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认知无线网络的频谱检测与资源管理技术 版权信息
- ISBN：9787030607492
- 条形码：9787030607492 ; 978-7-03-060749-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
认知无线网络的频谱检测与资源管理技术 内容简介
本书以认知无线网络为背景，阐述认知无线网络中频谱检测与资源管理关键技术。本书重点叙述了基于分布式压缩感知的认知无线网络宽带频谱检测、认知无线网络频谱分配和多用户多资源联合分配与优化。本书共7章，第1章概述认知无线网络频谱检测与资源管理技术背景；第2章介绍分布式压缩感知（DCS）理论；第3章介绍分布式信号重构；第4章详细阐述了基于DCS的宽带频谱检测与基于贝叶斯压缩感知（BCS）的宽带频谱检测；第5章介绍了认知无线网络中的频谱分配与动态频谱接入技术；第6章详细阐述了认知无线网络中多资源（子载波、功率、比特）联合分配以及基于能效和用户服务质量（QoS）的多资源联合优化技术；*后是总结与展望。
认知无线网络的频谱检测与资源管理技术 目录
目录
序
前言
第1章 绪论 1
1.1 认知无线电概述 1
1.2 认知无线电与认知无线网络 3
1.2.1 无线频谱使用现状 3
1.2.2 认知无线电特点与关键技术 5
1.2.3 认知无线网络能效 8
1.2.4 认知无线网络动态频谱接入与频谱共享 9
1.3 认知无线电频谱检测概述 11
1.3.1 单用户频谱检测 12
1.3.2 多用户协作频谱检测 15
1.3.3 基于压缩感知的认知无线电宽带压缩频谱检测 20
1.3.4 基于能效的认知无线电宽带压缩频谱检测 21
1.4 认知无线电资源管理概述 22
1.4.1 认知无线电频谱分配与动态资源管理 22
1.4.2 认知正交频分复用子载波功率联合分配 26
1.4.3 认知正交频分复用子载波比特联合分配 27
1.4.4 基于能效的认知无线电多资源联合分配与优化 27
1.5 本章小结 28
参考文献 28
第2章 分布式压缩感知理论 35
2.1 压缩感知理论框架 35
2.1.1 信号稀疏变换 36
2.1.2 观测矩阵设计 37
2.1.3 信号重构方法 39
2.1.4 稀疏变换、观测矩阵和重构方法的联系 41
2.2 分布式压缩感知 42
2.2.1 联合稀疏模型 42
2.2.2 分布式压缩感知信号重构方法 44
2.2.3 约束二次规划问题求解方法 47
2.3 基于*大能量子集的自适应观测 50
2.4 基于能效观测的自适应压缩重构 54
2.5 分布式压缩感知-*小角回归信号重构 63
2.6 分布式压缩感知-同伦法动态更新信号重构 65
2.7 盲分布式压缩感知-*小角回归信号重构 67
2.8 本章小结 72
参考文献 72
第3章 基于压缩感知的认知无线电宽带频谱检测 76
3.1 认知无线电宽带频谱检测模型 76
3.2 基于*大似然比的协作宽带频谱检测 80
3.3 基于分布式压缩感知的宽带频谱检测 89
3.3.1 分布式压缩感知-子空间追踪频谱检测 89
3.3.2 分布式压缩感知-盲协作压缩频谱检测 96
3.3.3 分布式压缩感知-稀疏度与压缩比联合调整频谱检测 100
3.3.4 基于盲稀疏度匹配的快速多用户协作压缩频谱检测 104
3.3.5 基于稀疏度匹配追踪的分布式多用户协作宽带频谱检测 109
3.4 基于贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测 116
3.4.1 基于贝叶斯压缩感知的数据融合 116
3.4.2 基于自适应测量的贝叶斯压缩宽带频谱检测 121
3.4.3 基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测 127
3.5 本章小结 136
参考文献 136
第4章 认知无线网络频谱分配技术 141
4.1 认知无线电频谱分配模型 141
4.1.1 干扰温度模型 141
4.1.2 基于图着色理论的频谱分配模型 145
4.1.3 博弈论模型 148
4.1.4 拍卖竞价模型 148
4.1.5 网间频谱共享模型 148
4.2 CR多跳网络频谱分配 149
4.2.1 保障QoS的多跳网络动态频谱分配 149
4.2.2 基于图着色理论的频谱分配 155
4.2.3 基于博弈论的频谱分配 155
4.3 CR动态频谱接入与多跳网络容量分析 159
4.3.1 动态资源管理与功率控制 159
4.3.2 CR多跳网络容量分析 160
4.3.3 CR动态频谱分配及面临的问题 164
4.4 本章小结 165
参考文献 166
第5章 认知无线网络多用户多资源联合分配与优化 169
5.1 认知OFDM多用户功率分配技术 169
5.1.1 传统注法功率分配算法 169
5.1.2 两种改进的功率分配算法 171
5.1.3 RA准则下的多用户功率分配 174
5.1.4 改进的多用户功率分配 176
5.2 CR多用户子载波功率联合分配技术 181
5.2.1 基于*差子载波避免的子载波功率联合分配 181
5.2.2 兼顾速率公平的多用户子载波功率联合分配 186
5.2.3 基于速率公平比的子载波功率联合分配 191
5.2.4 基于信道容量的认知OFDM多用户子载波功率联合分配 195
5.2.5 能效优先注水因子辅助搜索的子载波功率联合分配 200
5.3 认知OFDM多用户比特分配技术 208
5.3.1 传统比特加载算法 208
5.3.2 改进的比特加载算法 210
5.3.3 MA准则下的多用户比特分配 211
5.3.4 改进的多用户比特分配 213
5.4 CR多用户子载波比特联合分配技术 214
5.4.1 主用户协作情况下的认知用户子载波比特联合分配 214
5.4.2 基于轮回的认知OFDM多用户子载波比特联合分配 219
5.4.3 基于*差用户优先的认知OFDM多用户子载波比特联合分配 225
5.4.4 能效优先的认知OFDM多用户子载波比特联合分配 228
5.5 本章小结 234
参考文献 234
第6章 总结与展望 238
6.1 全书总结 238
6.2 研究工作展望 240
序
前言
第1章 绪论 1
1.1 认知无线电概述 1
1.2 认知无线电与认知无线网络 3
1.2.1 无线频谱使用现状 3
1.2.2 认知无线电特点与关键技术 5
1.2.3 认知无线网络能效 8
1.2.4 认知无线网络动态频谱接入与频谱共享 9
1.3 认知无线电频谱检测概述 11
1.3.1 单用户频谱检测 12
1.3.2 多用户协作频谱检测 15
1.3.3 基于压缩感知的认知无线电宽带压缩频谱检测 20
1.3.4 基于能效的认知无线电宽带压缩频谱检测 21
1.4 认知无线电资源管理概述 22
1.4.1 认知无线电频谱分配与动态资源管理 22
1.4.2 认知正交频分复用子载波功率联合分配 26
1.4.3 认知正交频分复用子载波比特联合分配 27
1.4.4 基于能效的认知无线电多资源联合分配与优化 27
1.5 本章小结 28
参考文献 28
第2章 分布式压缩感知理论 35
2.1 压缩感知理论框架 35
2.1.1 信号稀疏变换 36
2.1.2 观测矩阵设计 37
2.1.3 信号重构方法 39
2.1.4 稀疏变换、观测矩阵和重构方法的联系 41
2.2 分布式压缩感知 42
2.2.1 联合稀疏模型 42
2.2.2 分布式压缩感知信号重构方法 44
2.2.3 约束二次规划问题求解方法 47
2.3 基于*大能量子集的自适应观测 50
2.4 基于能效观测的自适应压缩重构 54
2.5 分布式压缩感知-*小角回归信号重构 63
2.6 分布式压缩感知-同伦法动态更新信号重构 65
2.7 盲分布式压缩感知-*小角回归信号重构 67
2.8 本章小结 72
参考文献 72
第3章 基于压缩感知的认知无线电宽带频谱检测 76
3.1 认知无线电宽带频谱检测模型 76
3.2 基于*大似然比的协作宽带频谱检测 80
3.3 基于分布式压缩感知的宽带频谱检测 89
3.3.1 分布式压缩感知-子空间追踪频谱检测 89
3.3.2 分布式压缩感知-盲协作压缩频谱检测 96
3.3.3 分布式压缩感知-稀疏度与压缩比联合调整频谱检测 100
3.3.4 基于盲稀疏度匹配的快速多用户协作压缩频谱检测 104
3.3.5 基于稀疏度匹配追踪的分布式多用户协作宽带频谱检测 109
3.4 基于贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测 116
3.4.1 基于贝叶斯压缩感知的数据融合 116
3.4.2 基于自适应测量的贝叶斯压缩宽带频谱检测 121
3.4.3 基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测 127
3.5 本章小结 136
参考文献 136
第4章 认知无线网络频谱分配技术 141
4.1 认知无线电频谱分配模型 141
4.1.1 干扰温度模型 141
4.1.2 基于图着色理论的频谱分配模型 145
4.1.3 博弈论模型 148
4.1.4 拍卖竞价模型 148
4.1.5 网间频谱共享模型 148
4.2 CR多跳网络频谱分配 149
4.2.1 保障QoS的多跳网络动态频谱分配 149
4.2.2 基于图着色理论的频谱分配 155
4.2.3 基于博弈论的频谱分配 155
4.3 CR动态频谱接入与多跳网络容量分析 159
4.3.1 动态资源管理与功率控制 159
4.3.2 CR多跳网络容量分析 160
4.3.3 CR动态频谱分配及面临的问题 164
4.4 本章小结 165
参考文献 166
第5章 认知无线网络多用户多资源联合分配与优化 169
5.1 认知OFDM多用户功率分配技术 169
5.1.1 传统注法功率分配算法 169
5.1.2 两种改进的功率分配算法 171
5.1.3 RA准则下的多用户功率分配 174
5.1.4 改进的多用户功率分配 176
5.2 CR多用户子载波功率联合分配技术 181
5.2.1 基于*差子载波避免的子载波功率联合分配 181
5.2.2 兼顾速率公平的多用户子载波功率联合分配 186
5.2.3 基于速率公平比的子载波功率联合分配 191
5.2.4 基于信道容量的认知OFDM多用户子载波功率联合分配 195
5.2.5 能效优先注水因子辅助搜索的子载波功率联合分配 200
5.3 认知OFDM多用户比特分配技术 208
5.3.1 传统比特加载算法 208
5.3.2 改进的比特加载算法 210
5.3.3 MA准则下的多用户比特分配 211
5.3.4 改进的多用户比特分配 213
5.4 CR多用户子载波比特联合分配技术 214
5.4.1 主用户协作情况下的认知用户子载波比特联合分配 214
5.4.2 基于轮回的认知OFDM多用户子载波比特联合分配 219
5.4.3 基于*差用户优先的认知OFDM多用户子载波比特联合分配 225
5.4.4 能效优先的认知OFDM多用户子载波比特联合分配 228
5.5 本章小结 234
参考文献 234
第6章 总结与展望 238
6.1 全书总结 238
6.2 研究工作展望 240
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认知无线网络的频谱检测与资源管理技术 节选
第1章绪论 1.1 认知无线电概述 5G是面向2020年以后移动通信需求而发展的新一代移动通信系统，它在频谱效率（spectral efficiency，SE）和能量效率（energy efficiency，EE）等方面较4G 提高一个数量级，其无线覆盖性能、系统安全性和用户体验性显著提高，传输时延也得到降低。5G 将与其他移动通信技术密切衔接，构成新一代无所不在的移动信息网络[1，2]。5G 的应用领域将进一步扩展，它将引入高能效无线传输技术和高密度无线网络技术，支持更为丰富灵活的多媒体数据业务与移动互联网业务。5G在推进技术创新的同时将更加注重用户质量体验（quality of experience，QoE），它将多点、多用户、多天线、多小区协作组网作为频谱效率提升的关键技术，频谱资源的高效利用和具有认知能力的可重配置无线网络也将成为5G 研究的重要方向[2，3]。此外，高速、安全、可靠的宽带无线接入技术将是5G 支持各种业务应用与各种系统平台间互联的保证[3]。具有认知功能的5G 系统将在频谱效率（简称谱效）、能量效率（简称能效）之间进行动态*佳折中，并具备充分的灵活性，具有网络自感知与自调整的智能化能力，以在满足用户QoE 的同时实现频谱共享与网络智能控制[3-5]。 针对目前移动互联网业务迅速增长带来的频谱资源不足、节点传输过程能耗高等问题，5G 将采用高能效的无线传输技术来提高频谱利用率，如大规模多输入多输出（massive multipe input and multipe output， massive MIMO）天线、高能效通信、认知无线网络（cognitive radio networks， CRN）等[2，3]。由于认知无线电（cognitive radio， CR）具备极高的频谱使用效率，允许在时间、频率以及空间上进行多维信道复用。次级用户（secondary user， SU）通过感知所处的外界无线环境，自适应调整无线系统运行参数（传输功率、载波频率和调制方式等），在不影响主用户（primary user， PU）正常通信的条件下，以交叉共享或重叠共享的方式机会利用授权系统的频谱资源，实现动态频谱共享[4，6]。CR技术大大降低了频带和带宽的限制对无线技术发展的束缚，已成为5G 标准中的关键技术之一。一些国际标准化组织正在制定相关的标准和协议，以推动5G 和CR技术的发展。例如，2013年欧洲联盟在第七框架计划中启动了面向5G 研发的METIS（mobile and wireless communications enablers for the 2020 information society）项目，由我国华为公司等29 个参与方共同承担；基于CR技术的IEEE 802.22 无线区域网（wireless regional area network， WRAN）标准的制定，开辟了CR技术新的应用和研究领域[2，3]；面向用户QoE 的5G 频谱共享技术，允许4G/5G 用户通过无线资源管理与军队专网共享无线频谱资源[5]。我国863 计划分别于2013年6 月和2014年3 月启动了5G 重大项目一期和二期研发课题，成立了面向5G 研究与发展的IMT-2020 推进组，研究5G 的主要技术与发展方向，为我国全面参与5G 标准制定打下坚实的技术基础[2，3]。 在追求高频谱利用率、高传输效率的同时，认知无线网络对能量有效性和系统安全性等提出了更高的要求。研究表明，节点进行频谱感知与传输的能耗是认知无线网络的主要能耗开销[7，8]。随着SU 节点密度的增加和网络覆盖面积的扩大，能耗问题日益受到关注[9]。绿色认知无线网络是目前CR领域的研究重点，也是实现绿色无线通信网络与环境保护的关键[9，10]。同时，由于认知无线网络中存在主网络与认知网络两类不同的网络架构，数据传输的安全性问题也成为研究的新方向。在认知无线网络中，SU 需要有效识别正常PU与恶意PU，同时也存在恶意SU，将影响协作频谱感知时信息融合的准确度；此外，由于存在恶意SU的窃听攻击，还需要考虑正常SU协作传输的链路安全容量与截获性能分析问题，有效保障物理层安全是实现认知无线网络未来实际应用的关键[11，12]。 针对能效的研究已经成为认知无线网络的热点之一。能效与谱效、SU 传输可靠性、多SU 节点之间的公平性、PU干扰、网络安全性等均存在相互折中的关系[4，13]。关于传统认知无线网络中频谱感知、动态频谱接入、频谱共享、网络配置方案等方面的研究均集中于增强认知无线网络的谱效，就无线能效管理而言，绿色节能才是未来认知无线网络的发展趋势，可在保证一定频谱检测性能、SU 传输可靠性、多节点公平性与网络安全性等的前提下，尽量减少网络能耗，并将其应用于认知无线网络设计[13，14]。IEEE Communications Magazine 在2014年7月刊登了Energy Efficient Cognitive Radio Networks 专辑[15]，重点介绍了非协作认知无线网络频谱感知、频谱共享和网络节点部署等用于提高能效的方法[14]，能效与SU 服务质量、节点公平性、PU 干扰、网络安全性之间的折中[13]，考虑信道利用率与节点接入公平性的端到端WRAN 频谱共享方法[16]，未来5G 认知蜂窝网络中谱效与能效的折中[3]，以及基于非相邻正交频分复用/偏置正交调幅（orthogonal frequency division multiplexing/offset quadrature amplitude modulation， OFDM/OQAM）调制的能量有效性物理层设计方法。其中，OFDM/OQAM方法不仅降低了峰值平均功率比（peak average power ratio， PAPR），而且有效抑制了信号频谱旁瓣，可以从物理层信号设计角度提高网络的能效[17]。 绿色低功耗无线通信系统是未来无线通信的发展方向，业界已经开始制定绿色无线通信系统体系构架与相关技术的标准化工作[18，19]。在ICC、GLOBECOM 等通信专业顶级国际会议上，学者们已经提出了在蜂窝网络与CR接入网络中实现高效低功耗传输的解决方案[20，21]。例如，采用基于网格的活跃基站功耗*小化方案，可降低蜂窝网络基站与预测负载的能耗；根据节点负载变化，采用开关算法调节认知基站能耗，以*小化CR接入网络的能耗。文献[22]研究了基于压缩感知（compressed sensing， CS）的能效协作频谱检测方法，利用压缩感知对SU感知数据进行稀疏表示与重构，以降低重构复杂度并节省能耗，实现基于能效的自适应频谱检测。文献[23]研究了中继采用放大转发策略时协作频谱检测性能与节点能耗的折中方案，在检测概率（probability of detection）与虚警概率（probability of false alarm）受限的条件下，通过改变感知采样点数放大增益，达到感知与能耗的*佳折中，但其并未考虑传输阶段的能耗问题。文献[24]研究了基于OFDM 的认知无线网络能效机会频谱接入方案，同时考虑了平均能效与*差能效的情况，通过低复杂度启发式算法获得次优解；与传统谱效接入方案相比，该方案在增加能效的同时，有效进行了性能与复杂度的折中。 CR技术可以解决频谱利用率低的现实情况，它的出现和广泛应用将带来革命性的影响。对于频谱管理者，CR技术大大提高了可利用频谱的数量和利用率，实现资源的有效利用；对于频谱所有者，利用CR技术可以在不受网络内外各因素干扰的前提下开发次级频谱市场，在相同频带上提供不同的服务；对于设备厂商，CR技术可以为其带来更多商用机遇，具备CR功能的设备将更具市场竞争力；对于移动终端用户（如手机用户），可享受到单个移动终端接入多种无线网络的优势；对于野外军事通信，由于野外军事通信环境中地理环境复杂，干扰源较多，既定的通信频带易被敌方干扰，甚至导致通信无法正常进行，利用CR技术可以寻找空闲频带以维持通信[25]。随着IEEE 802.22 标准的制定，CR技术必将推进未来移动通信的发展，为无线电资源管理和无线接入市场带来新的发展契机和动力。 1.2 认知无线电与认知无线网络 1.2.1 无线频谱使用现状 随着科学技术的飞速发展，信息化已经成为21世纪世界各国努力前行的目标。与此同时，智能产品（智能手机、智能手表等）和社交媒体网络（微博、微信、直播平台等）迅速激增，已经成为人们生活中不可或缺的一部分。另外，无线局域网、无线个人局域网、Wi-Fi 等无线互联网技术得到了飞速的发展。由于这些网络技术基本都是工作在非授权频带，而移动互联网业务的大量应用使得非授权频带逐渐达到了饱和程度[25，26]。此外，国家频率管理部门给一些关键的通信业务（电视广播、军事、航天业务等）分配了大量特定的授权频带。总体而言，大多数的频谱资源都为授权频带，非授权频带只占少数一部分。这种不平衡的频谱分配策略造成了频谱资源的浪费[27，28]。 因此，若能改变无线网络中的固定频谱分配策略，合理利用无线网络中空闲的授权频带，实现频谱共享，频谱资源不足以及频谱利用率低的问题就能得到有效解决。在非授权频谱资源极其匮乏、频谱资源需要合理分配的形势下，产生了认知无线电技术[29]。 在通常情况下，电磁波的频谱是相当宽的，电磁波包括红外线、可见光、X 射线等。作为无线通信传输使用的资源，国际电信联盟（International Telecommunication Union， ITU）定义了300GHz 以下的电磁波频谱为无线电磁波的频谱，而300GHz 以上电磁波频谱的使用仍在研究中，它*大不能超过可见光的范围。由于受到电波传播特性、技术和可使用的无线电设备等的限制，目前实际使用的较高频带只为几十吉赫兹。此外，尽管可以通过频率、时间、地域、码域、空域等相关要素的频率复用来提高频谱利用率，但就某一处频率或频带而言，在一定的条件下它是有限的，主要原因有以下几方面。 1. 政策的约束 频谱是由专门的无线电管理部门采用固定分配原则进行统一管理及分配的，得到该频谱的团体或个人长期独占该资源。现在很多国家的频谱资源已经分配殆尽，留给新系统或者新业务的可利用频谱非常少，已经远远不能满足未来移动通信业务发展的需求。 2. 频谱利用率不高 频谱分为授权频带与非授权频带，得到授权频带的团体或个人长期占据该频谱，普通用户只能采用竞争方式接入并使用非授权频带。授权频谱占据大部分，但这些团体或个人不会在任何时间使用该频带，大部分的授权频谱处于空闲状态；而非授权频谱较少，且竞争率高，导致业务拥挤[5，6]。因此，合理使用授权频谱以提高频谱利用率迫在眉睫。 3. 动态变化的频谱应用 频谱应用不是静态的，而是随着时间、地点、业务等不同而变化，甚至前一时刻与后一时刻频谱使用的情况都不同[25]。 为此，ITU等组织希望提出新技术来解决频谱分配的问题，通过改变业务接入或频谱接入来开发频谱资源，以此提高频谱利用率，达到充分利用频谱资源的目的。目前已经提出了一些提高频谱利用率的方案，如频分复用/频分多址接入（frequency division multiplexing/frequency division multiple access， FDM/FDMA）、时分复用/时分多址接入（time division multiplexing/time division multiple access， TDM/TDMA）、码分复用/码分多址接入（code division multiplexing/code division multiple access， CDM/CDMA）、蜂窝小区（cell）、智能天线（smart antenna， SA
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