基于控制论的认知无线电能量有效资源分配问题研究

The contradiction between increasing demand for wireless communication technology and limited spectrum resource has become intensified. How to improve the spectrum utilization is becoming a hotspot in the field of communication. The subject mainly research on the resource allocation for cognitive radio networks. We consider three aspects: time-varying channels, feedback time-delays, and time-varying target QoS. Then we establish dynamic system model based on control framework which can make constrained optimization problem transform into controlled dynamics system to seek the optimal control process. Our target is to achieve energy-efficient resource allocation for cognitive radio networks. The main research as follows: i) research on control variables in feasible design domain using optimal control theory and robust control theory; ii) research on the relationship between the constraint condition of resource allocation problem and dynamic model based on control framework; iii) based on green communication, to study energy efficient problem of the dynamic system, to study how to obtain ways of energy efficient resource allocation; iv) study the relationship between the tracking error and time delay compensation, and build new resource allocation theory.

日益增加的无线通信技术的应用和其对有限频谱资源需求之间的矛盾日益加剧，如何提高频谱利用效率成为通信人研究的热点。本课题就认知无线电资源分配问题展开研究。针对信道参数的不确定性、反馈信道引入的时延、动态时变的QOS需求等问题建立基于控制机制的动态系统模型，将有约束的优化问题转化为受控动力学系统寻求最优控制的过程，实现认知无线电系统的能量有效资源分配。课题的主要研究工作：1.利用最优控制理论、鲁棒控制理论等研究解的可行域中控制变量的设计；2.研究资源分配问题中约束条件与控制机制建立的动态模型之间的关系；3.基于绿色通信考虑，研究该动态系统的能量有效问题，研究如何获得具有能量有效的资源分配方式；4.研究动态跟踪误差与时延补偿的关系，建立新的资源分配理论体系。

能量有效的资源分配问题在认知无线电领域中尤为重要。不仅是绿色通信的重要指标，也是减少用户间相互干扰，弥补时变传播效应的重要手段，更是该领域的研究热点之一。针对基于某一时刻瞬时目标函数的优化算法鲁棒性不强，本项目以探索新型资源分配模型为基本目标，在以下几个方面展开了重点研究：1）动态系统模型的构建；2)资源分配策略的优化；3）时变需求的响应。通过研究，提出了以QoS保证为目标的无线资源优化理论体系，关注能量有效的无线资源分配策略；结合OFDM技术， 提出了以提高能量有效为目的的双目标协同策略；围绕认知用户时变SINR需求，提出了满足灵活SINR的动态资源分配技术；针对认知系统本身抗扰动性不强，构建了一系列具有较强鲁棒特性的资源分配算法。相关研究成果将丰富和发展认知无线电网络的理论研究，并对工程应用做出贡献。