《基於協同的頻譜認知蜂窩網路的系統容量研究》是依託廈門大學，由洪學敏擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於協同的頻譜認知蜂窩網路的系統容量研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：洪學敏
- 依託單位：廈門大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
頻譜認知蜂窩網路通過認知無線電(CR)技術捕獲並利用蜂窩網頻帶外的閒置頻譜資源，能夠從根本上提高網路的容量和能效，代表了移動通信網路的一個主要演進方向。基於協同的頻譜認知蜂窩網路利用頻譜資源的互補特性來最佳化協作通信的物理層傳輸，比起非協同的網路具有諸多優勢。為了深入了解協同頻譜認知蜂窩網路的性能極限，本項目從資訊理論的角度對其網路容量展開深入的研究。首先，在主要用戶接受到的平均干擾功率受限、峰值干擾功率受限、和干擾溢出機率受限這三種情況下，對CR技術所能捕獲的頻譜資源做出量化的分析。在此過程中探索更精確的描述網路空間分布特性的模型，如Geyer模型的使用。其次，在量化頻譜資源的基礎上，逐步分析固定中繼與虛擬天線陣列這兩種協作方案下的頻譜認知蜂窩網路的鏈路容量、小區容量、以及系統容量。預期研究成果能夠揭示協同頻譜認知蜂窩網路的容量屬性,為下一代移動通信網路的演進和最佳化提供理論基礎。
結題摘要
頻譜認知蜂窩網路通過認知無線電技術捕獲並利用蜂窩網頻帶外的閒置頻譜資源，能夠從根本上提高網路的容量和能效，代表了移動通信網路的一個主要演進方向。基於協同的頻譜認知蜂窩網路利用頻譜資源的互補特性來最佳化協作通信的物理層傳輸，比起非協同的網路具有諸多優勢。為了深入揭示協同頻譜認知蜂窩網路的本質特性，本項目從資訊理論的角度對其性能極限展開研究，具體包括三部分研究內容。 第一部分研究內容是認知頻譜資源分析。我們首先對認知頻譜資源進行了抽象，從概念上用頻寬、功率、可靠性這三個關鍵參數定義認知頻譜資源，從而使其與主要網路及共存機制等多元因素解耦，簡化了後續的分析；其次，我們以兩種典型的場景為代表，對非協作認知蜂窩網路的容量進行了分析；我們創新性地從業務層面入手，分析了不同業務下非協作認知蜂窩網路的容量。最後，我們以蜂窩網的流量為例，對主要用戶的流量特性進行建模和分析。本部分的研究貢獻有兩點：一是對認知頻譜資源做了理論和經驗的量化，二是從理論上明確了非協作認知蜂窩網路的局限性。 第二部分研究內容是基於固定中繼的協作認知蜂窩網的分析。我們遞進地分析了固定中繼系統在鏈路級、小區級、以及系統級這三個層次上的網路容量、頻譜效率（SE）、以及能量效率（EE）這三個性能指標。此外，我們還深入分析了認知頻譜資源的最優頻寬-功率分配問題和EE-SE之間的折中關係。本部分的研究貢獻有兩點。一是首次闡明了面向多目標最佳化的最優頻寬-功率分配問題中的五個特徵區域。二是首次量化了固定中繼協作認知信道中EE-SE的折中關係。這兩個基礎理論問題的解決能夠為實際系統中的無線資源管理算法設計提供幫助。 第三部分研究內容是基於分散式VAA的協作認知蜂窩網的分析。本項目在系統級上對VAA協作認知蜂窩網的網路容量、SE和EE進行了分析.我們首先提出了一種典型的VAA協作方法，進而利用隨機幾何的方法分析了大規模網路的性能並深入探討了最優的時隙/功率分配問題以及EE-SE之間的折中關係。本部分的研究貢獻在於首次明確量化了大規模VAA協作認知蜂窩網中EE-SE的折中關係，並闡明了各類協定參數以及系統參數對EE-SE折中關係曲線的影響。 綜上所述，本項目從理論上揭示了協同頻譜認知蜂窩網路的性能極限,闡述了多個系統參數之間的因果關係，揭示了系統最佳化設計的關鍵環節。這些研究成果能夠為下一代移動通信網路的演進和最佳化提供有益的理論指導。
