、缩印或白描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质一论文的内容相致。论文的公布(包括刊登)授权南京邮

4、电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。0*占研究生签名:掘怠、导师签名:A日期:>种ResearchonSpectrumSensingandPowerOptimizationTechniquesofCognitiveRadioNetworksThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByCongWuSupervisor:AssociateProf.WenjingYueApril201

5、6摘要认知无线电实现认知用户对频谱空穴的利用,缓解了目前频谱资源匮乏与需求猛增的困境。认知无线网络利用认知无线电技术实现频谱共享,使得认知用户不对主用户产生有害的干扰,但该网络的具体应用需要精确的频谱感知算法来提高系统的检测性能,并在提升检测性能的同时,需要保证频谱得到高效的利用。为此,本文将研究认知无线网络频谱感知与功率优化技术方案,来提高系统整体性能。本文以认知无线传感器网络频谱感知作为认知无线网络应用检测性能研究案例,并解决认知无线网络多天线功率优化问题,主要研究工作如下:(1)为解决汇聚节点和感知节点之间不同的协作机制造成网络检测性能下降问题,提出一种

6、基于分簇聚类和节点权重多目标优化的认知无线传感器网络频谱感知算法,该算法将频谱感知过程划分为感知节点本地频谱检测、感知节点分簇、加权系数优化以及最终判决的感知结果融合,形成基于组内平方和最小的汇聚节点位置优化和分簇方案,并分析系统参数对认知用户检测性能的提升影响程度。实验结果表明,上述频谱感知算法有效提高了认知无线传感器网络的系统检测性能。(2)提出感知频谱共享下的认知无线网络多天线功率优化算法,该算法考虑频谱共享模型中主用户存在与否,自适应地调整认知用户的发射功率,保证对主用户不造成有害干扰,并给定目标检测概率,推导出约束条件下存在最大的认知用户系统吞吐量,

7、优化认知用户发射机各天线的发射功率来最大化系统总的传输速率。实验结果表明,上述功率优化算法相比较传统的频谱共享算法,在不对主用户产生干扰的条件下,高效利用了频谱,提高了认知用户的传输速率。关键词:认知无线电,频谱检测,多天线功率优化,认知无线传感器网络IAbstractCognitiveradiorealizestheutilizationofspectrumholes,whichhasalleviatedtheembarrassmentbetweenthespectrumresourcescarcityandincreasingdemands.Cogniti

8、veradionetworksusin

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