认知MIMO中继网络中的动态频谱共享和接入技术研究

It is known that cognitive MIMO radio can efficiently improve the spectrum efficiency, and another low cost and easy approach is to deploy advanced wireless relays. Thus, building cognitive MIMO relay networks is a potential scheme to further improve the spectrum efficiency. Dynamic spectrum sharing and dynamic spectrum access are two key technologies in cognitive radio networks. This project will study the dynamic spectrum sharing and dynamic spectrum access in the one-way or biderectional cognitive MIMO relay networks by game theory, stochastic geometry theory, management theory and so on. Especially, the emerging interference alignment and physical layer network coding technique is employed. We will first study the optimal performance bounds and the optimal strategies to achieve them under ideal conditions in the one-way or biderectional cognitive MIMO relay network. Then, we will propose the theoretic model of dynamic spectrum sharing and dynamic spectrum access under non-ideal conditions. In addition, we will design distributed and low complexity algorithms to get the efficient dynamic spectrum sharing and access strategies. This project will establish the fundamental of the dynamic spectrum sharing and dynamic spectrum access in cognitive MIMO relay networks, and obtain the efficient design laws.

认知MIMO无线电技术是提高无线频谱效率的有效技术方案，而先进无线中继技术则是提高频谱效率的另外一种非常实用且能快速实现的低成本技术方案。因此，为了进一步提高无线网络的频谱效率，部署认知MIMO中继网络将是一个非常有潜力的技术方案。动态频谱共享和动态频谱接入是认知无线电中的两个非常关键的技术。本项目拟结合博弈论、随机几何、管理学等理论方法，结合干扰对齐和物理层网络编码技术等先进技术，针对单向和双向认知MIMO中继网络，分析理想条件下获取最优性能的最佳动态频谱共享和接入技术；之后，建立非理想条件下实用有效的动态频谱共享和接入技术的理论模型，并设计分布式低复杂度的算法。本项目将为认知MIMO中继网络中的动态频谱共享和动态频谱接入技术奠定理论基础，并得到有效的设计准则和规律。

本项目主要以认知MIMO系统为中心，利用博弈论，凸和非凸优化理论等，重点研究了中继网络形态下的动态频谱共享与接入技术。项目主要成果如下：. 本项目针对认知MIMO中继网络，考虑在有限反馈和非对称信息条件下，采用有限反馈量化预编码技术，结合潜博弈理论的方法来研究和设计实用有效的多模式量化预编码策略选择算法。本项目所设计的博弈模型具有纯策略纳什均衡，所设计的算法能够在有限次迭代后找到博弈的纳什均衡。. 本项目研究了为衬垫式上行MIMO蜂窝网络中的D2D通信设计了一个资源分配框架。我们先给出了一种最佳资源分配策略的算法。然后，我们将信道分配、功率控制和D2D用户的预编码等三者的联合最优化问题建模为一个非合作资源分配博弈。我们论证了该非合作博弈纯策略纳什均衡的可行性与存在性，并提出了一种基于最佳响应动态的迭代算法来获取可行的纯策略纳什均衡。. 本项目利用博弈论设计了一种通用的无线网络中离散功率最小化方法，本项目设计的算法简单，能够快速地获得可行功率分配策略，具有很高的实用价值。. 本项目利用博弈论研究了认知中继网络中一种联合中继选择与离散功率问题，其中主用户接收机处收到干扰功率限制的约束，次用户中继受到总发射功率限制。这个问题被建模成一个非合作博弈，认知中继网络的传输速率作为各博弈参与人的共同收益。这个博弈是一个潜博弈，具有纯策略纳什均衡，且认知中继网络的最优策略组合是该博弈的一个纳什均衡。本项目还发现，我们所设计的博弈的自私代价在一些条件下为1。本项目还设计了一个迭代算法和一个随机学习算法来获取博弈的纳什均衡，仿真证明了我们设计算法的有效性。 . 本项目研究了具有多个次用户同时接入空闲频谱并能够进行双向通信的认知中继网络的最优频谱接入技术。该频谱接入问题被定义为联合中继选择和离散功率控制问题。本项目提出了一个分布式的同步更新算法来获得最优解，而不需要用高复杂度的穷举法。. 本项目研究了两跳译码转发MIMO中继网络中的无线携能通信最优预编码的问题。本项目设计一个基于凸规划的算法来有效的计算这个速率能量域。数值仿真结构表明最优的能量域信息平衡点落在三维域的边界上。. 本项目研究了MIMO双向中继网络中的联合预编码问题。我们发现，尽管所提出的总均方误差最小化问题对信源和中继并不是凸的，但是独立的子优化问题却是标准的凸规划问题。数值仿真结