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2、任务的学习与理解随着无线通信业务需求量急剧增长，有限的频谱资源显得越来越紧张。未来物联网与无线通信网的融合更将占用频谱资源的范围扩展到世上万物。由于多数频谱资源被分配作授权频段，可灵活使用的非授权频段十分有限，而相当数量的授权频谱资源利用率非常低。目前，为提高频谱资源利用率，大部分研究都集中在编码调制等集中式静态频谱分配策略上，并不能灵活地完成时间空间上已分配频谱的动态复用。为解决这一矛盾，Joseph Mitola博士最早于1999年提出了认知无线电（Cognitive Radio）的概念.认知无线电的基本出发点是：为提高频谱利用率，具有认知功能的无线通信设备可以按照某种“伺机（Opport
3、unistic Way）”的方式工作在已授权频段内。实现这一动态频谱复用的前提是必须保证非授权用户不会影响到已授权用户的通信，其核心是通过动态频谱感知来探测未使用的频段，合理占用其中的合适频段，并动态地根据感知环境信息改变频段、发射功率及调制方式等参数。由此，认知无线电必须具备对环境的感知能力、对环境变化的学习能力和自适应性、通信质量的高可靠性、对频谱资源的充分利用和系统功能模块的可重构性，具体来说分三个功能：对无线环境场景分析（包括空间电磁环境中干扰温度的估计和频谱空穴的检测)、信道状态估计及其容量预测（如信道状态信息估计,信道容量测试等）、功率控制和动态频谱管理（通过空间射频激励来分析电磁
4、环境，寻找满足干扰温度要求的频段，启动通信过程）.目前的多载波调制技术中，正交频分复用技术（OFDM)具有便于自适应调整参数的子载波结构,其接收端的快速傅里叶变换模块也可同时用于频谱感知，因此成为实现认知无线电系统的理想技术之一。OFDM系统的主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术分开，减少子信道间的相互干扰(ICI);将高速率数据流通过串并转换,使得每个子载波上的数据符号持续长度相对增加，从而有效减少由于无线信道的时间弥散所带来的码间干扰（ISI）,减小了接收机内均衡的复杂度；子信道的带
5、宽仅为原信道带宽的一小部分。同时，各子载波间的正交性允许子信道频谱相互重叠，最大限度地利用了频谱资源,而不同数量的子信道也能实现上下行链路中不同速率的传输，满足无线数据业务的非对称性。然而，也正由于系统中存在多个正交子载波，且输出信号是多个子信道的叠加，与单载波系统相比,OFDM系统易受频率偏差的影响,更存在较高的峰值平均功率比，对发射机内放大器的线性度提出了很高的要求.这也是保证系统性能需要着重考虑的问题。本课题研究的重点是认知无线电OFDM系统中自适应功率分配部分。功率分配作为传统OFDM系统中的关键技术，基本原理是在系统发射端最大发射功率的约束下，或基于信道容量最优原则，或基于误比特率性
6、能最优原则，根据信道状态信息在各子载波间合理分配功率。在认知无线电系统中，授权用户和感知用户在一段频谱中共存，感知用户不可避免地会对授权用户造成一定的干扰。本课题将自适应功率分配技术应用于认知无线电OFDM系统中,为感知用户寻找一种功率分配方案，使感知用户（即非授权用户）工作时对授权用户造成的干扰较小（即不影响授权用户的正常工作），同时保证一定的感知用户容量。2. 阅读文献资料进行调研的综述 OFDM中的资源分配技术OFDM系统使用的是多载波传输技术,与单载波传输相比周期延长为原来的N倍（N为子载波数)，因此时延扩展与符号周期的数值比也同样降低N倍，对频率选择性衰落有更强的承受能力;速率降低到
7、原来的1/N，可以自然地抵抗多径传播导致的符号间干扰。另外,通过在每个符号的起始位置增加保护间隔（GI,Guard Interval）使总频带带宽增加了N个保护带宽，可以进一步降低ISI敏感度、消除多径造成的ICI影响并减少在接收端的定时偏移错误，但相对的也会造成功率和信息速率的损失.OFDM系统中，链路级自适应技术的基本思想是调节信号传输的参数来充分利用当前信道环境,可以调节的基本参数包括调制方式、编码方式、发射功率、扩频增益和信令带宽等。资源分配主要是指其根据各子信道的实际传输情况灵活分配发送功率和信息比特.自适应功率分配有多种方案，如基于信道容量最优化的原则，基于误比特率性能最优化的原则
8、，基于误比特率优化的次优功率分配以及相等信噪比的分配方式。基于信道容量最优化的原则在众多链路自适应算法中，最基本的算法是基于注水原理的功率分配算法，也是最优的分配功率方式，其基本原理是在噪声大的时候少分配功率，噪声小时多分配功率，最后使噪声+功率=定值。使用注水方法，使得绝大多数发射信号的功率集中在信道衰减较小的频带范围内。当平均信噪比较高时，若采用均匀的功率分配方法，与最优功率分配方法相比，信道容量只有非常小的损失;当平均信噪比较低时,信道容量可以通过注水方法得到很大的提高。基于误比特率性能最优化的原则为得到最优功率分配方式，将总误比特率可用表示为K个子载波上发射功率的函数，然后找到一组子载
9、波发射功率，使总误比特率最小。当采用DPSK调制时，误比特率可用用一个指数函数表示，但当采用M相位的PSK或QAM调制时，由于误比特率函数是用误差函数表示的，很难找到合适的功率与特定调制函数的闭合表达式，因此在求解的时候需要利用迭代的方式。如果迭代的次数足够多并且步长足够小，上述过程对于误比特率为凸函数时能够收敛到全局的最优解。基于误比特率优化的次优功率分配为避免多重迭代逼近最优解的复杂性,可用通过使用误比特率的近似而不是精确值来得到最接近最优解的值。相等信噪比的分配方式这种解表现出来的是一种类似于等信噪比的策略。当所有的子信道特性都足够好时，在所有子信道上受到的信噪比都一样.这种方法分配的功
10、率反比于信道状态信息,即把更多的功率分配到衰减更厉害的子载波上。这样，相等信噪比方法提高了相对较差的子信道的接受信噪比,并降低了相对较好的子信道接受信噪比。 在高信噪比时，相等信噪比方法的性能优于等功率分配方法,相等信噪比方法对总的误比特率性能影响更显著；低信噪比时，相等信噪比方法性能较差于等功率分配方法,等功率分配方法对总误比特率性能影响更显著. 认知无线电原理干扰的产生与干扰门限认知无线电系统的基本思想是发现并利用频谱空洞,即已授权频段的空域时域出现的没用或只有很少的通信业务在活动、可被利用的频谱资源。通常OFDM符号子载波上调制的是时域矩形信号,经过IFFT后频域呈现sinc函数特性，旁
11、瓣效应明显.对于各感知用户而言，如果系统完全正交,即便子载波存在带外辐射，依然不会对附近的子载波形成干扰。但原频段的授权用户并不一定是基于OFDM的，即便是,也不能保证其与感知用户的子载波间隔相同,感知用户对主用户的干扰必须考虑.这种情况下,完全避免感知用户对主用户的干扰是不现实的，因此引入干扰门限作为衡量标准.干扰门限可以看作是频段内的干扰功率谱密度，它的设定是用来量化和管理干扰，规定在某频段满足接受者需求的最差场合无线传输环境。感知用户通过估计干扰门限从而调整自身的发射功率以保证其产生的干扰不超过某频段的干扰门限限制。通常在接收端进行干扰门限的测量,并搜寻频谱空洞，将获得的信息通过系统预设
12、的反馈信道传送至发射端,并据此进行动态频谱管理。抑制干扰的方法一种减少认知用户对主用户干扰的方法是对OFDM符号进行时域加窗。通常使用的窗类型为升余弦函数,令符号周期边缘的幅度值逐渐过渡到零。影响OFDM旁瓣衰减速度快慢的参数为滚降系数（）.升余弦函数相邻符号之间存在（为加窗前的符号长度)长度的重叠，为了对抗符号间干扰，循环前级必须延长,还需一个循环后缀且必须比长以保证OFDM符号的正交性。滚降系数越大，带外辐射功率下降的也就越快,但同时会降低OFDM符号对时延扩展的容忍程度。另一种方法是设计有限长脉冲响应数字滤波器（FIR）。理想低通滤波器的单位冲击响应是无限长非因果序列，为便于实现，将其截
13、取成长度有限长序列，但这种近似操作会引起通带阻带内的波动性（吉布斯效应，或截断效应)。我们希望所设计的滤波器阻带衰减快,带内波动小,过渡带越窄越好，因此只能通过改变窗函数的形状进行解决。常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗(hanning升余弦)、哈明窗（hamming改进型升余弦）和布莱克曼窗(blackman），对比而言布莱克曼窗的旁瓣抑制性能最好,但是截止频率附近的过渡带却较大。不同于上述两种技术,主动干扰消除技术（AIC)只需改变OFDM子载波调制的加权因子信息，就可更有效地解决用户带外干扰问题.它的基本思想是，认知用户将频谱池划分成若干子载波，在紧邻主用户频段对应占据子载波的频谱两侧位置放置
14、一些调制特殊加权因子的子载波(干扰对消子载波)，通过加权因子对其进行调制，从而使得认知用户的数据子载波,即最初发送数据信息调制的子载波，与干扰对消子载波在主用户频段产生的带外干扰相互抵消，将干扰抑制到足够小,从而达到保护主用户通信的目的。结合考虑认知用户发送的OFDM符号的差异性，在原来主动干扰消除的基础上进一步还可提出动态干扰对消算法。这不仅可以动态计算干扰对消子载波的加权因子，还可将原来固定放置干扰对消子载波的方式改进为动态放置的方法，根据发送的OFDM符号结构特点进行位置的自适应选择，且可以非常方便地增多或者减少子载波的数据数目。它的大致算法流程是：通过遍历搜索所有可能的子载波组合，确定
15、一对干扰对消子载波的标号，再根据该标号处子载波的调制发送数据信息计算加权因子。使用不同位置的加权因子计算此时产生的干扰值，选出最小干扰值对应的子载波位置,即最优位置.3. 根据任务书的任务及文献调研结果，初步拟定的执行（实施）方案（含具体进度计划)第十二周第十四周：查找资料,初步了解认知无线电的基本原理、干扰的产生与处理、OFDM的基本知识、资源分配技术的基本概念.完成开题报告。 第十五周第十七周:学习用MATLAB软件编写程序，以及对简单的通信系统进行仿真。 第十八周下学期第三周：掌握OFDM的自适应功率分配的思想和原理，并将其应用于认知无线电环境，理解并设计几种适用于CR环境的OFDM自适
16、应功率分配算法。第四周第五周:完成翻译任务。第六周第九周：用Matlab软件对1-2种认知无线电中基于OFDM的功率分配算法进行仿真和分析.第十周第十二周：撰写论文。第十三周第十五周：准备答辩.4。 参考文献【1】Gaurav Bansal, Md。 Jahangir Hossain, Vijay K. Bhargava。 Adaptive Power Loading for OFDMbased Cognitive Radio SystemsJ. Proc。 IEEE GLOBECOM 07，IEEE,Jul. 2007：5137-5142【2】Yonghong Zhang, Cyril Leung. Subcarrier， Bit and P
