不确定参数下认知无线电鲁棒功率控制和时延补偿技术研究

To improve efficiency of spectrum utilization, power control as a key technology of cognitive radio system will bring a profound impact on the wide applications of wireless communication. Due to the impact of the random nature of wireless channel, all kinds of interference and channel delays, cognitive devices can not accurately obtain the relevant system parameters. However, it is very important for achieving power allocation strategies under uncertain parameters. This project will focus on this problem. The main works are: 1. Since traditional robust power allocation methods using optimization tools can not dynamically solve the problem by dynamic system theory, a closed loop control system equivalent to the original problem via modern control theory is built. Based on the established model, resource allocation algorithms will be proposed for different scenarios. 2. On the basis of new system model, the impact of quantization errors, channel delays and estimation errors can be clearly presented. Robust control and adaptive control theories are used to obtain robust resource allocation strategies which can dynamically adjust the interference temperature constraints of secondary transmitter respectively. The convergence of algorithms is analyzed by using Lyapunov theory. 3. The description method of time delay transfer factor is used to determine the effect of total delays for user’s SINR. The rolling optimization property of predictive control theory is used to study the method of time delay compensation.

功率控制是认知无线电系统提高频谱利用率的关键技术，该技术将对无线通信的广泛应用产生深远影响。由于无线信道的随机性、各种干扰和链路时延的影响，认知设备无法精确获得相关系统参数，在该条件下实现功率分配尤为重要。本课题将针对该问题展开研究。主要工作：1. 针对基于优化方法的传统鲁棒功率分配无法通过动态系统理论解决这一需动态求解的问题，利用现代控制理论，提出和建立与原问题等价、基于闭环控制系统的功率控制模型；基于该模型，针对不同场景提出该系统的功率控制算法。2. 在系统模型基础上，描述量化误差、信道时延、估计误差对次用户性能的影响；利用鲁棒控制和自适应控制理论解决鲁棒功率分配问题，动态调节干扰温度限对次用户发射机功率的约束；利用Lyapunov稳定性方法研究收敛性问题；3. 利用时延转移因子描述方法确定系统总时延对次用户SINR的影响；利用预测控制滚动优化属性，研究时延补偿方法。

本项目针对传统基于优化理论的资源分配算法缺乏内在动态适应机制、忽略时延对系统性能影响及推导过程复杂的特点，提出了多种基于现代控制理论的鲁棒功率控制和时延补偿算法。在项目执行期间建立了认知无线电闭环控制系统资源分配模型，给出在不同优化目标下等价的状态空间描述，设计出基于鲁棒最优控制理论的动态功率控制方案并进行了稳定性分析，提出了多种考虑时延影响和测量误差影响下的功率控制方式。该项目首次将一般认知无线网络的功率控制问题建模成为一个由状态方程描述的带有外部输入的闭环动态系统，所建立的动态模型能够有效描述信道增益、链路时延对系统的影响，同时基于此模型所设计的多种算法具有动态调节，闭环控制，计算复杂度低，设计简单，对硬件设备要求低、易于实现等特点，使所提出的方案更具有现实意义。通过项目执行期间的大量理论推导与仿真验证，在国内为期刊上共发表高水平学术论文28篇，其中SCI检索21篇，EI检索7篇，参加高水平国际学术会议7次。最终，得到了从闭环控制回路和状态空间方程出发的多种控制器设计方案，实现了动态系统意义下的动态鲁棒资源分配，所取得的研究成果从理论上给出了参数不确定性和时延对系统性能的量化影响，为认知无线电网络在不确定性环境下动态资源分配提供了理论依据，具有重要的理论与现实意义。