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認知無線網絡的頻譜檢測與資源管理技術 版權信息
- ISBN：9787030607492
- 條形碼：9787030607492 ; 978-7-03-060749-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
認知無線網絡的頻譜檢測與資源管理技術 內容簡介
本書以認知無線網絡為背景，闡述認知無線網絡中頻譜檢測與資源管理關鍵技術。本書重點敘述了基于分布式壓縮感知的認知無線網絡寬帶頻譜檢測、認知無線網絡頻譜分配和多用戶多資源聯合分配與優化。本書共7章，第1章概述認知無線網絡頻譜檢測與資源管理技術背景；第2章介紹分布式壓縮感知（DCS）理論；第3章介紹分布式信號重構；第4章詳細闡述了基于DCS的寬帶頻譜檢測與基于貝葉斯壓縮感知（BCS）的寬帶頻譜檢測；第5章介紹了認知無線網絡中的頻譜分配與動態頻譜接入技術；第6章詳細闡述了認知無線網絡中多資源（子載波、功率、比特）聯合分配以及基于能效和用戶服務質量（QoS）的多資源聯合優化技術；*后是總結與展望。
認知無線網絡的頻譜檢測與資源管理技術 目錄
目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 認知無線電概述 1
1.2 認知無線電與認知無線網絡 3
1.2.1 無線頻譜使用現狀 3
1.2.2 認知無線電特點與關鍵技術 5
1.2.3 認知無線網絡能效 8
1.2.4 認知無線網絡動態頻譜接入與頻譜共享 9
1.3 認知無線電頻譜檢測概述 11
1.3.1 單用戶頻譜檢測 12
1.3.2 多用戶協作頻譜檢測 15
1.3.3 基于壓縮感知的認知無線電寬帶壓縮頻譜檢測 20
1.3.4 基于能效的認知無線電寬帶壓縮頻譜檢測 21
1.4 認知無線電資源管理概述 22
1.4.1 認知無線電頻譜分配與動態資源管理 22
1.4.2 認知正交頻分復用子載波功率聯合分配 26
1.4.3 認知正交頻分復用子載波比特聯合分配 27
1.4.4 基于能效的認知無線電多資源聯合分配與優化 27
1.5 本章小結 28
參考文獻 28
第2章 分布式壓縮感知理論 35
2.1 壓縮感知理論框架 35
2.1.1 信號稀疏變換 36
2.1.2 觀測矩陣設計 37
2.1.3 信號重構方法 39
2.1.4 稀疏變換、觀測矩陣和重構方法的聯系 41
2.2 分布式壓縮感知 42
2.2.1 聯合稀疏模型 42
2.2.2 分布式壓縮感知信號重構方法 44
2.2.3 約束二次規劃問題求解方法 47
2.3 基于*大能量子集的自適應觀測 50
2.4 基于能效觀測的自適應壓縮重構 54
2.5 分布式壓縮感知-*小角回歸信號重構 63
2.6 分布式壓縮感知-同倫法動態更新信號重構 65
2.7 盲分布式壓縮感知-*小角回歸信號重構 67
2.8 本章小結 72
參考文獻 72
第3章 基于壓縮感知的認知無線電寬帶頻譜檢測 76
3.1 認知無線電寬帶頻譜檢測模型 76
3.2 基于*大似然比的協作寬帶頻譜檢測 80
3.3 基于分布式壓縮感知的寬帶頻譜檢測 89
3.3.1 分布式壓縮感知-子空間追蹤頻譜檢測 89
3.3.2 分布式壓縮感知-盲協作壓縮頻譜檢測 96
3.3.3 分布式壓縮感知-稀疏度與壓縮比聯合調整頻譜檢測 100
3.3.4 基于盲稀疏度匹配的快速多用戶協作壓縮頻譜檢測 104
3.3.5 基于稀疏度匹配追蹤的分布式多用戶協作寬帶頻譜檢測 109
3.4 基于貝葉斯壓縮感知的寬帶頻譜檢測 116
3.4.1 基于貝葉斯壓縮感知的數據融合 116
3.4.2 基于自適應測量的貝葉斯壓縮寬帶頻譜檢測 121
3.4.3 基于多任務貝葉斯壓縮感知的寬帶頻譜檢測 127
3.5 本章小結 136
參考文獻 136
第4章 認知無線網絡頻譜分配技術 141
4.1 認知無線電頻譜分配模型 141
4.1.1 干擾溫度模型 141
4.1.2 基于圖著色理論的頻譜分配模型 145
4.1.3 博弈論模型 148
4.1.4 拍賣競價模型 148
4.1.5 網間頻譜共享模型 148
4.2 CR多跳網絡頻譜分配 149
4.2.1 保障QoS的多跳網絡動態頻譜分配 149
4.2.2 基于圖著色理論的頻譜分配 155
4.2.3 基于博弈論的頻譜分配 155
4.3 CR動態頻譜接入與多跳網絡容量分析 159
4.3.1 動態資源管理與功率控制 159
4.3.2 CR多跳網絡容量分析 160
4.3.3 CR動態頻譜分配及面臨的問題 164
4.4 本章小結 165
參考文獻 166
第5章 認知無線網絡多用戶多資源聯合分配與優化 169
5.1 認知OFDM多用戶功率分配技術 169
5.1.1 傳統注法功率分配算法 169
5.1.2 兩種改進的功率分配算法 171
5.1.3 RA準則下的多用戶功率分配 174
5.1.4 改進的多用戶功率分配 176
5.2 CR多用戶子載波功率聯合分配技術 181
5.2.1 基于*差子載波避免的子載波功率聯合分配 181
5.2.2 兼顧速率公平的多用戶子載波功率聯合分配 186
5.2.3 基于速率公平比的子載波功率聯合分配 191
5.2.4 基于信道容量的認知OFDM多用戶子載波功率聯合分配 195
5.2.5 能效優先注水因子輔助搜索的子載波功率聯合分配 200
5.3 認知OFDM多用戶比特分配技術 208
5.3.1 傳統比特加載算法 208
5.3.2 改進的比特加載算法 210
5.3.3 MA準則下的多用戶比特分配 211
5.3.4 改進的多用戶比特分配 213
5.4 CR多用戶子載波比特聯合分配技術 214
5.4.1 主用戶協作情況下的認知用戶子載波比特聯合分配 214
5.4.2 基于輪回的認知OFDM多用戶子載波比特聯合分配 219
5.4.3 基于*差用戶優先的認知OFDM多用戶子載波比特聯合分配 225
5.4.4 能效優先的認知OFDM多用戶子載波比特聯合分配 228
5.5 本章小結 234
參考文獻 234
第6章 總結與展望 238
6.1 全書總結 238
6.2 研究工作展望 240
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 認知無線電概述 1
1.2 認知無線電與認知無線網絡 3
1.2.1 無線頻譜使用現狀 3
1.2.2 認知無線電特點與關鍵技術 5
1.2.3 認知無線網絡能效 8
1.2.4 認知無線網絡動態頻譜接入與頻譜共享 9
1.3 認知無線電頻譜檢測概述 11
1.3.1 單用戶頻譜檢測 12
1.3.2 多用戶協作頻譜檢測 15
1.3.3 基于壓縮感知的認知無線電寬帶壓縮頻譜檢測 20
1.3.4 基于能效的認知無線電寬帶壓縮頻譜檢測 21
1.4 認知無線電資源管理概述 22
1.4.1 認知無線電頻譜分配與動態資源管理 22
1.4.2 認知正交頻分復用子載波功率聯合分配 26
1.4.3 認知正交頻分復用子載波比特聯合分配 27
1.4.4 基于能效的認知無線電多資源聯合分配與優化 27
1.5 本章小結 28
參考文獻 28
第2章 分布式壓縮感知理論 35
2.1 壓縮感知理論框架 35
2.1.1 信號稀疏變換 36
2.1.2 觀測矩陣設計 37
2.1.3 信號重構方法 39
2.1.4 稀疏變換、觀測矩陣和重構方法的聯系 41
2.2 分布式壓縮感知 42
2.2.1 聯合稀疏模型 42
2.2.2 分布式壓縮感知信號重構方法 44
2.2.3 約束二次規劃問題求解方法 47
2.3 基于*大能量子集的自適應觀測 50
2.4 基于能效觀測的自適應壓縮重構 54
2.5 分布式壓縮感知-*小角回歸信號重構 63
2.6 分布式壓縮感知-同倫法動態更新信號重構 65
2.7 盲分布式壓縮感知-*小角回歸信號重構 67
2.8 本章小結 72
參考文獻 72
第3章 基于壓縮感知的認知無線電寬帶頻譜檢測 76
3.1 認知無線電寬帶頻譜檢測模型 76
3.2 基于*大似然比的協作寬帶頻譜檢測 80
3.3 基于分布式壓縮感知的寬帶頻譜檢測 89
3.3.1 分布式壓縮感知-子空間追蹤頻譜檢測 89
3.3.2 分布式壓縮感知-盲協作壓縮頻譜檢測 96
3.3.3 分布式壓縮感知-稀疏度與壓縮比聯合調整頻譜檢測 100
3.3.4 基于盲稀疏度匹配的快速多用戶協作壓縮頻譜檢測 104
3.3.5 基于稀疏度匹配追蹤的分布式多用戶協作寬帶頻譜檢測 109
3.4 基于貝葉斯壓縮感知的寬帶頻譜檢測 116
3.4.1 基于貝葉斯壓縮感知的數據融合 116
3.4.2 基于自適應測量的貝葉斯壓縮寬帶頻譜檢測 121
3.4.3 基于多任務貝葉斯壓縮感知的寬帶頻譜檢測 127
3.5 本章小結 136
參考文獻 136
第4章 認知無線網絡頻譜分配技術 141
4.1 認知無線電頻譜分配模型 141
4.1.1 干擾溫度模型 141
4.1.2 基于圖著色理論的頻譜分配模型 145
4.1.3 博弈論模型 148
4.1.4 拍賣競價模型 148
4.1.5 網間頻譜共享模型 148
4.2 CR多跳網絡頻譜分配 149
4.2.1 保障QoS的多跳網絡動態頻譜分配 149
4.2.2 基于圖著色理論的頻譜分配 155
4.2.3 基于博弈論的頻譜分配 155
4.3 CR動態頻譜接入與多跳網絡容量分析 159
4.3.1 動態資源管理與功率控制 159
4.3.2 CR多跳網絡容量分析 160
4.3.3 CR動態頻譜分配及面臨的問題 164
4.4 本章小結 165
參考文獻 166
第5章 認知無線網絡多用戶多資源聯合分配與優化 169
5.1 認知OFDM多用戶功率分配技術 169
5.1.1 傳統注法功率分配算法 169
5.1.2 兩種改進的功率分配算法 171
5.1.3 RA準則下的多用戶功率分配 174
5.1.4 改進的多用戶功率分配 176
5.2 CR多用戶子載波功率聯合分配技術 181
5.2.1 基于*差子載波避免的子載波功率聯合分配 181
5.2.2 兼顧速率公平的多用戶子載波功率聯合分配 186
5.2.3 基于速率公平比的子載波功率聯合分配 191
5.2.4 基于信道容量的認知OFDM多用戶子載波功率聯合分配 195
5.2.5 能效優先注水因子輔助搜索的子載波功率聯合分配 200
5.3 認知OFDM多用戶比特分配技術 208
5.3.1 傳統比特加載算法 208
5.3.2 改進的比特加載算法 210
5.3.3 MA準則下的多用戶比特分配 211
5.3.4 改進的多用戶比特分配 213
5.4 CR多用戶子載波比特聯合分配技術 214
5.4.1 主用戶協作情況下的認知用戶子載波比特聯合分配 214
5.4.2 基于輪回的認知OFDM多用戶子載波比特聯合分配 219
5.4.3 基于*差用戶優先的認知OFDM多用戶子載波比特聯合分配 225
5.4.4 能效優先的認知OFDM多用戶子載波比特聯合分配 228
5.5 本章小結 234
參考文獻 234
第6章 總結與展望 238
6.1 全書總結 238
6.2 研究工作展望 240
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認知無線網絡的頻譜檢測與資源管理技術 節選
第1章緒論 1.1 認知無線電概述 5G是面向2020年以后移動通信需求而發展的新一代移動通信系統，它在頻譜效率（spectral efficiency，SE）和能量效率（energy efficiency，EE）等方面較4G 提高一個數量級，其無線覆蓋性能、系統安全性和用戶體驗性顯著提高，傳輸時延也得到降低。5G 將與其他移動通信技術密切銜接，構成新一代無所不在的移動信息網絡[1，2]。5G 的應用領域將進一步擴展，它將引入高能效無線傳輸技術和高密度無線網絡技術，支持更為豐富靈活的多媒體數據業務與移動互聯網業務。5G在推進技術創新的同時將更加注重用戶質量體驗（quality of experience，QoE），它將多點、多用戶、多天線、多小區協作組網作為頻譜效率提升的關鍵技術，頻譜資源的高效利用和具有認知能力的可重配置無線網絡也將成為5G 研究的重要方向[2，3]。此外，高速、安全、可靠的寬帶無線接入技術將是5G 支持各種業務應用與各種系統平臺間互聯的保證[3]。具有認知功能的5G 系統將在頻譜效率（簡稱譜效）、能量效率（簡稱能效）之間進行動態*佳折中，并具備充分的靈活性，具有網絡自感知與自調整的智能化能力，以在滿足用戶QoE 的同時實現頻譜共享與網絡智能控制[3-5]。 針對目前移動互聯網業務迅速增長帶來的頻譜資源不足、節點傳輸過程能耗高等問題，5G 將采用高能效的無線傳輸技術來提高頻譜利用率，如大規模多輸入多輸出（massive multipe input and multipe output， massive MIMO）天線、高能效通信、認知無線網絡（cognitive radio networks， CRN）等[2，3]。由于認知無線電（cognitive radio， CR）具備極高的頻譜使用效率，允許在時間、頻率以及空間上進行多維信道復用。次級用戶（secondary user， SU）通過感知所處的外界無線環境，自適應調整無線系統運行參數（傳輸功率、載波頻率和調制方式等），在不影響主用戶（primary user， PU）正常通信的條件下，以交叉共享或重疊共享的方式機會利用授權系統的頻譜資源，實現動態頻譜共享[4，6]。CR技術大大降低了頻帶和帶寬的限制對無線技術發展的束縛，已成為5G 標準中的關鍵技術之一。一些國際標準化組織正在制定相關的標準和協議，以推動5G 和CR技術的發展。例如，2013年歐洲聯盟在第七框架計劃中啟動了面向5G 研發的METIS（mobile and wireless communications enablers for the 2020 information society）項目，由我國華為公司等29 個參與方共同承擔；基于CR技術的IEEE 802.22 無線區域網（wireless regional area network， WRAN）標準的制定，開辟了CR技術新的應用和研究領域[2，3]；面向用戶QoE 的5G 頻譜共享技術，允許4G/5G 用戶通過無線資源管理與軍隊專網共享無線頻譜資源[5]。我國863 計劃分別于2013年6 月和2014年3 月啟動了5G 重大項目一期和二期研發課題，成立了面向5G 研究與發展的IMT-2020 推進組，研究5G 的主要技術與發展方向，為我國全面參與5G 標準制定打下堅實的技術基礎[2，3]。 在追求高頻譜利用率、高傳輸效率的同時，認知無線網絡對能量有效性和系統安全性等提出了更高的要求。研究表明，節點進行頻譜感知與傳輸的能耗是認知無線網絡的主要能耗開銷[7，8]。隨著SU 節點密度的增加和網絡覆蓋面積的擴大，能耗問題日益受到關注[9]。綠色認知無線網絡是目前CR領域的研究重點，也是實現綠色無線通信網絡與環境保護的關鍵[9，10]。同時，由于認知無線網絡中存在主網絡與認知網絡兩類不同的網絡架構，數據傳輸的安全性問題也成為研究的新方向。在認知無線網絡中，SU 需要有效識別正常PU與惡意PU，同時也存在惡意SU，將影響協作頻譜感知時信息融合的準確度；此外，由于存在惡意SU的竊聽攻擊，還需要考慮正常SU協作傳輸的鏈路安全容量與截獲性能分析問題，有效保障物理層安全是實現認知無線網絡未來實際應用的關鍵[11，12]。 針對能效的研究已經成為認知無線網絡的熱點之一。能效與譜效、SU 傳輸可靠性、多SU 節點之間的公平性、PU干擾、網絡安全性等均存在相互折中的關系[4，13]。關于傳統認知無線網絡中頻譜感知、動態頻譜接入、頻譜共享、網絡配置方案等方面的研究均集中于增強認知無線網絡的譜效，就無線能效管理而言，綠色節能才是未來認知無線網絡的發展趨勢，可在保證一定頻譜檢測性能、SU 傳輸可靠性、多節點公平性與網絡安全性等的前提下，盡量減少網絡能耗，并將其應用于認知無線網絡設計[13，14]。IEEE Communications Magazine 在2014年7月刊登了Energy Efficient Cognitive Radio Networks 專輯[15]，重點介紹了非協作認知無線網絡頻譜感知、頻譜共享和網絡節點部署等用于提高能效的方法[14]，能效與SU 服務質量、節點公平性、PU 干擾、網絡安全性之間的折中[13]，考慮信道利用率與節點接入公平性的端到端WRAN 頻譜共享方法[16]，未來5G 認知蜂窩網絡中譜效與能效的折中[3]，以及基于非相鄰正交頻分復用/偏置正交調幅（orthogonal frequency division multiplexing/offset quadrature amplitude modulation， OFDM/OQAM）調制的能量有效性物理層設計方法。其中，OFDM/OQAM方法不僅降低了峰值平均功率比（peak average power ratio， PAPR），而且有效抑制了信號頻譜旁瓣，可以從物理層信號設計角度提高網絡的能效[17]。 綠色低功耗無線通信系統是未來無線通信的發展方向，業界已經開始制定綠色無線通信系統體系構架與相關技術的標準化工作[18，19]。在ICC、GLOBECOM 等通信專業頂級國際會議上，學者們已經提出了在蜂窩網絡與CR接入網絡中實現高效低功耗傳輸的解決方案[20，21]。例如，采用基于網格的活躍基站功耗*小化方案，可降低蜂窩網絡基站與預測負載的能耗；根據節點負載變化，采用開關算法調節認知基站能耗，以*小化CR接入網絡的能耗。文獻[22]研究了基于壓縮感知（compressed sensing， CS）的能效協作頻譜檢測方法，利用壓縮感知對SU感知數據進行稀疏表示與重構，以降低重構復雜度并節省能耗，實現基于能效的自適應頻譜檢測。文獻[23]研究了中繼采用放大轉發策略時協作頻譜檢測性能與節點能耗的折中方案，在檢測概率（probability of detection）與虛警概率（probability of false alarm）受限的條件下，通過改變感知采樣點數放大增益，達到感知與能耗的*佳折中，但其并未考慮傳輸階段的能耗問題。文獻[24]研究了基于OFDM 的認知無線網絡能效機會頻譜接入方案，同時考慮了平均能效與*差能效的情況，通過低復雜度啟發式算法獲得次優解；與傳統譜效接入方案相比，該方案在增加能效的同時，有效進行了性能與復雜度的折中。 CR技術可以解決頻譜利用率低的現實情況，它的出現和廣泛應用將帶來革命性的影響。對于頻譜管理者，CR技術大大提高了可利用頻譜的數量和利用率，實現資源的有效利用；對于頻譜所有者，利用CR技術可以在不受網絡內外各因素干擾的前提下開發次級頻譜市場，在相同頻帶上提供不同的服務；對于設備廠商，CR技術可以為其帶來更多商用機遇，具備CR功能的設備將更具市場競爭力；對于移動終端用戶（如手機用戶），可享受到單個移動終端接入多種無線網絡的優勢；對于野外軍事通信，由于野外軍事通信環境中地理環境復雜，干擾源較多，既定的通信頻帶易被敵方干擾，甚至導致通信無法正常進行，利用CR技術可以尋找空閑頻帶以維持通信[25]。隨著IEEE 802.22 標準的制定，CR技術必將推進未來移動通信的發展，為無線電資源管理和無線接入市場帶來新的發展契機和動力。 1.2 認知無線電與認知無線網絡 1.2.1 無線頻譜使用現狀 隨著科學技術的飛速發展，信息化已經成為21世紀世界各國努力前行的目標。與此同時，智能產品（智能手機、智能手表等）和社交媒體網絡（微博、微信、直播平臺等）迅速激增，已經成為人們生活中不可或缺的一部分。另外，無線局域網、無線個人局域網、Wi-Fi 等無線互聯網技術得到了飛速的發展。由于這些網絡技術基本都是工作在非授權頻帶，而移動互聯網業務的大量應用使得非授權頻帶逐漸達到了飽和程度[25，26]。此外，國家頻率管理部門給一些關鍵的通信業務（電視廣播、軍事、航天業務等）分配了大量特定的授權頻帶。總體而言，大多數的頻譜資源都為授權頻帶，非授權頻帶只占少數一部分。這種不平衡的頻譜分配策略造成了頻譜資源的浪費[27，28]。 因此，若能改變無線網絡中的固定頻譜分配策略，合理利用無線網絡中空閑的授權頻帶，實現頻譜共享，頻譜資源不足以及頻譜利用率低的問題就能得到有效解決。在非授權頻譜資源極其匱乏、頻譜資源需要合理分配的形勢下，產生了認知無線電技術[29]。 在通常情況下，電磁波的頻譜是相當寬的，電磁波包括紅外線、可見光、X 射線等。作為無線通信傳輸使用的資源，國際電信聯盟（International Telecommunication Union， ITU）定義了300GHz 以下的電磁波頻譜為無線電磁波的頻譜，而300GHz 以上電磁波頻譜的使用仍在研究中，它*大不能超過可見光的范圍。由于受到電波傳播特性、技術和可使用的無線電設備等的限制，目前實際使用的較高頻帶只為幾十吉赫茲。此外，盡管可以通過頻率、時間、地域、碼域、空域等相關要素的頻率復用來提高頻譜利用率，但就某一處頻率或頻帶而言，在一定的條件下它是有限的，主要原因有以下幾方面。 1. 政策的約束 頻譜是由專門的無線電管理部門采用固定分配原則進行統一管理及分配的，得到該頻譜的團體或個人長期獨占該資源。現在很多國家的頻譜資源已經分配殆盡，留給新系統或者新業務的可利用頻譜非常少，已經遠遠不能滿足未來移動通信業務發展的需求。 2. 頻譜利用率不高 頻譜分為授權頻帶與非授權頻帶，得到授權頻帶的團體或個人長期占據該頻譜，普通用戶只能采用競爭方式接入并使用非授權頻帶。授權頻譜占據大部分，但這些團體或個人不會在任何時間使用該頻帶，大部分的授權頻譜處于空閑狀態；而非授權頻譜較少，且競爭率高，導致業務擁擠[5，6]。因此，合理使用授權頻譜以提高頻譜利用率迫在眉睫。 3. 動態變化的頻譜應用 頻譜應用不是靜態的，而是隨著時間、地點、業務等不同而變化，甚至前一時刻與后一時刻頻譜使用的情況都不同[25]。 為此，ITU等組織希望提出新技術來解決頻譜分配的問題，通過改變業務接入或頻譜接入來開發頻譜資源，以此提高頻譜利用率，達到充分利用頻譜資源的目的。目前已經提出了一些提高頻譜利用率的方案，如頻分復用/頻分多址接入（frequency division multiplexing/frequency division multiple access， FDM/FDMA）、時分復用/時分多址接入（time division multiplexing/time division multiple access， TDM/TDMA）、碼分復用/碼分多址接入（code division multiplexing/code division multiple access， CDM/CDMA）、蜂窩小區（cell）、智能天線（smart antenna， SA
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