《認知無線電網路頻譜共享中干擾對齊技術及其套用研究》是依託大連理工大學,由趙楠擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：認知無線電網路頻譜共享中干擾對齊技術及其套用研究
- 依託單位：大連理工大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：趙楠
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
干擾對齊理論能夠有效去除通信用戶間的干擾，提高系統性能，進而提升干擾信道容量，是無線通信領域中新的研究熱點。但是，干擾對齊自身存在著對信道信息實時性要求較高和低信噪比下性能較差等問題，使得頻譜共享中的干擾對齊技術目前還不能實用化。本項目針對干擾對齊技術中存在的若干問題及其在認知無線電中的套用展開研究。具體包括：(1) 提出一種基於H∞濾波信道預測的干擾對齊算法，解決信道信息延時的問題；(2) 提出一種基於混合蟻群最佳化的天線選擇算法，解決干擾對齊後接收信號信噪比下降的問題；(3) 結合信道預測和天線選擇算法，基於可重構天線，提出一種認知無線電中低複雜度的干擾對齊下墊式頻譜共享模型，在對主用戶限制較少的情況下，消除網路中的干擾。這些內容的研究，對提高干擾對齊在實際通信環境中的性能，加快干擾對齊技術的實用化，以及解決認知無線電中干擾管理問題等方面，具有重要的科學意義和實用價值，套用前景廣闊。
結題摘要
在下一代移動通信系統中，隨著用戶數與數據流量的激增，頻譜資源變得越來越稀缺。認知無線電技術能夠有效解決這一問題，但是主用戶與次用戶之間的干擾是限制認知無線電網路性能提升的瓶頸性問題。另一方面，干擾對齊理論能夠有效去除通信用戶間的干擾，提高系統性能，進而逼近干擾信道容量，是無線通信領域中新的研究熱點。但是，干擾對齊自身存在著對信道信息實時性要求較高和低信噪比下性能較差等問題，使得認知無線電網路頻譜共享中的干擾對齊技術仍存在很多問題，目前尚不能實用化。本項目針對干擾對齊技術中存在的若干問題及其在認知無線電中的套用展開研究。具體包括：(1) 提出一種基於AR模型信道預測的干擾對齊算法，在網路的接收端對信道狀態信息進行估計並預測，然後將其在接收機和發射機之間進行反饋，解決信道信息延時的問題。(2) 提出一種基於離散隨機最佳化的天線選擇算法，在非理想信道狀態信息的情況下，選擇最優的天線組合，以較低的計算複雜度，提升干擾對齊網路的通信質量，解決干擾對齊後接收信號信噪比下降的問題。在此基礎上，基於可重構天線，提出一種基於天線狀態旋轉的干擾對齊算法，以較低的計算複雜度提升網路的通信質量。(3) 提出基於干擾對齊的認知無線電網路模型，在保證主用戶通信質量的前提下，採用最最佳化次用戶速率、最最佳化網路能量效率、最最佳化次用戶的滿意度等目標方程，解決其中的功率分配問題。同時，設計一種部分干擾對齊算法，在保證次用戶對主用戶的干擾能夠完全去除掉，但主用戶對次用戶的干擾不做考慮，進一步提升主用戶性能。(4) 在上述研究的基礎上，本項目還進行了干擾對齊其它方向的探索工作，具體包括基於廣義機會通信的干擾對齊體系框架、綠色干擾對齊技術、拓撲管理、全雙工中繼、快速疊代算法和對抗惡意干擾等。在本項目的資助下，研究成果發表於IEEE Commun. Mag.、IEEE Trans. on Wirel. Commun.、Globecom和ICC等國際頂級期刊和會議，提升了項目組的國際影響力。這些內容的研究，對提高干擾對齊在實際通信環境中的性能，加快干擾對齊技術的實用化，以及解決認知無線電中干擾管理問題等方面，具有重要的科學意義和實用價值，套用前景廣闊。藉助本項目的研究，在未來，將繼續針對干擾對齊領域的一些關鍵棘手的問題展開更加深入的研究，突破其中的關鍵技術，實現干擾對齊的實用化。
