1、無線電頻譜是不可再生的、寶貴的通信資源。隨著無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展和用戶對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)寬帶化、多樣化需求的日益增加，頻譜資源緊缺與用戶需求之間的矛盾越演越烈。然而調(diào)查發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的固定頻譜管理方式及已分配頻譜的使用不平衡是導致這一矛盾出現(xiàn)的本質(zhì)。認知無線電是一種有效利用頻譜資源、緩解無線頻譜緊缺問題的新方法，通過感知周圍無線環(huán)境、自動搜尋可用頻譜，動態(tài)地將其進行再分配和再使用，為提高頻譜利用率開辟了嶄新的途徑。
　　 由于授權(quán)用戶活動

2、的隨機性，導致空閑頻譜隨機出現(xiàn)。如何快速有效地獲得空閑頻譜的可靠信息是認知用戶的首要任務(wù)，也是頻譜感知的主要目的。根據(jù)感知結(jié)果，認知用戶自適應(yīng)調(diào)整工作參數(shù)以適應(yīng)周圍環(huán)境的變化，同時保護授權(quán)用戶的通信不受干擾。由于認知無線電系統(tǒng)自身的特殊性，如何管理好對授權(quán)用戶的干擾及認知用戶間的互干擾并獲得最優(yōu)系統(tǒng)性能，是認知用戶間動態(tài)資源分配的主要任務(wù)，必須精心設(shè)計。因此，本論文主要針對認知無線電系統(tǒng)中的頻譜感知和動態(tài)資源分配技術(shù)展開了深入的研究和探

3、索，主要的研究內(nèi)容如下:
　　 (1)基于能量檢測器，研究了認知無線電系統(tǒng)寬帶頻譜感知的優(yōu)化設(shè)計問題。在寬帶OFDM系統(tǒng)中，由于信道時變和多徑衰落等影響，每個子載波經(jīng)歷不同的衰落。如何快速發(fā)現(xiàn)并識別出微弱的授權(quán)用戶信號需要在每個子載波上設(shè)置不同的判決門限，而虛警概率約束也同樣影響判決門限的設(shè)置。此外，感知時間影響著感知信息的有效性和準確性，優(yōu)化時必須與判決門限同時考慮。因此，針對寬帶OFDM系統(tǒng)，本論文研究了感知時間和判決門限聯(lián)

4、合優(yōu)化的寬帶頻譜感知，在感知精確度要求和對授權(quán)用戶干擾門限約束下，使認知無線電系統(tǒng)的性能達到最佳。利用最優(yōu)化理論，對該問題進行建模、優(yōu)化，然后提出了一種聯(lián)合優(yōu)化算法，并通過數(shù)值仿真驗證了該算法的有效性。仿真結(jié)果表明了所提出的聯(lián)合優(yōu)化方法能夠使認知無線電系統(tǒng)的機會吞吐量達到最大，同時很好地滿足約束要求;
　　 (2)由上一章分析知，周期感知的幀結(jié)構(gòu)限制了感知時間，導致在感知時間與系統(tǒng)吞吐量之間存在折中。為此，本論文改進認知用戶的接

5、收機結(jié)構(gòu)，將信號接收解調(diào)與頻譜感知聯(lián)合設(shè)計，允許認知用戶信號接收和頻譜感知同時進行。并且當感知精確度需求一旦滿足，感知電路將切換到睡眠模式以節(jié)約功率，進而提出了一種帶有睡眠模式的并行頻譜感知方法。相比較而言，感知時間和數(shù)據(jù)傳輸時間都得到增加，因而認知系統(tǒng)性能得到改善。同時睡眠模式也能減少系統(tǒng)能量消耗?？紤]授權(quán)用戶活動的隨機性，研究了感知時間和功率分配聯(lián)合優(yōu)化問題，以使得認知系統(tǒng)可達機會吞吐量達到最大，同時滿足頻譜感知精確度和認知系統(tǒng)功率

6、預(yù)算的要求，并保證對主用戶造成的干擾低于給定的門限值。提出了一種聯(lián)合優(yōu)化算法來獲得該問題的最優(yōu)解，內(nèi)層算法在給定感知時間情況下有效迭代出最優(yōu)功率分配;然后利用外層算法搜索出最優(yōu)的感知時間和功率分配。最后通過數(shù)值仿真，并與其他已有方法的比較，驗證了所提方法的可行性和優(yōu)越性;
　　 (3)認知無線電系統(tǒng)已有的動態(tài)資源分配算法是基于OFDM，且在靜止環(huán)境下提出的。當認知用戶移動或周圍有其它物體在移動時，會產(chǎn)生子載波間干擾。這種干擾嚴重

7、降低了基于OFDM的認知系統(tǒng)性能，尤其在高速移動環(huán)境下，系統(tǒng)性能更加惡化。而已有的動態(tài)資源分配算法都是針對靜止環(huán)境下的。為此，本論文提出了一種移動環(huán)境下的自適應(yīng)子載波帶寬方法，來減小子載波間干擾的影響。在此基礎(chǔ)上，進一步研究了基于OFDM的認知無線電系統(tǒng)的子載波帶寬和功率分配的聯(lián)合優(yōu)化問題。在認知系統(tǒng)的子載波帶寬、功率預(yù)算和對授權(quán)用戶干擾約束條件下，聯(lián)合優(yōu)化子載波帶寬和功率分配，使得認知系統(tǒng)的帶寬效率最大。提出的一維搜索迭代算法能夠獲得

8、最優(yōu)的子載波帶寬和對應(yīng)的功率分配。仿真結(jié)果也表明，所提算法能夠達到最大的認知系統(tǒng)帶寬效率，同時有效地抑制對授權(quán)用戶的干擾，滿足約束要求;
　　 (4)進一步研究發(fā)現(xiàn)，認知無線電系統(tǒng)大多數(shù)已有的動態(tài)資源分配都以實現(xiàn)頻譜利用率最大化為目的。然而，目前能量消耗已逐漸受到越來越多的關(guān)注?；陔姵啬芰繅勖?、網(wǎng)絡(luò)可持續(xù)發(fā)展等考慮，減少認知無線通信系統(tǒng)的能量消耗不僅可以減少對環(huán)境的影響，而且也降低整個網(wǎng)絡(luò)成本，并有助于使認知無線電通信更加實用

9、和普遍化。因此，在機會頻譜接入方式下，本論文研究了實時業(yè)務(wù)下基于OFDM的多用戶認知無線電系統(tǒng)傳輸鏈路的動態(tài)資源分配，使得認知系統(tǒng)總的傳輸功率最小，并滿足認知用戶的目標傳輸速率要求和干擾功率約束。利用最優(yōu)化方法，分析推導出最優(yōu)的子載波和功率分配。在給定子載波分配情況下，最優(yōu)功率分配不僅與每個子載波的信道條件有關(guān)，而且還與每個子載波對授權(quán)用戶造成的干擾有關(guān)。由于所提出的最優(yōu)聯(lián)合分配算法計算量非常大，進而提出基于隨機搜索的次優(yōu)算法。仿真結(jié)果

10、表明，提出的次優(yōu)算法復雜度低且性能上能夠很好的逼近最優(yōu)算法，并優(yōu)于其他已有的算法;
　　 (5)上述動態(tài)資源分配是基于非協(xié)作頻譜共享方式的，認知用戶缺乏與授權(quán)用戶的合作，因而減少了更多頻譜使用的機會。協(xié)作中繼是一種有效改善系統(tǒng)容量的通信技術(shù)，但認知系統(tǒng)中頻譜接入權(quán)的不對等性及認知用戶所獲得的授權(quán)用戶邊緣信息的不確定性，影響著認知用戶發(fā)射端編碼策略的選擇;再加上干擾功率約束，認知系統(tǒng)的性能受到了極大地限制。在這種非對等信息情況下，

11、本論文基于OFDM的認知系統(tǒng)提出了協(xié)作頻譜接入的頻譜共享方式，即認知用戶本身作為中繼幫助授權(quán)用戶傳輸，同時也允許在相同頻段傳輸自身數(shù)據(jù)。利用信號傳輸性能差異，認知用戶采用疊加編碼技術(shù)，消除來自授權(quán)用戶的干擾。在此基礎(chǔ)上，研究了認知系統(tǒng)的功率分配問題，在認知用戶目標傳輸速率要求和保護授權(quán)用戶即時速率不變的約束下，使得認知系統(tǒng)總的傳輸功率最小。通過數(shù)學推導將兩變量約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單變量約束優(yōu)化問題，并提出了一種基于貪婪思想的最優(yōu)功率分配算