认知无线电网络基于空分复用的联合频谱共享 认知无线电网络基于空分复用的联合频谱共享

认知无线电网络基于空分复用的联合频谱共享

  • 期刊名字:北京邮电大学学报
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  • 论文作者:李钊,杨家玮,肖丽媛
  • 作者单位:西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
  • 更新时间:2020-03-23
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论文简介

2011年12月北京邮电大学学报Dec.2011第34卷第6期Journal of Beijing University of Posts and TelecommunicationsVol 34 No 6文章编号:10075321(2011)060028405认知无线电网络基于空分复用的联合频谱共享李钊,杨家玮,肖丽媛(西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,西安710071)摘要:针对多天线认知无线电网络提出一种基于空分复用的收发联合频谱共享方法.综合利用认知通信与系统间干扰的空间相关特性,在无空闲频谱资源可用时合理选择授权系统及其频道并以空分复用的方式实现频谱共享相比于仅在认知基站端进行选择以及穷举搜索该方法能获得接近最佳的系统吞吐率特性,并且具有低的复杂度关词:认知无线电;多天线;空分复用;波束成形;预编码中图分类号:TN929.5文獻标志码:ASpace Division Multiplexing Based Joint SpectrumSharing in Cognitive Radio NetworksLI Zhao, YANG Jia-wei, XIAO Li-yuan(State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University, Xi'an710071,ChinaAbstract: A space division multiplexing based joint transmit-receive spectrum sharing method in cognitive radio networks is proposed. By exploiting spatial correlation features between cognitive transmissionand interference among different systems, appropriate primary system and its channel could be selectedunder the condition that no idle spectrum resource is available. Consequently, the spectrum sharing iscarried out using space division multiplexing. Compared with the method implemented only at cognitivebase station and exhaustive searching, the proposed scheme could achieve near-optimal system throughputperformance with reduced complexityKey words: cognitive radio; multiple antennas; space division multiplexing; beamforming; precoding近年来频谱资源稀缺与传统的固定频谱分配在实际应用中,多种通信系统覆盖同一地区非常普方式导致的频谱资源利用率低的矛盾日益突出,遍,笔者针对多天线CRN设计了一种基于空分复用作为频谱共享与重用技术重要研究内容的认知无线的收发联合频谱共享方法,综合利用认知通信与授电2(CR)和认知无线电网络(CRN)技术受到了权通信和系统间干扰的空间特征,实现了基于空分广泛关注,传统的CR或CRN关注频谱资源的机会复用的联合频谱共享共享,而通信是对包括频率在内的多种类型资源1系统模型的综合使用,一部分研究将多输入多输出技术与CR结合,设计频谱共享和联合资源管理方法63研究K个授权系统与认知系统共同覆盖的下收稿日期:201101-12基金项目:国家杰出青年科学基金项目(60725105);国家重点基础研究发展计划项目(2009cB20404);长江学者和创新团队发展计划项目(Rm0852);国家自然科学基金项目(61102057);高等学校引智计划项目(B08038);中央高校基本科研业务费专项资金项目(K50510010022);ISN项目(IsN作者简介:李钊(1981-),男,博士,副教授,E-mal:ii1912@126.com第6期李钊等:认知无线电网络基于空分复用的联合频谱共享行通信场景,每个授权系统包含1个基站和多个用下讨论在授权频道全忙的假设下进行,这与传统认户,认知系统中包含1个基站和1个用户,即不考虑知的机会频谱接入并不矛盾,而是作为存在空闲频认知用户(cU, cognitive user)之间的竞争与干扰,谱时机会接入策略的补充如图1所示2.1信号处理研究下行通信时,PBS与CBS的发射功率分别波束成陷对准为E和E,为便于分析,假设各基站发射功率相认知通信同,有E=E=E.基站与用户采用波束成形(BF,A.8陷动8“8beamforming)的方式进行通信,则PBS向占用频道l的PUa发射的符号为x,CBS发送给CU的符号为x.用P表示PBS4向PU4发射的预编码向量,P表图1系统模型示CBS向共享授权系统k中频道l的CU发射的预编码向量.类似地,PU4与CU的接收滤波向量为f授权系统k(k=1,2,…,K)中,授权基站(PBS,和faprimary base station)天线数为Mk;授权用户(PU,对m进行奇异值分解H=UAB(V)",Aprimary user,)天线数为M";认知基站(CBS, cognI-为Hl的最大奇异值.PBS采用主右奇异向量tive base station)天线数为M;CU天线数为M,授(与A,对应)对x进行预处理;PU采用主左奇异权系统k拥有L4个频道,假设各频道的带宽均为向量的共轭转置(u1)"进行接收滤波,即p=B,具有频率平坦衰落特性为便于讨论,假设所有v1J"=:PU获得的估计信号为授权系统天线配置、授权频道数相同,有MA=My=(u.1)“吟1x+(uB1)"H田px”+MPA=M",L4=L.多个PU以动态的方式共享频率(uB)"n=AL XI+(up.i"HiPur+(ui,)"n资源,任一时刻1个授权频道至多由1个PU占用基站与移动台采用时分双工方式进行通信,即上下行信道具有相同特性,基站与用户的通信遵循时隙其中,n为加性高斯白噪声向量,各分量的方差均为σ2.式(1)等号右端第2项表示来自认知通信的干同步结构某一时隙授权系统k中,PBS,与占用其频道扰需要合理设计p,使(1)"Hp=0.L(l=1,2,…,L)的PU(PUn)之间的信道矩阵为当认知通信无法获得空闲频谱并尝试以空分复用方式与授权通信进行频谱共享时,某一时隙共享H:CBS与共享授权系统k中频道的CU之间的授权系统k中频道的CU接收到的信号为信道矩阵为H;CBS与PU之间(干扰)的信道矩阵yu=H Pux +Hi vIxi +n(2)为B;PBS与共存于其频道中CU之间的信道矩式(2)等号右端第2项表示来自PBS的干扰采用阵为H·假设系统能准确获得信道信息,并且用于进行接收滤波后cU的估计信号为信道信息传递的链路是可靠的,其时延相对于信道=(5)"Hrnx+()r以,x+()"n变化可以忽略9,即信道具有准静态特性(3)为便于分析,假设所研究的授权频段有限,且具∫的设计目标是在CU端消除来自PBS的干有平稳的频率特性,即PBS4与CU以及CBS与CU之间的信道状态主要取决于设备的空间位置和通信扰即(fa)"Bν1=0.对H进行奇异值分解环境中的散射体分布,工作频率的影响可以忽略,有H=UA(V)",通过对a和v进行处理获得HH=…=HB=HF,H1=…=BWx=H^P和瓜,下面分别给出CBS预编码和CU接收滤波算法2收发联合频谱共享CBS预编码算法如下本文研究认知系统利用空域信息选择适合共存1)构造矩阵T=[v1,…,",m(,",¨,的授权系统及其频道,从而在无空闲频谱可用的情"a(n],采用 Gram-Schmidt方法对T标准正交化,况下实现认知通信,并保证对授权用户无干扰.以得到T=[…,;…,Cm(鹏,,…,m(m]大学学报第34卷2)将v投影到T4的正交子空间上,得对授权通信的无干扰共存rank(Hp)rank(°以上方法研究单授权系统场景,决策完全由v∑[]”"础。-∑[]2cBS完成;而在实际应用中,多种通信系统覆盖同(4)地区非常普遍,因此认知系统在设计时应综合利用其中,rank(·)表示矩阵的秩CBs与不同PU之间以及CU与不同PBS之间的空3)对讼归一化,得预编码向量pa=vs/‖‖间特征差异进行授权系统及其频道的合理选择,实对H进行奇异值分解r=UrAr(w)现频谱共享.故提出一种收发联合频谱共享方法接收滤波算法如下1)CU感知其与CBS和PBS之间的信道信息H°、H1)构造矩阵R=[a1,…,uEm(r)],考虑到2)CU计算用户侧认知通信与PBS4对CU干扰U由1组标准正交基构成,引入R=R的空间相关度为2)将a投影到R的正交子空间上,得A=∑(u1,,Lup]"uM,up (5)3)CU确定共享频道所属授权系统标识为3)对1归一化,得到接收滤波向量k arg min (CK(10)e|1,2,“,E∫=,1/‖l,:‖4)CBS感知其与各PUl之间的信道状态矿,认知通信的实现如图1所示,认知通信选择与L∈{1,2,…,L}.CBS获得其与CU之间的信道状授权通信共享授权系统2的2号频道(被PU2占态H用).经过发端与收端的信号处理(CBS进行发射波5)CBS计算基站侧认知通信与CBS对PU干束成形将零陷对准PU2;CU进行接收波束成形,扰的空间相关度为将零陷对准来自PBS2的干扰),CBS不会对PU2产k(B4)生干扰,并且CU能对来自PBS2的干扰进行抑制∑1(vi,体(11)认知系统数据速率为6)CBS确定授权系统k中共享频道标识为R=lb(1E(As)Ix(12)其中,A为的最大奇异值wa=(fm)a1(v)"x7)根据2.1节的信号处理算法实现认知通信P4注意到(v,Pa》12<1且(fm,1)12<1,即为对授权通信的无干扰共存了实现CBS发射对PUa无干扰以及CU抑制来自为了进行比较,给出穷举搜索频谱共享方法PBS4的干扰,有用信号功率降低1)CBS感知其与PUa和CU之间的信道状态2.2联合频谱共享算法H、H,k∈{1,2,…,K|,l∈{1,2,…,L}.C感知根据21节的算法,文献[8]利用认知通信与其与PBS4之间的信道状态理CBs对PU干扰之间的空间相关特性进行共享频道2)CBS计算基站侧认知通信与CBs对PUa干选择,可以表述如下扰的空间相关度为1)CBS感知其与PU4和CU之间的信道状态rank(HiP)(13)H和H,k∈{1,2,…,K},l∈11,2,…,L};2)计算认知通信与CBS对PUa干扰的空间相3)CBS遍历各个授权系统,确定授权系统k中关度为共享频道标识为rank(Hip)- argl1,2,,L/(14)1〈v,a.)(7)4)CU将(l,k)代入21节的信号处理算法3)确定共享授权系统和频道标识为并根据式(6)计算R,k∈1,2,…,K},共享授权(Lt, kurt)=argH2AtM“(C4)(8)系统及其频道标识为4)根据2.1节的信号处理算法实现认知通信(Lut, k ut )=arg max (RM)(15)第6期李钊等:认知无线电网络基于空分复用的联合频谱共享5)根据2.1节的信号处理算法,实现认知通信方法的认知系统平均吞吐率进行了 Matlab仿真.系对授权通信的无干扰共存.统天线配置采用MP=MP=2,M;=5,M=3.授2.3复杂度分析权通信与认知通信均为BF方式.对于不同的天线该部分从信道信息感知、主要计算(包括奇异配置也能得到相同的结论,限于篇幅本文未给出相值分解、相关度计算、预编码与接收滤波处理)以及关结果搜索算法几方面分析了3种频谱共享方法的复杂图2给出了授权系统数K=4,授权频道数L分度,如表1所示.由于3种方法最后一步均是根据别为8和20这3种方法的认知系统平均吞吐率随2.1节进行信号处理,所以表1中仅对(l,k)搜索信噪比S变化的情况.对于相同的L,CBS选择方法过程的复杂度进行分析性能最差,穷举搜索方法获得的吞吐率最大,联合选表1复杂度分析择方法的性能与穷举搜索方法接近.增大L会带来频谱共享方法CBS选择联合选择穷举搜索多用户分集增益的增加因此对于同一方法,L越大信道倌息感知KL+1L+1+K+1KL+1+K+吞吐率越高.奇异值分解KL+1KL+1+k+°·CBs选择(L=8)a·穷举搜索L=8)相关度计算-联合选择(L=8CBS选择(L=20)预编码与一穷举搜接收滤波→联合选择(=2搜索算法L-1(L-1)K+古帅采用“执行次数”衡量信道信息感知、奇异值分解以及相关度计算的复杂度,如CBS选择方法需要对CBS与所有PU以及CU之间共KL+1个信道矩信噪比SdB阵进行感知,相应的需要执行KL+1次奇异值分图2平均吞吐率(授权系统数为4)解,根据式(7),CBS需计算KL个相关值.联合选择图3给出了S=5dB,授权频道数L分别为8和与穷举搜索方法需要CBS与CU共同完成表1中20这3种方法的认知系统平均吞吐率随授权系统对不同实体的运算量进行了标注,在共享授权系统数K变化的情况.随着K的增大,多个授权系统带及其频道的选择过程中,CBS选择与联合选择不需来的分集增益增加,吞吐率提高,当K增大到一定要进行预编码和接收滤波计算穷举搜索方法则需程度时,吞吐率趋于饱和对于相同的L,当K>1要在CU端进行K次以获得认知通信数据速率,并时cBs选择性能最差联合选择明显优于CBS选依据该结果完成决策.搜索算法的复杂度采用“比择,其吞吐率特性与最佳的穷举搜索方法接近;当较次数”进行评价如CB选择方法中根据式(8)K=1时,3种方法都是在唯一的授权系统中根据空需要在KL个相关值中搜索以确定共享授权系统及间相关特性选择授权频道因此吞吐率相同其频道标识,比较次数为KL-1.穷举搜索方法根据式(14),CBS从K个授权系统的L个频道选择最·CBS选择{=8)佳,比较次数为(L-1)K;根据式(15),CU从CBa·穷举搜提供的K个候选中选择最佳,比较次数为K-1由表1可以发现,穷举搜索方法复杂度最高联合选择(L=8)比较联合选择与CBS选择方法,容易推得当K≥′CBS选择(L=20)L/(L-1)时M≥L+K成立,实际应用中通常L<·-K,因此ⅨK≥L+K容易满足,即联合选择方法复杂携输(20度更低3仿真结果授权系统数K图3平均吞吐率(信噪比为5dB)该部分对CBS选择、联合选择与穷举搜索3种北京邮电大学学报第34卷4结束语Peng Tao, Guo Chen, Wang Wenbo. Energy-efficient co-针对多天线CRN提出一种基于空分复用的收operative spectrum sensing in cognitive radio networks发联合频谱共享方法,综合利用认知通信与CBS对[J]. Journal of Beijing University of Posts and TelecomPU干扰之间以及与PBS对CU干扰之间的空间相munications,2010,33(4):93-96关特性,在无空闲频谱资源可用的情况下合理选择[5] Vuk Marojevic, Jose Salazar, Xavier Reves, et al.Resource modeling for a joint resouree management in cogni-授权系统及其频道实现共享.理论分析与仿真结果tive radio [C]//ICC 2008. Beijing: IEEE Press, 2008表明,相比于仅在CBS端进行选择和穷举搜索方4175418法,该方法能获得接近最佳的系统吞吐率特性,并且[6】 Scutari G, Palomar D P. MIMO cognitive radio: a game具有低的复杂度theoretical approach [J]. IEEE Trans Sig Process2010,58(2):761-780参考文獻:[7] Bakr 0, Johnson M, Wild B, et al. A multi-antenna[1] Krenik W, Batra A. Cognitive radio techniques for wideframework for spectrum reuse based on primary- secondaryarea networks [C]//DAC 2005. Anaheim: ACM Presscooperation [c]//DySPAN 2008. Chicago: IEEE Press2005:4094122008:15[2] Mitola J. Cognitive radio for flexible mobile multimedia [8] Li Z, Liu Q, Zhao L. 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