认知无线网络中基于统计时延QoS保障的资源分配关键技术研究

Cognitive radio technology is regarded as one of the critically important techniques for future wireless communications systems. In cognitive wireless networks, due to the time-varying feature of wireless channels and the unavoidable interferences between cognitive and primary networks, it is usually hard to satisfy the deterministic delay QoS requirements of cognitive and primary users. Consequently, it is more appropriate to guarantee the statistical delay QoS demands of wireless users. This project plans to the thorough and comprehensive research on key techniques of statistical delay QoS driven resource allocation for cognitive wireless networks, in which we will design the resource allocation schemes that can satisfy the user/network’s delay requirement for cognitive users based on the theories of statistical delay QoS provisioning and effective capacity. Specifically, our researches includes the following three aspects: (1) for multi-user cognitive networks, we will investigate the optimal resource allocation scheme that can meet the statistical delay QoS requirements of different cognitive users simultaneously through the optimization problem decomposition; (2) in order to trackle the issue of QoS guarantees for primary users, we will user the theory of convex hull and solve the efficient power and time-slot allocation strategies for cognitive users; (3) for multi-hop multi-queue cognitive networks, we will investigate the optimal power allocation scheme to efficiently guarantee the end-to-end statistical delay QoS requirement of the cognitive network.

认知无线电技术被认为是未来无线通信系统中的关键技术之一。在认知无线网络中，由于无线信道的时变特性以及认知网络与主用户网络之间不可避免的相互干扰，使得对认知用户和主用户的确定性时延QoS保障有时难以实现，因此对用户的时延QoS需求进行统计保障具有重要意义。本项目拟针对认知无线网络中基于统计时延QoS保障的资源分配关键技术进行研究，以统计时延QoS保障理论和有效容量理论为基础，为认知用户设计满足用户/网络时延需求的资源分配方案，具体研究内容包括：(1) 针对多用户认知网络，通过对优化问题的合理分解，研究能够有效保障各认知用户统计时延QoS需求的最优资源分配方案；(2) 针对主用户的QoS保障问题，通过使用凸包理论，为认知用户设计能够满足主用户统计时延QoS需求的功率和时隙分配方案；(3) 针对多跳多队列认知网络，通过使用队列理论，研究能够有效保障认知网络端到端统计时延QoS需求的功率分配方案。

随着无线通信技术的快速发展，频谱已成为日益稀缺的宝贵资源。为了有效解决频谱资源的“相对匮乏”与“绝对浪费”这一问题，认知无线电技术应运而生。在认知无线网络中，有效的频谱接入策略与资源分配方案是提高网络性能的重要方法。与传统无线网络相比，认知无线网络不但会受到无线信道时变特性的影响，而且需要在满足自身发送功率约束的条件下，限制对主用户造成的干扰功率，使得认知用户的确定性时延保障有时难以实现。因此，针对认知无线网络研究基于统计时延服务质量（Quality-of-Service，QoS）保障的频谱接入策略与资源分配方案具有重要的意义。本项目拟以统计时延QoS保障理论为基础，针对认知无线网络中的频谱接入策略与资源分配方案进行深入研究，具体研究内容包括：（1）认知网络中基于用户队列长度的频谱接入策略；（2）认知网络下行链路中基于统计时延QoS保障的资源分配方案；（3）统计时延QoS保障认知网络中基于能效优化的资源分配方案。通过搭建能够支持多种应用层业务、无线传输方式以及网络架构的系统级仿真平台，对所提频谱接入策略和资源分配方案进行系统级仿真验证，为认知无线电技术的发展和广泛应用提供重要的理论基础以及有意的参考方案。