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认知m t m o o f d m 的自适应空间资源管理 摘要 为了解决由无线通信需求的增长而导致的无线通信资源日益紧张的问题，具有高效 无线通信资源利用率的新型无线通信技术成为研究的热点。由于自适应的参数调节能力 以及高效的频谱利用率等技术优势，认知无线电( c o g n i t i v er a d i o ，c r ) 技术成为未来 无线通信的发展趋势。其中，c r 的物理实现方法和资源管理机制成为其核心研究内容。 本文以c r 背景下的多输入多输出正交频分复用技术( m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l e o u t p u t - o r t h o g o n a lf r e q u e n e yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ，m i m o - o f d m ) 的空间资源管理技 术为研究对象，以提高系统的通信吞吐量为研究目标，采用盖尔圆的天线选择算法与改 进的m m s e - s i c 干扰消除算法，提出一种新型的自适应空间资源管理方法，主要开展 了以下的研究工作。 作为基础部分，首先介绍c r 的基本原理及频谱检测模型。其次分别给出m i m o 、 o f d m 以及m i m o o f d m 系统的原理框图和数学模型。最后介绍m i m o o f d m 系统的 信道模型。 作为核心内容，考虑在c u 与p u 共享同一频谱的前提下，提出了使用天线选择与 干扰消除算法的一种新型的空间资源管理方法，以达到自适应的空间管理的目的。 ( 1 ) 基于空间复用的盖尔圆的天线选择算法 为了实现空间资源管理的目的，采用一种用于发端的基于盖尔圆的天线选择算法。 该方法可以高效地利用空间中的无线信道的目的，比随机天线选择算法提供了更低的系 统误码率和更高的系统容量。 ( 2 ) 改进的最小均方误差的串行干扰消除( m i n i m u mm e a ns q u r ee r r o r - s e r i a l i n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o n ，m m s e s i c ) 算法。 用于收端的改进的m m s e s i c 算法将不同空间数据层数据采用与原始算法相反的 检测顺序，逐层检测出接收到的干扰和c u 信号。m a t l a b 仿真结果证明：改进的串行干 扰消除技术在认知系统中与原始的m m s e s i c 算法相比，体现了更好的干扰去除效果。 ( 3 ) 新型空间资源管理方法 结合发端的基于空间复用的盖尔圆天线选择算法和收端的改进的最小均方误差的 串行干扰消除算法，构建一种天线选择和数据流控制的自适应空间资源管理算法。采用 这种新型的空间数据流控制方法，可以减少通信中断的发生，并且保证c u 通信的流畅 性。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 作为结果分析部分，论文首先对比了采用传统方法和提议的空间资源管理方法下的 c u 系统吞吐量；其次，分别分析了采用提议的空间资源管理算法中，在c u 同步与非 同步地感知p u 的频谱利用情况下的c u 的通信吞吐量。这种新型的空间资源管理方式 与传统的不采用天线选择的空间资源管理方式相比，可以有效地缓解由于p u 的活动而 对认知系统的通信吞吐量产生的影响。 关键词：认知m i m o o f d m ；自适应空间资源管理；改进m m s e s i c ；盖尔圆天线选 择控制 认知m i m o o f d m 的自适应空间资源管理 a bs t r a c t t or e l i e v et h es h o r to ft h ew i r e l e s sr e s o u r c ed u et ot h ei n c r e a s i n gd e m a n do fa v a i l a b l e r e s o u r c e ，h i g h l yf r e q u e n c yu t i l i z e dc o m m u n i c a i t o nt e c h n i q u eh a sa t t r a c t e dm o r ea n dm o r e r e s e a r c h e r s a t t e n t i o n c o g n i t i v er a d i o ( c r ) h a sb e c o m et h er e s e a r c ht r e n d f o rt h ef u t u r e w i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n ，a n dw h a t sm o r e ，t h ep h y s i c a lr e l i z a t i o no fc ra n dr e s o u r c e m a n a g e m e n ta l et h ec o r eo fc r r e s e a r c h t h i s p a p e rt a k e ss p a i t i a l r e s o u r c 2m a n a g e m e n to fm u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t o r t h o g o n a lf r e q u e n e yd i v i s i o nm u l f i p l e x i n g ( m i m o - o f d m ) u n d e rt h ec rc i r c u m s t a n c e sa s r e s e a r c ho b j e c t , a n dp r o p o s ean e ws p a t i a lr e s o u r c em a n a g e m e n ts c h e m e t h i ss c h e m e e m p h a s i z e st om a x i m i z et h et h r o u g h p u to fc o g n i t i v eu s e rt h r o u g ha r r a n g i n ga v a i l a b l es p a t i a l a n t e n n aw h i l ee n s u r i n gt h ec o m m u n i c a t i o nq u a l i t yo ft h ep r i m a r yu s e r a i m i n ga tt h es p a t i a l r e s o u r c em a n a g e m e n t ，t h i sp a p e rc a r r i e so u tt h ef o l l o w i n gr e s e a r c hw o r k a st h ef u n d a m e n t a lp a r t , t h i sp a p e rf i r s t l yi n t r o d u c e st h e b a s i cp r i n c i p l eo fc ra n d f r e q u e n c ys e n s i n gm o d e lo fc r s e c o n d l y t h ep r i n c i p l ed i a g r a ma n dt h em a t h e m a t i c a lm o d e l o fm i m o ，o f d m ，m i m o o f d ma r ei n t r o d u c e d f i n a l l y , t h ec h a n n e lm o d e lo f m i m o o f d mi si n t r o d u c e d a st h e e s s e n t i a lp a r t , u n d e rt h ec i r c u m s t a n c e so fs h a r i n gt h es a m ef r e q u e n c yb a n d b e t w e e nc ua np u ，t h i sp a p e rp r o p o s e sa na d a p t i v es p a t i a lr e s o u r c em a n a g e m e n tu s i n g g e r s c h g o r i nc i r c l ea n t e n n as e l e c t i o n - m i m os t r e a m i n gc o n t r o la l g o r i t h ma n da ni m p r o v e d m m s e s i ca l g o r i t h mi no r d e rt oe f f i c i e n t l ym a n a g es p a t i a lr e s o u r c e ，w h i c hi st oi n c r e a s et h e t h r o u g h p u to fc u ( 1 ) a n t e n n as e l e c t i o nb a s e do nt h eg e r s c h g o r i nc i r c l e t or e a l i z et h es p a t i a lm a n g e m e n t ，a n t e n n as e l e c t i o nb a s e do nt h eg e r s c h g o r i nc i r c l ei s p r o p o s e d g e r s c h g o r i nc i r c l ea l g o r i t h mp r o v i d e sl o w e rb i t e r r o rr a t i oa n dh i g h e rs y s t e m c a p a c i t yt h a nt h eo r i g i n a lo n e ( 2 ) a ni m p r o v e dm i n i m u mm e a ns q u r ee r r o r s e r i a li n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o n ( m m s e s i c ) a l g o r i t h m 、 t oc o o p e r a t ew i t ht h ea n t e n n as e l e c t i o nm e t h o d ，t h ei m p r o v e dm m s e - s i ca l g o r i t h mi s p r o p o s e db u tw i t hr e v e r s eo r d e r , t h ei m p r o v e dm m s e s i ca l g o r i t h ms h o w sb e t t e rc a n c e l l a t i o n 哈尔滨工程大学硕士学位论文 r e m o v ee f f e c ta n dd e c r e a s e sb i te r r o ro fc o g n i t i v eu s e r ( 3 ) n e w s p a t i a lr e s o u r c em a n a g e m e n t c o m b i n eb o t ht h eg e r s c h g o r i nc i r c l ea l g o r i t h ma n dt h ei m p r o v e dm m s e s i c ，t h e s c h e m eo fs p a t i a l m a n a g e m e mu s i n g t h ea d a p i t v ea n t e n n as e l e c t i o na n di n t e r f e r e n c e e a n e l l a t i o ni sf o r m e d b yu s i n gt h i sn e ws p a t i a ld a t as t r e a mm a n a g e m e n t , t h eo u t a g eo f c o m m t m i c a t i o ni sr e d u c e da n dt h et h r o u g h p u to fc uc a l lb ee f f i c i e n t l yi m p r o v e d a st h er e s u l ta n a l y s i s ，t h i sp a p e rf i r s t l yc o m p a r e ss y s t e mt h r o u g h p u tu n d e rc o n v e n t i o n a l m e t h o da n dt h ep r o p o s e dm e t h o do fs p a t i a lm a n a g e m e n t ；s e c o n d l y , c ut h r o u g h p u tu n d e r d i f f e r e n tt w ok i n d so fs p e c m m as e n s i n gi sa n a l y z e d t h er e s u l t ss h o wt h a tt h es p a t i a l m a n a g e m e ms c h e m es h o w sa ni m p r o v e ds y s t e mt h r o u g h p u tc o m p a r e dw i t ht h ec o n v e n t i o n a l c o g n i t i v e r e s o u r c em a n a g e m e n t k e yw o r d s ：c o g n i t i v em i m o o f d m ，a d a p t i v es p a t i a lm a n a g e m e n t , g e r s c h g o r i nc i r c l e a l g o r i t h m ，i m p r o v e dm m s e s i ca l g o r i t h m 第1 章绪论 第1 章绪论 本章首先简述论文的研究背景及意义，介绍认知无线电( c o g n i t i v er a d i o ，c r ) 技 术的由来与认知m m i o o 脒技术的资源管理技术，其次在分析了国内外的研究现状 之后提出本文的研究重点和预期目标，最后给出论文结构和内容安排。 1 1 研究背景与意义 随着科技的迅速发展，无线通信业务量不断增加，无线业务种类越来越丰富，进而 造成了无线电资源短缺的现象，主要体现在无线频谱资源的短缺。图1 1 所示为无线频 谱的利用情况，该图显示部分频谱的利用非常不均匀，有些频段空洞没有被充分地利用。 在伯克利无线研究中心( b e r k e l e yw i r e l e s sr e s e a r c hc e n t e r , b w r c ) 的研究报告i l l 显示： 时域及频域上的频谱资源有多达7 0 未被充分利用。 幅度 0 频率 图1 1 无线频谱使用情况 1 1 1 认知无线电研究的必要性 由于无线电频谱的利用率十分地不均匀，c r 的概念被j o s e p hm i t o l a l 2 j m 首次提出。 j o s e p hm i t o l a 认为c r 是有意识，适应性强的一种智能化的软件无线电，该技术可以自动 感知外界环境并做出相应判断，并且给出针对不同无线电电磁环境下的系统的各项模块 的调制参数来对应各种外界情况，从而使得有限的频谱资源得到最大限度的利用，提高 了频谱利用率，是一种全新的无线电频谱利用方式。 2 0 0 3 年5 月美国联邦通信委员会( f e d e r a lc o m m u n i c 撕o n sc o m m i s s i o n s ，f c c ) 举办 了c r 研讨会，提出把c r j 支术应用到解决频谱利用的相关领域中。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 2 0 0 4 年，f c c 发布了建议制订规则通告( n o t i c eo f p r o p o s e dr u l em a k i n g ，n p r m ) ， 允许认知用户( c o g n i t i v eu s e r ，c u ) 在不对授权用户( p r i m a r yu s e r ，p u ) ( 如电视广 播频段) 业务产生影响的前提条件下，利用没有被p u 使用的空闲无线频谱。n p r m 极大 地推动了c r 技术的发展，图1 2 所示为小区内的p u 与c u 的共存模型。 圈授权用户发射机 认知用户发射机 口授权用户接收机o 认j u 用户接收机 图1 2p u 与c u 共存模型 2 0 0 6 年，f c c 发布了n p 州的修订通告，进一步完善了c r 在电视广播系统中的应 用，此举动使得c r 技术在全世界掀起了的研究热潮。 2 0 0 4 年，i e e e 于正式成立了i e e e8 0 2 2 2 工作组，即“w i r e l e s sr e g i o n a la r e a n e t w o r k t 4 l ，这是基于c 贼术的标准化空中接口组织。i e e e8 0 2 2 2 时第一个世界范围内 的以c r 为基础的无线区域网( w r a n ) 标准。 2 0 0 8 年1 1 月，f c c 批准了c u 动态利用电视系统的空闲频段( d y n a m i cs p e c t r u m a c c e s s ，d s a ) 1 5 1 ，此举动很显然地扩展了对于c r 的研究前景。 正是由于c r 可以智能地感知周围的环境特征，并且根据无线电环境的变化而自适 应的改变系统参数和发送通信体制，以达到随时随地的高可靠性、高有效性的通信目的 优点，c r 可以看作是目前缓解频谱资源短缺的一个最有效的方法。 目前，对于c r 技术的研究越来越受到各个研究领域的重视，c r 的研究己成为一种 趋势。 l j l 2 认知m i m o o f d m 研究的必要性 正交频分多址( o r t h o g a n a lf r e q u e n c yd i v e s i o nm u l t i p l e x i n g ，o f d m ) 技术结合多输 。 入多输出( m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ，m i m o y 技术，可以更加充分的利用频域和 空域资源。 。 o f d m 具有抗多径能力强，频谱利用率高的特点，适合于高速率无线传输。在多用 户的多址接入技术中，o f d m 可以与f d m a ，t d m a 和c d m a 分别结合；o f d m a 系统 2 第1 章绪论 可以动态分配子载波和功率；在i e e e 8 0 2 1 i 和i e e e 8 0 2 1 6 标准中，o f d m 实现了用户问 的时分传输控制和调制技术分配。可以说，o i d m 技术是业界公认的下一代通信系统的 核心技术之一。 m i m o 技术是在发送和接收端使用多元天线而获得空分复用增益，链路的传输容量 得到了显著提高。作为下一代通信的关键技术，m i m o 在解决无线网络密集型业务容量 的瓶颈问题中显得十分重要。 认知环境下的m i m o - o f d m 系统可以根据用户所处位置的不同感知环境、适应环 境，而且自适应地跟踪环境的变化，调制各项参数进而合理利用系统的空、时、频资源， 提高系统通信容量。认知的m i m o o f d m 技术将会解决近年来由于无限通信业务的增 长，比如公共安全，移动通信以及电视广播业务等服务而带来的频谱利用的问题。总而 言之，c r 与m i m o o f d m 自适应频谱分配技术联合使用有着广泛的应用前景。 1 1 3 认知m i m o o f d m 空间资源管理的必要性 与o l 砷m 技术和m i m o 技术相比，m i m o o f d m 系统资源管理具有更大的自由度， 因此无论是在3 g 还是4 g 通信系统中，对多用户的各个时隙、各个频段以及用户之间的 资源分配十分的重要。对于认知m i m o o f d m 的资源管理，m i m o o f d m 技术会根据 各种主次用户的业务需求在各个频段，各个时隙上进行功率和比特数资源的分配。 随着研究技术的发展，在结合了m i m o 和o f d m 双方优点的未来无线通信系统中， 对于可用的无线资源的利用可以从一维扩展到了多维空间，在综合考虑多用户服务质量 ( q u a l i t yo f s e r v i c e ，q o s ) 需求的交叉层设计以后，在发送端采用可变的编码速率、多 种调制方式、可变的功率以及自适应地调整系统信道带宽，并且通过数目可变的多发多 收的天线和天线的各种集合，来适应变化非常复杂的无线资源分配管理。因此， m i m o o f d m 的动态资源管理对于提高系统的频谱效率有着至关重要的作用。 1 2 相关技术的研究现状 由于1 1 节中介绍的认知m 眦o o f d m 技术与认知m 幻o f d m 的资源管理的重要 性，目前有很多相关的研究。本小节针对现阶段认知m m 堑0 - o f d m 技术以及其相应的 资源管理技术的研究现状，作了简要的介绍。 c 1 2 1 认知m 蹦o o f d m 技术 m i m o o f d m 技术可在显著地提高无线通信系统的频谱效率和系统容量的同时，有 效的降低系统的码间干扰f 6 1 1 7 1 。c r 技术的主要目标就是提高对于各个维度的无线电资源 哈尔滨工程大学硕士学位论文 的有效性，同时提高网络以及链路的通信性能。将多天线m i m o 技术引入到c r 系统中， 能够提供载波频率和复用增益的双重灵活性。因此，很多研究都考虑建立认知m i m o o f d m 无线通信系统，利用多天线多载波技术来提高认知系统的性能。 目前c r 技术的研究尚处于初始阶段，近年来，一些研究人员已经开展了c r 系统中 的多天线技术的研究，文献 8 】主要研究了多天线认知网络的下行链路，在满足对p u 不 产生干扰的前提下，运用用户选择和波束形成的算法最大化系统吞吐量，问题是该文献 假设c u 的通信从不中断的情况。文献 9 1 d 0 考虑只有一对主次用户的多天线系统的信道 容量问题。文献 1 0 f p 在保i 正_ p u 吞吐量一定的前提下，分析认知m i m o 系统的通信吞吐 量。由于m 玎m o 技术的高效的数据传输速率，m m o 技术也被纳入到瑾e e 8 0 2 2 2 草案中。 对于认知o f i ) m 技术，在文献【l l 】中主要介绍了认知o f d m 系统的方案设计以及频 谱感知、频谱交换、信道估计和干扰抑制等关键技术。在文献 1 2 1 的主要思想是通过自 适应调节发射功率和调制方式，使c u 和p u 能够同时在相同的频段上工作，并且互不干 扰，这种方式被称之为一种基于注水法的认知o f d m 系统的无线资源分配算法。 多数的研究主要是针对于认知m i m o 系统和认知o f d m 系统的功率分配技术，子载 波分配和子载波功率分配，其目标是最大化系统吞吐量。 1 2 2 认知m i m o o f d m 的资源管理技术 由于在认知m i m o o f d m 环境下的无线资源管理是c i 技术研究的重要内容，很多研 究对认知系统的空，时，频三维资源管理进行了深入的研究。 文献【1 3 】中给出了由一组中心式网络构成的c r 网络的信道功率分配问题，提出一种 二相的信道功率分配策略用于提高系统的吞吐量，然而该算法难以适应分布式信道功率 分配的需求。文献【1 4 】中很详细的给出了m i m o o f d m 系统中基于块对角处理和天线选 择的空时二维资源管理法以及基于速率补偿机制的空、时、频三维资源管理。文献 1 4 】 中也讨论了多用户系统中m i m o 系统的功率分配算法。但是以上文献中对于c u 的空间资 源管理都没有具体的阐述。 认知m i m o o f d m 无线资源管理与其它普通的m i m o o f d m 系统资源管理具有很 多的相似特点，但是由于其特有的“共享频谱”思想，故认知模型下的m i m o o f d m 资 源管理有其特殊性所在。常用的认知资源管理技术有：动态频谱分配技术、动态功率分 配技术、时域资源管理和空域资源分配。 ( 1 ) 动态频谱分配技术 认知系统概念的提出是用以解决无线频谱资源的短缺问题，而在c u 网络中，由于 4 第l 章绪论 可用的频谱范围和信道都是时变的，而且频谱的分配不可能都是连续、规则的。如何有 序地将空洞频谱或者某段p u 的功率频谱密度很低的频谱进行离散频谱重新整合，并且重 新分配给不同的用户从而实现频谱资源的合理利用显得十分重要。 目前，频谱共享池策略是用来分配基于c r 的频谱分配的主要方案，而o 】m m 便可以 将整个频带分割成许多子信道，当检测到暂时的空闲信道时，就可以把分散的子信道分 配给不同业务的频谱合并成一个公共的频谱池，重新将这公共的频谱池划分给不同业务 中的不同子信道，按照无线电礼仪规则来根据业务需求分配给各业务各用户的频谱和信 道的接入。 p u 的无线接入方式有两种，第一种是有控制信道的分配，第二种是无控制信道的分 配。前者指的是p i 厶有选择地利用频谱池中空闲的信道以方便c u 的通信，后者是p u 直 接收回原有信道而不考虑c u 是否已经占用了该信道。在文献 1 5 1 7 q a ，采用了一种所 谓的分步比例公平算法，按照各种业务级别的用户带宽请求来分配其所需的子载波后， 再进一步根据多用户的功率请求进行注水功率分配以及比特加载，从而在保证用户之间 公平的前提下，使得频谱效率接近注水算法得到的最优解1 1 s 2 s 。 ( 2 ) 动态功率控制分配技术 因为认知系统存在的前提是不能够影响p u 的正常通信，认知系统就要必须严格的控 制其发射功率，以避免给其他的p u 带来干扰从而影响系统的整体稳定性。其方法是在认 知环节中，频谱检测将检测到的干扰温度和频谱空穴等信息通过预定的反馈信道由接收 端反馈给发射端。发射端根据具体信息在进行功率分配和频谱分配后发射相应的数据信 息。通过对h 肢收机处测量出的信噪比( s i g n a lt on o i s er a t i o ，s n r ) ，来估计并且调 整c u 能够发射的功率。在o f d m 系统中，也可以通过动态的子载波功率分配策略来完成 频率资源的分配。在m i m o 系统中，可以通过对各个发射天线进行基于信息论的功率分 配。 ( 3 ) 时域资源分配 近年来，由于要综合考虑各种不同用户的优先级，包括各个用户对带宽，时隙以及 能量的等各方面q o s 的需求，在满足一定用户公平性的原则下，按照比例进行资源分配， 于是交叉层的无线资源管理正日益受到各界学者的关注。尤其在多用户系统中，由于基 站天线数的限制和时隙资源的限制，并不是所有的用户都能够利用到所需的天线和时隙 资源来充分地传输无线信息。在认知的多用户系统中则考虑不同优先级的用户( 即p u 和c u ) 之间时隙分配关系，已使得在不影响p u 的通信的前提下，有效地分配数据传 输时序。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 ( 4 ) 空域资源分配 m i m o 系统的两个优点分别是通过空域分集和空间资源复用。空间复用是在同一 固定频段上建立多个并行互不干扰的子信道，高效地准确地传送用户信息，其结果是极 大提高前向和反向链路容量。 如果存在于发射端与接收端之间的空间子信道足够不同，就可以在除了时域和频域 之外的额外空域的利用不同的空间维度，以使得在不同发射天线上传送的信号之间能够 相互区别，因此接收机能够在不牺牲付出额外的频率或者时间资源的同时，分离出这些 不同空间维度的子数据流。 空间复用技术可以在高信噪比条件下极大提高信道容量，利用每对发送和接收天线 上信号特有的“空间标识，在接收端对其进行“恢复 ，并且能够发射端未知信道信 息的条件下使用。目前能实现空间分割的基本技术就是采用自适应阵列天线，在不同的 用户方向上形成不同的波束。每个波束可提供一个无其他用户干扰的唯一信道，典型的 应用是t d s c d m a 中的智能天线技术。 1 3 认知m i m o 0 f d m 资源管理技术存在的问题 根据1 2 节中对于认知m i m o o f d m 系统的资源管理技术的讨论，这里总结一下目 前在认知m i m o o f d m 系统中出现的资源管理问题，以及本文中提出新型空间资源管理 算法。 1 3 1 认知无线电资源管理 c i 河以被认为是缓解目前频谱资源短缺现状的最好方法，但是c r 仍然面临着频谱 资源利用率不高的的情况，对于这些问题的解决，还存在着很多挑战。其主要问题包括 以下三个方面： ( 1 ) 如果c u 通过频谱检测到的频谱空洞是时间上非连续、空间上不规则时，如何 将这些间断的频谱重新剪切并组合在一起以供用户使用。 ( 2 ) 如何在检测到的可用频谱中选择具有最好传输性能或是最满足当前通信业务 的频段，从而实现可用频谱的高效利用，也是c i 澌要解决的问题。 ( 3 ) 当p u 与c u 同时利用某一频段时，如何在保证p u 正常通信的前提下，使得c u 不中断地工作以确保c u 的通信吞吐量，也是c r 需要解决的问题之一。， 现有的多数文献中，主要介绍的资源管理技术是频谱资源的管理，包括对于零散未 利用频谱片断的重新组合并提供给c u 利用，以及各段频谱的功率分配问题。这些研究 6 第l 章绪论 的基础都是只考虑c u 只占用频谱空洞( o p p u 未使用的频段) 。但是近期的研究显示， 这种方案在弱信号的检测时有很大的难度。那么如何通过自适应调节系统参数来满足两 种用户同时工作在同频同时且互不干扰，将是一种新的研究方向。 1 3 2 认知m i m o o f d m 资源管理 由于同频段内工作的p u 与c u 之间的干扰消除问题不可忽视，所以在近期的研究中 如何对认知系统中的干扰进行有效地消除，已成为了研究热点。 在文献【2 7 】和【2 8 】中讨论了一种被称之为a i c 的( a c t i v ei n t e r f e r e n c ec m c e l l a t i o n ) 干扰消除技术，此技术被称为基于认知的o f d m 系统中的一种干扰消除方法。由于 o f i 蹦信号的特征，参考频段可以被分割成正交的子载波，该方法凭借着自适应的功率 控制和频谱管理，通过放弃一些活跃在来自p u 受害频段附近的频谱资源，来避免p u 对o f d m 信号形式的c u 产生的干扰。该算法的缺点在于频谱资源未得到有效的利用， 同时由于部分频谱的放弃，会导致频谱利用的边角资源损失。 在文献【2 9 】中，c u 发射端配有多天线来有效地平衡认知系统的空间复用问题与来 自p u 端的干扰消除问题。许多研究都在尝试从c r 构架信息论的角度分析系统容量容 限【3 0 l p ，其问题在于该算法只考虑了资源复用问题，而没有考虑到如何平衡二者的之间 的相互干扰问题。 另外，文献【3 2 】【3 3 】中提到了功率控制策略，即在没有影响p u 的中断概率的前提下 或者控制c u 功率对p u 的干扰功率在p u 的可容忍干扰温度门限之内，通过机会地调 整c u 发送功率来最大化c u 的传输速率或者吞吐量和最大化c u 信道容量。在文献 3 4 】 中讨论了一种窗辅助干扰规避的方法( w i n d o w - a i d e di n t e r f e r e n c ea v o i d a n c e ，w 队) ， 这种方法可以用来解决宽带通信系统中的窄带干扰的规避问题，即通过在每个数据块的 传输过程中应用时域窗来得到一定的沟渠深度以规避在此时刻的窄带干扰，这种方法优 于频率均衡的单载波传输系统。 从上面的介绍中可见，目前的认知系统中干扰消除的研究都只是针对功率的控制和 频谱的规避，并没有充分地利用空间资源进行有效的认知系统的资源管理。因此，认知 系统的空间的资源管理仍存在着很大的发展空间。 1 4 本文的研究内容与章节安排 本文针对目前的空间资源管理利用不充分的问题，提出一种新型的空间资源管理方 法。该方法旨在不影响p u 的通信质量的前提下，考虑p u 与c u 共享相同的时域资源和相 7 哈尔滨工程大学硕士学位论文 同的频谱资源时，通过自适应的空间资源调度来消除p u 对认知系统带来的影响，以最大 化c u 通信吞吐量。其中，空间资源管理的实现主要通过发端的基于盖尔圆算法的天线 选择和收端的改进的m m s e s i c 算法实现的。 本文的主要章节安排如下： 第2 章，c r 技术和m i m o o f d m 技术。首先，简要介绍c r 技术，包括c r 模型 和特点、分布式认知网络以及c u 对于p u 的频谱检测与访问模型。另外，第2 章给出 了m i m o o f d m 技术的概述与系统模型，在对m i m o 系统进行介绍时，着重介绍了 v - b l a s t 结构以及其相应的信号检测算法。认知系统的整体介绍和频谱感知过程为后 面的讨论作出了理论背景。 第3 章，认知m i m o o f d m 及信道链路基础。首先分析了认知技术与m i m o o f d m 技术的可融合性，其次给出认知系统中的m i m o - o f d m 系统模型和信道模型，同时分 析了认知m i m o 系统的空间信道模型及容量。在对频谱的利用方式的讨论中，主要介 绍了c u 户与p u 共存于同一频谱，同时通信的条件。 第4 章，认知m i m o - o f d m 的天线选择与干扰消除算法。首先，介绍一种应用在认 知系统中的盖尔圆自适应天线选择算法和改进后的信号检测算法的数学原理和算法的 具体实现过程。其次，进行软件仿真并对结果进行分析和对比。 第5 章，基于新型空间资源管理方法的系统吞吐量。首先给出通信系统吞吐量的计 算方法，其次将第4 章中介绍过的两种算法联合起来应用到认知的m i m o o f d m 系统中 去，分别比较在不同的频谱感知情况下的系统吞吐量性能。最后进行不同情况下的仿真 分析。 最后，给出全文的总结，并指出新型空间资源管理方案中存在的问题和下一步的研 究方向。 8 第2 章认知无线电与m i m o 旬h ) m 技术 第2 章认知无线电与m i m o o f d m 技术 第一章中介绍过了c r 的优势，由于其在下一代无线通信系统中引起的势不可挡的 研究热潮，有必要对该技术进一步的了解和分析。本章概括地介绍了c r 技术，给出c r 模型和认知频谱的访问过程。同时，简单介绍m i m o o f d m 的数学模型与系统模型， 加深对m i m o o f d m 技术的了解。最后，着重介绍v - b l a s t 系统结构和信号检测算法。 2 1 认知无线电 c r 是比软件无线电更加智能的无线通信技术，主要就是分析和学习在外部环境中 捕捉和感知到的射频信息，自适应地调整各项系统参数以适应系统的通信需求从而在最 优化频谱利用率的同时提高通信质量。本小节主要对c r 的相关原理和技术做一些简要 的介绍。 一一 2 1 1c r 模型与特点 现有的基于c r 的网络构架包括c o r v u s 系统，支持多信道多接口的无线m e s h 网 络，以及一些军用的x g 系统，认知无线电在这类系统中一般要具备以下几种基本功能： ( 1 ) 频谱空穴的感知并且分析，进行频谱检测。 ( 2 ) 通过频谱的检测情况，进行信道状态的估计和信道容量的预测。 ( 3 ) 根据预测到的外界环境的信息，实现动态的功率控制和无线资源管理 c r 通过学习和感知外界的变化，然后自适应地调整内部通信参数的这一过程可以 归纳为无线电环境检测，频谱感知，频谱分析，系统推理和学习，参数调整等一系列的 过程，成为认知循环。图2 1 所示为认知循环示意图。 发 射 反 馈 信 号 图2 1 认知循环示意图 在图2 1 所示的认知环节中，c r 感知射频信号情况以获取频谱空洞的相关信息， 并根据信道容量的要求以及通信系统的频谱特点进行频谱分析和频谱决策，按照当前的 系统要求为该系统选择合适的频段，同时调节c r 的各项参数，实现信号的收发过程瞰1 。 9 哈尔滨工程大学硕士学位论文 这种自适应循环有效地提高了频谱资源的利用率，而且保证了系统的稳定性。 根据认知模型可知c r 具有如下特点： ( 1 ) 自适应环境感知能力； ( 2 ) 自适应学习能力； ( 3 ) 自动系统调节能力： ( 4 ) 高效的频谱利用能力； ( 5 ) 系统可重构能力； ( 6 ) 可靠的高质量通信能力。 2 1 2 分布式认知网络 分布式认知网络是相对于中心式认知网络而言的，其二者的区别在于：分布式网络 中不存在动态调度分配功能的中心基站，所有的c u 之间是以分布联系的方式在网络中 建立通信的。为了保证整个认知网络的稳定性和高效的传输速率，各个c u 之间要建立 合作机制，共享整个无线频谱资源的信息，以便及时地发现新的频谱资源。同时，认知 网络的用户都是“自私 的，原因在于无线的可用频谱是有限的，各个c u 通过频谱信 息感知和信息交流以使其可用资源尽可能地变大。本着这种利益最大化原则，c u 之间 在合作的同时还存在着竞争。 在认知网络中，假设有一个公共的控制信道，该信道用来传输c u 的控制信息。根 据文献1 3 6 1 ，该公共控制信道不受p u 的干扰。控制信道中保存着各个c u 的信道状态列 表，记录着所有信道的使用情况。c u 就是通过在公共控制信道中监听到频谱中的各c u 的子信道利用信息，来高效地共享频谱并且避免c u 之间的干扰。 本文在干扰温度模型( 2 1 3 节中将有所介绍) 的前提下，将那些可以被c u 利用的 授权频谱区内的频谱分割成相互重叠的正交子载波，c u 利用这些子载波和授权信道的 信息来调整各自的发射参数，进行数据传输。 本文在接下来的研究中，假设只有一对c u 进行端对端的数据传输的情形。 2 1 3 认知无线电的频谱检测模型 。 c r 技术能够通过对无线电环境的感知，找到适合的频谱资源是通过频谱的检测技 术实现的。一般将待检测频段分成3 种频谱情况： ( 1 ) 黑空，即在该频谱区中存在高功率的干扰； ( 2 ) 灰空，即在该区域中存在低功率干扰； 1 0 第2 章认知无线电与m i m o - o f d m 技术 ( 3 ) 白空，即在该频谱区中只有热噪声、脉冲噪声等干扰噪声。频谱检测的任务 就是找到适合c r 的白空或者灰空。 一般而言，c r 可以通过两种模型来自适应地感知环境，判断c u 是否可以感知并 且利用授权信道状况，这两种模型分别为：干扰温度模型和“0 ，l ”判断模型1 3 7 1 。 2 1 3 1 干扰温度模型 从频谱管理的角度，f c c 给出了干扰温度的定义，一般，干扰温度用来表示c u 对 p u 的带内干扰的功率。 f c c 提出的这种认知无线电干扰温度模型中，c u 一般都是超宽带信号( u l t r aw i d e b a n d , u w b ) ，信号功率密度很小。那么对于p u 而言，c u 所发射的信号就是变成了背 景噪声。为了保证p u 与c u 两者同时正常工作，c u 必须在其引入到p u 之前，准确测 得频谱共享时引起的其对p u 产生的干扰值，并准确估计出p u 可接受的干扰值，也就 是干扰门限。根据已经设定好的干扰门限来判断c u 是否可以被引入到p u 的工作频带。 频谱管理机构为此针对p u 提出了“干扰温度门限值 ，是指在指定的某段工作频谱上 p u 所能容忍的最大干扰值。被引入到该频段的c u 必定要保证其对p u 的干扰小于该门 限值。 总之，当在特定频段中，p u 接收机处接收到的干扰值小于预先规定的门限值时， 那么c u 可以使用此频段而不会对p u 造成影响1 3 8 1 ，从而实现了该段频谱的共享。相反， 当p u 接收机处接收到的干扰值大于预先规定的门限值时，c u 不得不放弃该段频谱而 继续寻找其他可用频段进行通信。 授 权 用 白 接 收 信 九 功 牢 干扰矗度n 哦 4： 频率 一 图2 2 干扰温度模型 图2 2 所示为一个p u 和c u 的共存系统的干扰温度模型。当共享同一个工作频带 时，在噪声基底和干扰温度门限之间有了c u 的新的频谱接入机会，只要c u 的功率没 有超过干扰门限值，p u 没有低于干扰门限值，那么c u 可以顺利使用该授权频段。噪 哈尔滨工程大学硕士学位论文 声基底功率水平表示在p u 没有考虑c u 接入时可接受的干扰信号功率上限。通过图2 2 ， 可以很清楚地看到在授权频段内即使引入了c u ，只要其造成的噪声干扰在p u 可容忍 的范围之内，认知信号可以很好地被接收至u t 2 1 。 在该干扰温度模型中，干扰温度可以定义为 乃( 脚) = 警 ( 2 - 1 ) 式中：乃是干扰温度，b ( 六，b ) 表示在z 点处带宽b 为的范围内p u 所受干扰的平均 功率，单位为瓦特；k 是玻尔兹曼常量( 1 3 8 宰1 0 2 3 j k ) 。 从定义式中，可以看到干扰温度是p u 在接收端收到的