认知无线电MIMO广播信道的功率控制与功率分配算法研究

With the rapid development of broadband wireless communications and mobile internet, There is an increasingly urgent demand for high-speed wireless data transmission services. However, the existing mobile communication systems cannot provide high-quality and low-cost wireless broadband services for mobile users in remote mountainous areas. Therefore, it is particularly important to propose new mobile communication systems that are suitable for future communications in remote mountainous areas. This project proposes to build a cognitive radio multiple-input multiple-output broadcasting channels (CR MIMO-BCs) communication system based on cognitive radio and MIMO technologies. The system is able to meet the future business needs of mobile users in remote mountainous areas. Power control and power allocation are the key techniques for implementing CR MIMO-BCs communication systems. This project will investigate and implement power control and power allocation algorithms for CR MIMO-BCs. We will focus on the study of the following three aspects: 1) power control and allocation algorithms for CR MIMO-BCs based on game theory, 2) power control and allocation algorithms for CR MIMO-BCs based on multiple condition constraints, and 3) joint power control and adaptive power allocation algorithms for CR MIMO-BCs. The resulting power control and allocation algorithms have low complexity and are easy to implement. Therefore, they can help to promote the practical application of power control and allocation technologies to CR MIMO-BCs communication systems.

随着宽带无线通信和移动互联网的快速发展，人们对高速无线数据传输业务的需求日益迫切。然而，现有的移动通信系统无法为偏远山区移动用户提供高质量、低成本无线宽带业务。因此，提出适合于偏远山区未来移动通信系统尤为重要。本项目构建一种以认知无线电和MIMO为技术基础的认知无线电MIMO广播信道(CR MIMO-BCs)通信系统，能够满足未来偏远山区移动用户业务需求。功率控制与分配是实现这种通信系统的关键技术。本项目拟开展CR MIMO-BCs功率控制与分配算法研究与实现，主要研究内容包括：基于博弈论的CR MIMO-BCs功率控制与分配算法研究、基于多条件约束的CR MIMO-BCs功率分配算法研究以及CR MIMO-BCs联合功率控制的自适应信道功率分配算法研究。该研究得到的功率控制与分配算法复杂度低，易于实现，有助于推动功率控制与分配技术在CR MIMO-BCs系统中的实际应用。

1. 建立CR MIMO-BC认知用户链路增益公平性的认知无线电非合作功率控制博弈模型，并在非合作功率控制博弈代价函数的基础上重新设计链路增益代价函数，给出基于代价函数机制的功率控制算法以及实现。2. 研究CR MIMO-BC“和速率(sum rate)”最大化为准则的信道功率分配算法：采用极大熵方法及其改进方法研究多个条件约束的等价问题转换和优化。3. 利用迭代波束成形研究CR MIMO多址信道和CR MIMO广播信道对偶性，提出有效逼近最大“和速率”的信道功率分配算法。4. 研究CR MIMO-BC信干比最大化为准则的信道功率分配算法：采用脏纸编码（DPC）、预编码以及线性接收机三者相融合的CR MIMO-OFDM方案。5. 提出CR MIMO-BC多认知用户信道功率分配算法。6. 基于信道的反馈信息，设计收益函数和代价函数，提出CR MIMO-BC联合功率控制下的自适应信道功率分配和比特分配算法。7. 为提高多用户认知MISO 系统传输速率，给出一种基于预编码的用户选择算法。假设信道状态信息已知，算法采用零空间理论消除对主用户干扰和优化迫零预编码技术消除认知用户间干扰。考虑发射功率限制，依次选择认知用户进行注水功率分配实现最大化系统传输速率。8. 将正则信道求逆预编码方法应用于多用户认知MISO 系统中，可较好地克服信道传输矩阵的病态性。利用遗传算法分别进行正则参数和功率矢量的优化，在满足基站发射功率约束以及对主用户干扰门限的条件下，提出一种基于遗传算法的功率分配方案。9. 针对传统压缩频谱感知算法计算复杂度高、检测实时性差的问题，提出了基于压缩感知信道能量观测值差值的协作宽带频谱感知算法。10. 设计适用于DVB-T频段认知无线电频谱感知系统射频模块。主要包括射频接收部分、射频发射部分和上位机部分三部分。平台通过上位机的控制，射频接收部分能够以带宽8MHz实时动态变化，并在感知到频谱空洞后，射频发射部分能够迅速改变发射频率，实现利用频谱空洞完成数据传输。11. 设计出一种带有认知功能的OFDM接收系统解调器，主要包括系统同步与信道均衡、解调解码两大部分。测试表明，设计的认知OFDM接收系统解调器可以自适应切换指定的两种解调方式，且两种解调方式都可以实现对接收数据的正确解调。