认知OFDM无线电体系自适应资源分配原则探讨

第一章 绪 论

1.1 课题的研究背景及意义
现代社会已经步入信息时代，通信技术迅速发展，其发展趋势是将各种业务集成到一个网络中，例如为移动用户提供语音通信、Web 浏览、Email、文件传输、便携式计算机数据通信、数据库接入等多种业务服务。目前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无线通信理论及技术，例如链路自适应技术、多天线技术等来努力提高频谱利用效率的同时，却发现了全球授权频段，尤其是信号传播特性比较好的低频段频谱的利用率极低。以美国为例，美国联邦通信委员会（FederalCommunications Commission，FCC）的大量研究报告指出：频谱的利用情况极不平衡，一些非授权频段占用拥挤，而有些授权频段则经常空闲[1]。认知无线电（Cognitive Radio，CR）作为一种更加智能的频谱共享技术，能够依靠人工智能的支持，感知无线通信环境，根据一定的学习和决策算法，实时自适应地改变系统的工作参数，动态地检测和有效地利用空闲频谱，理论上允许在时间、频率以及空间上进行多维的频谱复用[2]。该技术大大降低了频谱和带宽限制对于无线通信技术发展的束缚，因此被预言为将来最热门的无线通信技术之一。
在无线信道中，由于无线传输环境的复杂性使得无线信道具有多变性，不同的子信道会受到不同的衰落，继而具有不同的传输能力，因此如何根据信道的变化来分配资源变得尤为重要。相较于其它传统的传输技术 FDMA、TDMA 和CDMA，OFDM 技术可以灵活地分配子载波，可以同时利用时间、频率和空间三种分集效应以提高系统的性能，在下一代通信中具有广阔的应用前景[3-4]。认知无线电系统中，主用户使用的频带并不是固定分配的，可能是随机变化且不连续的。而 OFDM 技术正好可以自适应地分配频带并控制频带上分配到的功率，充分地利用信道资源，因此 OFDM 技术易于与认知无线电系统结合[5]。
通过灵活地调节发射功率和调制方式，主用户和次用户能够在相同频段上工作，并且二者互不干扰，即次用户对主用户的干扰控制在一定的门限下，使次用户的信号在接收端也可以被检测出来，满足不同种类用户正常通信的要求。另一方面，在现代无线通信中，众多的用户需要实现各种各样的业务，而不同的业务代表不同的传输速率要求。所以在自适应动态资源分配优化问题上，必须考虑到每个用户传输速率的问题，使系统性能最优化的同时确保有不同需求的用户能够达到各自所需的速率，这根本上是一个基于服务质量（QoS）的资源分配问题。所以现阶段，根据不同类型用户、不同业务、不同服务质量要求以及子信道的瞬时特性来动态分配子信道和发射功率，可以达到充分利用信道资源、提高频谱效率、优化系统性能的目的，这使得多用户认知 OFDM 系统成为一个具有 QoS保障的系统，此项研究是具有广泛前景和现实意义的。

1.2 无线通信技术的发展
在过去的数十年里，由于科学技术的进步，例如先进的数字信号处理技术和超大规模集成电路的产生，使得无线通信技术得以迅猛发展。蜂窝无线通信系统是其中最成功的无线通信应用之一，现在它已经在世界各地拥有几十亿用户。蜂窝这一概念最早是由贝尔实验室发明的，并已于 1970 年被广泛认可。由于随着传输距离的增加，无线信号的强度会逐渐地减弱，因此，可以在空间上重用有限的无线频率，来很好地覆盖人口密度高的区域[6]。从蜂窝移动通信系统出现至今，无线通信技术经历了不同的演化过程[7]。
第一代蜂窝移动通信系统为美国高级移动电话系统（AMPS），该系统在 1980年布网。AMPS 运行在干扰受限的环境下，依赖于频率复用规划（特定地区的传播特性）和频分多址（FDMA）的方式来提高容量，并采用了模拟调制（FM）技术。类似的模拟移动通信系统是英国的 E-TACS 系统，它也是一种模拟移动通信系统，在欧洲布网[8]。这一时期的移动通信系统随着技术的进步不断完善，但它仍然存在着明显的缺陷，例如频谱利用率低，容量有限；制式太多，互不兼容，不利于用户漫游，限制用户覆盖面；提供的业务种类受限制，不能传送数据信息等。很快，第一代蜂窝移动通信系统就达到了最大容量，己不能满足移动用户日益增长的需求。在 20 世纪 90 年代初，美国推出窄带码分多址（CDMA）蜂窝移动通信系统，第一代无线通信系统被淘汰。
第二代无线通信系统采用数字调制技术，它能够以很少的投入获得更高的无线通信容量。由于频谱接入技术的差异，产生了三种 2G 无线通信技术标准，分别是欧洲的 GSM 和美国的 IS-95、IS-136。为了与日益增加的数据速率需求相符，同时还支持新的应用，人们对 2G 技术进行了修改和补充，提出了新的、以数据为中心的标准，这些标准代表了 2.5G 技术，即 GSM 标准下的 GPRS 系统、EDGD 系统，IS-95 标准下的 IS-95HDR 系统和 IS-136 标准下的 IS-136HS 系统[9]。第三代无线通信系统包括三种技术标准，分别为 CDMA2000、TD-SCDMA和 WCDMA。美国和韩国采用 CDMA2000 技术，中国采用 TD-SCDMA 技术，WCDMA 技术则主要部署在欧洲。
相较于主要提供低速数据业务和语音业务的第二代移动通信，第三代移动通信技术能够提供例如互联网接入等这类具有更高数据速率要求的业务。第三代通信技术的载波调制方案为 CDMA 技术[10]。这种调制方案具有灵活的数据速率、很高的多径容忍度和更高的频谱利用率。第三代移动通信的速率在室内的情况下可高达 2Mbps，在步行的情况下可达 384kbps，即使在高速情况下也能达到 144kbps[11]。

    1.3 无线通信系统中的资源分配技术 ................13-14
    1.4 OFDM 系统自适应资源分配算法的研究现状 ................14-16
        1.4.1 单用户 OFDM 系统算法研究现状 ................14
        1.4.2 多用户 OFDM 系统算法研究现状 ................14-16
    1.5 本文研究的主要内容及研究成果 ................16
    1.6 论文内容安排 ................16-19
第二章 认知 OFDM 技术基础 ................19-29
    2.1 无线传播环境 ................19-20
    2.2 认知无线电概述 ................20-21
    2.3 认知无线电关键技术 ................21
    2.4 OFDM 概述 ................21-25
    2.5 OFDM 关键技术 ................25-26
    2.6 认知 OFDM 无线电系统模型 ................26-29
第三章 认知 OFDM 系统自适应资源分配 ................29-39
    3.1 自适应技术理论基础 ................29
    3.2 系统模型 ................29-31
    3.3 基于 RA 准则的典型 OFDM 自适应资源分配算法 ...........31-37
        3.3.1 优化目标函数 ................31-32
        3.3.2 Water-filling 算法 ................32-34
        3.3.3 Lee 算法 ................34
        3.3.4 Rhee 算法 ................34-35
        3.3.5 Shen 算法 ................35-37
    3.4 小结 ................37-39
第四章 改进的认知 OFDM 系统自适应资源分配算法 ................39-51
    4.1 系统模型 ................39-42
        4.1.1 网络模型 ................40-41
        4.1.2 优化模型 ................41-42
    4.2 基于公平度门限与干扰门限的分配算法 ................42-50
        4.2.1 子载波分配算法 ................43-46
        4.2.2 功率分配算法 ................46-50
    4.3 小结 ................50-51
第五章 仿真试验结果与分析 ................51-57
    5.1 各子载波对主用户的干扰影响 ................51-52
    5.2 不同公平度门限下次用户的系统容量 ................52-53
    5.3 不同干扰门限下次用户的系统容量 ................53-54
    5.4 次用户容量比例特性 ................54-55
    5.5 小结 ................55-57

全文总结与展望

6.1 全文总结
在认知 OFDM 无线电系统动态资源分配中，根据认知无线电技术的特点和OFDM 技术的传输特性，结合一系列的自适应传输技术，通过灵活地分配子载波，将一些不连续和不规律的频谱资源进行再次整合，并按照一定的公平性原则将频谱资源分配给需求不同的用户，可以达到认知无线电资源的合理分配和充分利用。传统的 OFDM 系统中的动态资源分配主要遵循两种不同的优化准则：一种是裕量自适应（MA）优化问题，即在给定误码率和用户速率要求下，最小化总发射功率；另一种是速率自适应（RA）优化问题，即在给定误码率和总功率要求下，最大化总传输速率。但是当前经典的基于 RA 准则的自适应资源分配算法都没有考虑次用户对主用户的干扰这一问题，不能有效地应用于认知 OFDM无线电系统中。针对当前无线通信的发展趋势以及资源分配算法存在的问题，本文提出了基于 RA 准则的认知 OFDM 无线电系统自适应资源分配策略。该算法在保证次用户对主用户的干扰功率限制在主用户最大可容忍干扰门限下，满足了不同用户的服务质量要求，优化了系统性能。计算机仿真试验结果也验证了算法的可行性与有效性。

6.2 展望
在对认知 OFDM 系统的自适应资源分配算法的研究过程中，我们可以发现，大部分算法都假定已知信道状态信息。而事实上，由于无线通信系统的时变性导致了信道状况快速变化，使得基站获得的信道状态信息有一定的传输时延，产生估计偏差。因此，在以后的研究过程中如何减少一些假设条件，使算法的计算复杂度足够低以满足实时性要求，力求接近真实通信环境是下一步应该考虑的研究问题之一。此外，在资源分配过程中采用了公平度门限和干扰门限，这两个参数的设定都为经验值。因此，如何更加准确地设置参数值，提升算法性能，也是论文进一步研究的重点。