1引言
1.1选题背景和意义
要缓解目前频谱资源紧缺的现状，首先需要重新认识频谱。频谱与矿藏、水资源、森林等资源一样，是一种不可再生的宝贵资源，对其利用率的高低取决于所采用的技术，详细探讨能充分利用频谱资源的技术就愈发必要。按照ITU无线电规则频率划分，目前各种无线业务可以使用的无线电频率范围为9KHZ?275GHz。但受电波传输特性、无线通信技术以及无线电设备软硬件实现的限制，目前绝大部分无线电设备只能工作在50GHz以下。随着无线通信的带宽化发展趋势，WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access)、UWB(Ultra-Wide Band)、3G (3"*Generation)等新技术、新业务不断涌现，频谱需求呈现指数迅猛增长。但很多国家差不多已将本国的可用频谱资源分配完毕，我国也不例外。于是，作为一种智能的革命性频谱共享技术一一认知无线电技术(Cognitive Radio)在供求矛盾日趋严峻的环境下产生，并且备受关注，被誉为未来最热门的无线电技术。它通过检测频谱空洞并允许未授权用户使用授权的频带，从而极大地改善频谱利用率[1"^由于认知无线电工作的环境中存在授权用户和非授权用户，并且要求非授权用户必须不能影响授权用户的使用，因此，认知无线电技术不仅需要灵活地适应频谱状态保证高频谱利用率。
1.2国内外研究现状
免许可开放接入在实际应用中使用的最多。主要是因为工作在该频段的用户无需许可证，也没有主次之分，只需要遵守一定的发射功率，并且不对其他的频段造成干扰即可。但这种共享技术的使用范围比较窄，只适合短距离通信，例如无线局域网、蓝牙等，此外该共享技术也只是在几个频段实现共享通信，并没有实现真正的全频段共享[2]。
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2认知无线电相关技术
2.1认知无线网络概述
Clarke等人给出了因特网上认知能力的定义，即假定因特网上存在一个有强大学习能力的知识平面，它能够构造和维持所期待的高级网络模型，所以它能接受并执行来自网络管理者的髙层指令并报告执行结果[14]。当意外发生时，我们期望来自认知平面的能力也能够自我修正和重新配置因特网。这种系统具备将高层指令转换为可执行的底层行为的能力。所建议的策略将使用统一的方法，该方法包含一些对网络事件有全局性观点的网络组件。认知网络的本质就是一系列分布的认知过程，这些认知过程搜集标有时空性的网络环境信息，包括从网络的每一层、节点内的每一个网络元素以及其他网络节点中得到的网络参数行为，以此来识别正确的网络参数，用于实现单独的、端到端的网络目标[15]。认知网络有两类，一类是自主认知网络，另一种是分布式认知网络。
2.2认知无线电技术
近期FCC (美国联邦通信委员会）对各频段的使用情况进行了调査，该结果表明在大部分时间内，某些频段一直保持闲置状态。无线通信的频段并没有得到有效利用，主要是由于前普遍实行严格的频带分配政策。在这种方案里，不同的频段分配给不同的用户和服务提供商，并且在这些频段里工作的系统需要得到授权认证，从技术角度来看，由于不同的系统工作在指定的频段并且相互并不重登，从而使得通信系统的设计容易实现。另外，授权频谱的执照提供了一种有效方法来保证持照者的通信服务质量。但是，这种频谱独享的方式导致频谱利用率很低。因而，需要一个辅助系统来动态的使用可用频段，而且以适当的发射功率工作，不干扰具有更高优先级或授权认证用户（PU)
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3 干扰对齐算法的理论研究 .......17
3.1 干扰对齐算法概述 ..........17
4 认知网络中的功率分配算法........ 31
4.1 系统模型 .........31
5 干扰对齐算法在认知MIMO系统中的应用........ 37
5.1 MIMO干扰对齐与混合网络 .....37
5干扰对齐算法在认知MIMO系统中的应用
5.1 MIMO干扰对齐与混合网络
首先建立干扰对齐在3x2M1MO无线信道中的模型，如图5-1所示。直观地，AP发送端有3根天线，移动台用户有两根天线,AP发送端并发传输3个数据包移动台用户接收端得到的接收信号需要解以下三未知数两方程的方程组其中代表从AP发送端到移动台用户接收端/的信道参数而式是不可解的，移动台用户无法获取三个数据包和由此看出，当AP发送端并发传输的数据包数量比移动台的天线数0大时，将无法解码。因此，本章引入干扰对齐算法来解决该问题。
5.2两用户对混合网络干扰对齐消除系统
为了解决授权用户（主用户）与认知用户（次用户）共享带宽、协同抑制彼此间干扰的问题，引入了干扰对齐方法两用户对混合网络干扰对齐消除系统的模型如图5-2所示，基站与移动台系统均使用双天线。
由文献[46-49]可知，若MIMO系统中每个节点有2根天线，下行链路能够并发传输的数据包最多为3个。但是要想达到上述传输数量，是基于MIMO系统的两个特点：1) M1M0系统中的发送端能够控制它们的信号在接收端对齐；2)移动台彼此之间通过以太网相连，这使得它们能够协同解码。因此，本文提出图5-2所示的混合网络，该混合网络允许主用户基站和次用户基站两天线的发射机在下行链路并发传输三个数据包，而次用户基站和移动台并不需要进行退避。
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6结论
本文重点研宄了干扰对齐算法在认知无线网络中的应用，其中第一章介绍了研究该算法的背景和意义，并且指出了目前的研究热点和研宄成果；第二章中重点介绍了该算法的应用场景，即认知无线网络，由此引出了认知无线网络中的相关概念，主要包括认知无线电、认知MIMO、频谱感知等重要概念和技术；第三章主要对干扰对齐算法的理论进行了深入研究；第四章对功率分配算法进行了理论研宂；第五章将上述研宄的理论成果应用在认知MIMO网络中，对其性能进行了分析。本文的重点工作包括以下几项：1)干扰对齐算法建模，将对称系统求解编码向量和解码向量的问题转化成等价特征值问题，并给出了理论推导过程和证明过程；2)干扰对齐算法并不是适合任意的网络的，因此对干扰对齐算法的使用环境进行了的研宄，提出了可以使用干扰对齐算法环境的约束条件；3)在研宄可行性问题上，从数学角度分析，根据线性代数中方程组可解问题，提出通过计算变量数量和方程数量来判定方程是否可解，从而给出两个定理、两个推论；从能量角度分析，根据干扰泄露的概念，进行仿真实验，给出了仿真结果并做了相应分析，即如果干扰对齐算法能够在一个网络中实现，那么其对应的干扰比例应该为0;4)研究了功率分配算法，将功率分配算法转化成凸优化问题，使用迭代算法进行求解；5)将干扰对齐算法应用在认知MIMO网络中进行性能分析，验证上述理论研宄成果。其中，文中也包含一些其他的知识，比如，由于干扰对齐算法要应用在确定信道系统中，因此，文章中也简单介绍了信道估计模型，使用信道估计算法求得信道参数之后，再使用干扰对齐算法求解编解码向量，此外，还对前人将干扰对齐应用在混合网络进了简要介绍和问题分析，指出其中存在的问题，即其将干扰对齐算法应用在混合网络中的一个隐性要求是移动端需要通过以太网相互连接以进行联合解码，这在实际应用中几乎是可能的，本文提出的算法不需要将移动端相互连接，不需要联合解码，只需要迫零算法即可，最后将理论结构应用在虚拟MIMO网络中，对其性能进行验证分析。
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参考文献（略）