OFDM技术在认知无线电中应用的研究
示:
况排序 ,找到频谱空穴 ,并使用无线电知识描述语言 ( R KRL : Radio Knowledge Language ) [ 9 ] 通知发端使 用这些空闲的子信道进行传输 。在发端 , 综合通信 质量的数据率要求和误码率要求以及各个信道的情 况分配这些子信道 ,已期达到最佳的通信效果 。 这里发端的主要工作可以归结为 : ( 1) 定期发送训练序列 , ( 2) 接收来自收端的频谱空穴检测报告 , ( 3) 综合通信质量的需求和各个信道的情况分 配子信道 。 收端的主要工作可以归结为 : (1) 检测序列 , 计算各个子信道的干扰温度大 小 ,识别频谱空穴 , ( 2) 按信道的优劣排序 , ( 3) 使用无线电知识描述语言将上述报告通知 发端 。 这种基于 OFDM 技术的认知无线电系统的工 作流程如图 3 所示 :
[2 ]
认知无线电系统可以感知周围的环境 , 并根据 环境情况分配无线资源 。在认知无线电理论中 , 将 环境因素综合地用干扰温度表示 。OFDM 技术是 目前认为比较容易用于认知无线电的传输技术 , 可 以较灵活地对无线资源进行分配 。因此 ,OFDM 技 术和认知无线电技术可以很好地结合 ,相得益彰 。
OFDM 技术与认知无线电技术的结合可以优势互
补 ,相得益彰 。
图3 基于 OFDM 技术的认知无线电系统的工作流程 参 考 文 献
[1 ] Lei Ding , Zhou G. T. , Morgan D. R. . A Roust Digital
上述基于 OFDM 技术的认知无线电系统可以
前言
认知无线电技术是近来无线通信中的新热点 。 它可以感知到周围的环境 , 智能地改变和调整通信 机制 ,高效地使用频谱资源 ,缓解目前频谱短缺的现 状 。正 交 频 分 复 用 ( OFDM : Ort hogonal Frequency
Division Multiplexing) 技术是一种比较成熟的无线
随着无线通信技术的飞速发展 , 频谱资源变得 越来越紧张 。实现认知无线电系统是解决频谱资源 短缺的重要途径 。OFDM 技术以其优良的性能和 易于实现频谱管理的机制 , 成为认知无线电系统中 “衬于底层” 的技术 。本文提出的基于 OFDM 技术 的认知无线电系统设计 , 经参考 IEEE802. 15. 3a 标 准的 MB - OFDM 系统平台上进行仿真 ,结果显示 , 在引入认知功能后系统性能明显改善 , 研究表明 ,
2007 年 9 月 西 安 邮 电 学 院 学 报 第 12 卷 第 5 期 J OU RNAL OF XI’ AN UN IV ERSIT Y OF POST AND TEL ECOMMUN ICA TIONS
Sep 12007 Vol112 No 15
O FDM 技术在认知无线电中应用的研究
案是静态 ( 固定) 的 。少数需要受到良好保护的通信 业务占用了大量的授权频段 , 而大部分通信业务使 用的是非授权的频段 ,通信业务频段十分紧张 ,频谱 资源相对短缺 ,相当数量的授权频谱资源的利用率 非常低 [ 1 ] 。在这样的频谱现状下 , 认知无线电技术 ( CR :cognitive radio ) 应运而生 。认知无线电的核心 思想就是使无线通信设备发现 “频谱空穴” 并合理利 用它 ,从而实现频谱的高利用率和通信的高可靠 性 [ 2 ] 。认知无线电主要包括认知和重构两个过程 , 其工作流程如图 1 :
OFDM 技术中频率分配是所有无线资源分配
的核心 ,以往已有的分配算法主要是基于在功率限 制条件之下最大化系统容量或者在用户数据速率 (Data Rate , DR ) 限 制 条 件 下 最 小 化 总 的 发 射 功 率 [ 6 ,7 ,8 ] 。引入认知无线电的概念后 ,这个优化问题 可以转化成在通信质量需求约束条件下求干扰温度 最小的最优化解的问题 。可以从认知无线电系统的 特点上分析得到 : 认知无线电系统可以深刻地了解 周围的环境 ,那么可以在满足通信质量需求的情况 下 ,如果干扰温度最小 , 发射功率的损耗也就最小 , 也就最节约无线资源 ,成为最优的方案 。 假设存在 L 个子信道 , 通信业务可以在其中一 些通信质量比较好的子信道上传输 。 引入离散变量
第5期
包路平等 :OFDM 技术在认知无线电中应用的研究
IEEE J SAC. 1999 ,17 ( 10) :1747 - 1758.
・5 7 ・
Base - band Predistorter Constructed Using Memory Polynomials [ J ] . Communications , IEEE Transactions on ,2004 ,52 ( 1) :159 - 165. [2 ] 李波 ,刘勤 ,李维英 . 认知无线电技术 [J ] . 中兴通讯技
[ 1 ,5 ]
1 占用子信道 …L
( 1)
每个子信道上的干扰大小是不同的 , 在每个子 信道上的干扰温度用 I T 1 来表示 。 通信质量需求的 约束包括总数据率要求 R 和总误码率要求 Pe , 这个 最优化模型 [ 9 ] 可以描述为 :
L
min
l =1
传输技术 , 具有抗多径 、 频率利用率高等优越的性 能 ,同时 ,它支持灵活的选频方案 , 是目前公认的比 较容易实现频谱资源控制的方法 ,因此 OFDM 技术 可以成为实现认知无线电系统的良好平台 。 本文 概 要 介 绍 了 认 知 无 线 电 技 术 , 阐 述 了
OFDM 技术应用于认知无线电系统中的可行性 , 提
图4 基于 OFDM 技术的认知无线电系统性能仿真图
从图 4 中可以看出认知功能对 MB - OFDM 系 统性能的影响 : 未加认知功能的性能曲线比理论曲 线约有 1dB 的功率损失 ,主要是由于仿真平台中加 入了保护间隔所致 。同时 ,引入认知功能后 ,系统的 性能有非常明显的改善 。
3 结语
图1 认知循环模型
认知无线电中的关键技术有 :
作者简介 : 包路平 ( 1983 - ) ,女 ,江苏南京人 ,南京邮电大学通信与信息工程学院硕士研究生 。 张 元 ( 1984 - ) ,男 ,江苏南京人 ,南京邮电大学通信网络技术研究所硕士研究生 。
第5期
包路平等 :OFDM 技术在认知无线电中应用的研究
∑I T
L l =1
l
・r l
l
s. t . :
L
∑r
・cl = R
( 2)
l =1
∑r
l
・B ER l = Pe
其中 cl 和 B ER l 分别表示每个子信道上可以传 送的数据率和误码率 。 根据上述优化模型可以得到 一个优化的分配方案向量 r l , 用这个分配算法设计 认知无线电系统 , 可以更好的使用无线资源 。 这里提供了一种基于 OFDM 技术的认知无线 电系统设计的方案 。系统框图如图 2 所示 : 发送端定期的在各子信道上平行的传送训练序 列 ,接收端收到这些训练序列头后 , 进行性能检测 , 计算各个子信道的干扰温度大小 , 按信道的优劣情
包路平1 ,张 元2
( 1. 南京邮电大学 通信与信息工程学院 江苏 南京 210003 ;2. 南京邮电大学 信息网络技术研究所 江苏 南京 210003)
摘要 : 随着无线通信技术的迅速发展 ,频谱资源变得越来越紧张 ,如何充分利用频谱资源成为热点问题 。认知无线 电技术是解决这一问题的新方法 ,而 OFDM 技术灵活的选频方案为实现认知无线电系统提供了良好的平台 。本文 在阐述了两种技术各自优势和融合的可行性的基础上 ,提出了一种基于 OFDM 技术的认知无线电系统设计方案 , 包括系统的频率分配算法 ,系统框图和工作流程 。在此基础上 ,仿真实现了基于 OFDM 技术的认知无线电系统 ,该 系统在达到用户通信要求的同时 ,可以更加合理地分配和利用频谱资源 ,使系统的性能有显著的改善 。 关键词 : 认知无线电 ; 正交频分复用 ; 频谱管理 中图分类号 : TN915 文献标识码 :A 文章编号 :1007 - 3264 ( 2007) 05 - 0054 - 04
r l , 表示子信道 l 被占用的情况 : rl =
2 基于 O FDM 技术的认知无线电系
统设计
2. 1 OFDM 技术在认知无线电中应用的可行性 OFDM 是一种多载波数字调制技术 , 其基本原
理是将信道分成多个相互正交的窄的子信道 , 再在 每个子信道上采用传统的调制技术进行信息传输 。 OFDM 技术可以有效地消除或减少由于多径时延 引起的码间干扰 ( ISI) , 有很好的抵抗多径衰落能 力 。目前 , 已广泛应用于高速 WLAN 、 蜂窝通信系 统网络和广播网络等 。 OFDM 可以灵活的进行频率选择 , 方便的实现 频谱管理 。正是由于 OFDM 技术具有这个优点 ,是 目前公认的比较容易实现频谱资源控制的方法 , 可 以通过频率的组合或裁剪实现频谱资源的充分利 用 ,可以灵活控制和分配频谱 、 时间 、 功率 、 空间等资 源 。这也促使了 OFDM 技术在认知无线电中得到 应用 ,成为 “衬于底层” 的技术 ,实现认知无线电系统 的自适应频谱资源分配和频谱检测两大关键技术 。 基于认知无线电的分配方案中 , 子信道组基于 环境状况进行分配 ,尽可能多的使用 “频谱空穴” ,避 免使用信道状况很差的子信道 , 使得整个系统受到 的干扰达到最小 ,大大的提高系统性能 。 综上所述 ,OFDM 技术的抗多径 、 频率利用率 高使其自身具有优越的性能 ,同时 ,它可以支持灵活 的选频方案 ,可以很好的实现认知无线电中的自适 应频谱资源分配 ,同时 OFDM 技术中将信道划分成 多个窄的子信道也为认知无线电中的频谱检测提供 了很好的实现基础 。基于以上分析 , 本文提出了实
・5 5 ・
( 1) 频谱检测技术
OFDM中认知无线电频谱检测
OFDM中认知无线电频谱检测摘要：简述了认知无线电的背景和概念,介绍了认知无线电常用的两种检测方法：匹配滤波器法和能量检测法。
针对认知无线电和OFDM系统的特性提出了认知OFDM系统授权用户检测方法，该方法是基于OFDM的能量检测法。
仿真表明通过选择适当的判决门限可以使系统总的误检概率最小，并通过感知时间优化，可以有效地提高认知OFDM系统的信道传输效率。
关键词：认知无线电； OFDM；匹配滤波器法；能量检测法；感知时间无线电通信频谱是一种宝贵的资源，目前采用的是基于频谱授权的静态频带分配的原则。
随着无线通信技术的高速发展，无线电用户数量急剧增加，频谱资源贫乏的问题日趋严重。
认知无线电基于软件无线电，是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术[1]。
具有认知功能的无线通信设备可以感知周围的环境，并能根据输入激励的变化实时地调整其传输参数，在有限信号空间中以最优的方式有效地传送信息，以实现无论何时何地都能保证通信的高可靠性和无线频谱利用的高效性。
认知无线电的一个认知周期要经历3个基本过程：感知频谱环境、信道识别、功率控制和频谱管理。
认知无线电技术最显著的特征是能够感知并分析特定区域的频段，找出适合通信的“频谱空穴”，利用某些特定的技术和处理，在不影响已有通信系统的前提下进行工作。
因而,认知无线电系统传输信号时首先要感知该地无线电频谱环境，即频谱检测和“频谱空穴”搜寻与判定[2]。
下一代移动通信的链路层调制方式主要采用OFDM形式，因此认知无线电与OFDM系统之间的频谱共享已是必然趋势。
OFDM 的多载波调制技术以及自适应型功率分配给认知无线电更带来了巨大的灵活性。
本文采用能量检测法，将认知无线电频谱空穴检测与OFDM相结合，提出了一种多载波检测方法。
1 认知无线电信号检测方法 1.1 匹配滤波器检测法匹配滤波器是信号检测中的一种比较常用的方法，它能使接收信号的信噪比最大化。
在认知无线电设备中使用匹配滤波器，实际上完成的是解调授权用户的信号，这样认知无线电用户就要知道授权用户的物理层和媒体控制层的信息：调制方式、时序、脉冲形状、封装格式等，利用这些信息来实现与待检测信号在时域和频域上的同步，从而解调信号[3]。
用于无线通信的OFDM调制技术研究
用于无线通信的OFDM调制技术研究OFDM作为一项新兴的无线通信调制技术，已被广泛应用于现代无线通信系统中。
那么OFDM是如何实现数据传输和通信的呢？OFDM是一种多载波调制技术，其所用到的载波频率是有规律的，也就是说各个载波频率之间是等频带的，而且各个不同的载波频率之间不会受到互相干扰。
因此能够在频域中将原始信号分成众多不同的频带，每个频段内使用一种调制方式，实现对多对用户同时进行信息传输的效果。
在OFDM通信系统中，通过傅里叶变换和逆傅里叶变换的技术将时域上的信号转变为频域上的信号进行处理。
时域上的数据可以写成频域上的公式表示，这样可以将原本时间上连续的数据转换成频率上离散的数据，从而大大提高了通信系统的效率和抗干扰能力。
在进行OFDM调制通信时，首先需要对信道进行估计，也就是从接收端返回来的反馈信息，对信道特性进行评估并做出不同的调整。
然后对输入数据进行变换，将其变为频域上的数据，再根据信道特性进行调制和编码，最后通过频域上的变换输出模拟信号。
OFDM相比于其他常用调制技术有一些优势。
首先是它的频带利用率非常高，可以在一个载波内同时传送多个数据流，从而达到更高的通信速率。
其次，OFDM 在遮挡和散射干扰下的鲁棒性也非常突出。
同时，OFDM还具有分布式处理、远程升级等特性，非常适用于符合各种无线通信协议的网络。
但是OFDM也有一些缺点，主要有两点。
首先是系统中利用了很多子载波，因而需要频繁地变化载波所带来的序列中的插入空当，从而在瞬态响应中发生了一个快速变化，可能损失了OFDM的稳定性。
另外，由于系统中所用的子载波是非常相近的，也就是散布宽度确定，因此需要加快FEEDBACK LOOP的速度，各个子载波之间的相长干扰也需要更加郑重地进行研究。
总的来说，OFDM是一种非常优秀的无线通信调制技术，其优点远远大于缺点。
未来，OFDM调制技术将会在无线通信领域中持续发挥其举足轻重的作用，并在相关领域不断进行改良与优化，推动着无线通信技术的不断进步。
认知OFDM算法研究
０ 引 言
Ｓｍ ｎＨ ｙ ｉ 出 了认 知 环 的概 念 ，在 出兼 顾 比例 公 平 原 则 的改 进 算法。
中可 以看 出认 知无 线 电系 统 需 要 考 虑 一 个 新 的物 理 量— — 干扰 温度 … ，干 扰 温 度 限 制 了 频 谱 上 功 率 的
ａ ｌｃ ｔ ｎ，ａ ａ ｔ ｅ ｓ ｂ ｃ ｒｉｒｐ ｗ ｒａｌ ｃ ｔ ｎ，ａ ａ ｔ ｅ ｍｏ ｕ ａｉ ｎ ａ ｄ ｄ ｍｏ ｕ ａｉ ｎ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｌ ａｉ ｏ ｏ ｄ ｐｉ ｕ －ａｒ ｏ ｅ ｌ ａｉ ｖ ｅ ｏ ｏ ｄ ｐ ｉ ｄ ｌｔ ｎ ｅ ｄ ｌｔ ｅ ｈ ｏｏ ｙ，ａ ｄ ａ ｖ ｏ ｏ ｎ —
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｎ ｉ ｇ ｏ ｉ ｋ ｎ ｆＯＦＤＭ ｎ ｏ ｎ ｔｖ ａ ｏ ｔ ｃ ｏｏ ｉ ｓａ ｄ ａ ｒ ｎ ｅ ｏ ｄ ｐ ｉｅ ｔａ ｓ ｓ ｉｎ，Ｓ ｓｔ ａ ｄ ｃ ｇ ｉｉｅ ｒ ｄｉ ｅ ｈｎ ｌ ｇｅ ｎ ａ ｇ ｆａ ａ ｔｖ ｒ ｎ ｍｉｓｏ Ｏ ａ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ｒ ｔｏ ａ ｌｏ ａ ｉｎ ｏ ａ ｉ ｅ ｏ ｃ ｓ ａ ｄ ｃ ｉ ｖ ａ ｉｎ ｌａｌ ｃ ｔｏ ｆ ｒ ｄ ｏ ｒ ｓ ｕｒ ｅ ｎ ｍａ ｅ ｆ ｌ ｕｓ Ｓ ｅ ｎｇ ｔ ｎ ｕｒ ａｉｙ ｏ ｅ ｖ ｃ ｎ ｋ ｕ ｌ ｅ． ｅ ｋｉ ｏ ｅ ｓ ｅ ｑｕ ｌｔ ｆ ｓ ｒ ｉｅ ａ ｄ ｍａ ｉ ｍ ｈ ｏ ｇ ｐ ａｅ ｆｔ ｅ ｂ ｓ ｒ ｉ ｇ ｃ ｎ ｉｉｎ ｘ ｍｕ ｔ ｒ ｕ ｈ ｕｔｒ ｔ ｓｏ ｈ ｅ ｔｗｏ ｋ ｎ ｏ ｄ ｔ ｓ，ｔ ｅ ｉｔ ｇ ａｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｏ ｙ ａ ｃ ｓ ｂ ａ ｒｅ ｏ ｏ ｂ ｎ ｅ ｒ ｔ ｄ ａ ｐｌ ｔｏ ｆｄ ｎ ｍｉ ｕ ｃ ｒｉ ｒ ｃ
基于OFDM技术的认知无线电研究
基于OFDM技术的认知无线电研究认知无线电（Cognitive Radio，CR）是一种智能无线通信技术，通过感知和分析无线电频谱环境，实现对频谱资源的高效利用。
OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）作为一种多载波调制技术，具有抗多径衰落、频谱利用率高等优点，被广泛应用于认知无线电系统中。
基于OFDM技术的认知无线电研究旨在解决无线频谱稀缺和低效利用的问题。
首先，认知无线电系统通过感知和识别空闲频谱段，即频谱感知，使得其他用户可以共享这些空闲资源，提高频谱利用率。
OFDM技术的高频谱利用率使得认知无线电系统可以更好地适应频谱感知的需求。
其次，基于OFDM技术的认知无线电系统具有较好的抗多径衰落性能。
由于传输数据通过将频谱分成多个子载波进行并行传输，OFDM技术能够有效抵抗多径衰落带来的信号衰减和相位失真。
这使得认知无线电系统在复杂的无线信道环境下仍能保持较高的传输质量和可靠性。
此外，OFDM技术还具有较强的抗干扰能力。
通过在子载波上引入保护间隔，可以有效减少相邻子载波间的干扰。
在认知无线电系统中，由于频谱资源的共享，不同用户之间的干扰问题成为一个关键挑战。
OFDM技术可以通过子载波间的相对独立性，有效降低多用户之间的干扰。
另外，OFDM技术还为认知无线电系统提供了灵活的调制方式。
通过调整子载波的功率分配和调制方式，可以根据不同的无线频谱环境和传输要求灵活选择合适的调制方式。
这种灵活性使得认知无线电系统可以更好地应对不同应用场景和用户需求。
综上所述，基于OFDM技术的认知无线电研究在提高频谱利用率、抗干扰能力和传输质量方面具有明显的优势。
随着认知无线电技术的不断发展和完善，基于OFDM技术的认知无线电系统将在未来的通信领域中发挥更加重要的作用，为无线通信提供更高效、可靠的服务。
认知无线电系统中ofdm多用户资源分配算法
认知无线电系统中ofdm多用户资源分配算法
在认知无线电系统中，OFDM多用户资源分配算法是一种有效的方式，可以增强系统的容量和效率。
该算法的实现需要以下步骤：
1. 定义资源分配问题：确定要分配的资源数量和用户数量，并建立资源分配模型。
2. 选择资源分配算法：选择一种适合该问题的算法，如贪婪算法、遗传算法等。
3. 数据采集和预处理：采集系统所需的数据，并进行必要的预处理，如信道估计、干扰消除等。
4. 评估用户的信道状态：基于预处理数据，评估每个用户的信道状态，包括信道质量和用户优先级等。
5. 分配资源：根据评估结果，为每个用户分配合适的资源，实现资源优化分配。
6. 实时监控和调整：不断监控系统状态，根据网络反馈，动态调整资源分配策略，以提高系统效率。
最后，对该算法进行优化，如增加智能机制、对不同应用场景进行适配等，可以进一步提高其性能。
基于OFDM的认知无线电频谱资源分配算法研究
交频分复用技术是一种无线信 道高速多栽波传榆技 术。将 来很 可能在 第 四代 通信 和认知无 线电得 到应用。文章 提 出了一种基于正 交频分复用的认知无线电系统 中频谱资源分配和 功率控制方案 ， 并且给 出了仿 真结果 ， 结果表
明 该方 案 用 较低 的复 杂度 实现 了通 信 的 需要 。 关键词 ： 知无线电；正交频分复用 ；频谱管理 ｉ ｇ 中图分类号 ：ｌ２ ． 文献标识码 ： ＴＸ ９ ５ ） Ａ
Ｏ 引言
随着无线通信需求 的快速增长 ， 导致适用于无线通信的 频谱资源变得 日益 紧张， 为制约无 线通信发 展 的一个 瓶 成 颈。而另一方面 ， 已经分配给现有很多无线系统的频 谱资 源 却在时间和空间上存 在不同程度 的闲置浪费。因此认知无 线电技术就应运而生 。１９ ９９年 Ｊｓｐ ｔｏ博士提 出 了认 ｏｅｈＭｉ］ ｏ 知无线电（ ｏｎｔｅＲ ｏ Ｃ ） Ｃ ｇｉｖ 础 ，Ｒ 的概念 ， ｉ 其核心思想 是 Ｃ Ｒ具 有学 习能力 ， 能与周围环境 交互信息 ， 以感知和利用 在该空 间的可用频谱 ， 并限制和降低冲突的发生。 认知无线 电是一种智 能无线通信系统 ， 它能感知周围环
来保证 系统 分配 的公平性 。合作 最 大化 比例公平 （ Ｍ Ｆ Ｃ Ｐ， Ｃ ｌｂｒｔｅＭ ｘ ｒ ｏｔ ｎｌＦｉ） ｏａｏａ ｖ ａＰｏ ｒｏａ ａ 算法 则根据 比较各 Ｃ ｌ ｉ ｐ ｉ ｒ Ｒ用 户使用某一信道 的回报结果分配信道 ， 达到系统吞 吐量上 的 比例公平。防止信道特性 比较 好的用户 占用 了大部分频谱 空洞 ， 而其他用户尤其是信道特性 比较差的用户不能保证正 常通信。 设 Ｒ 表示授权用户处 的信干 比，
认知无线电中OFDM信号信噪比盲估计
关键词 ：认知无线 电；正交频分复用 ；参数估计 ；信道阶数 ； 自相关 函数 中图分类号 ：Ｔ １ ． Ｎ９ １ ７ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ ．３ Ｘ（０ １１－０ ８０ ０ ０４ ６ ２ １ ）１０ ７ ．７
ｔ ｅ ｒ ｎ ｅｄ ｔ ｉｔｒａ ｗ ｉｈｗａ ｅ ｆ ｎｅ－ ｍｂ ｌ ｎｅｆｒｎ ｅ（ Ｉ． ｅ ｏ ｄｙ ｔｅｓ ｎ ｌ ｖ ｒｇ ｏ ｅ ａ ｏｄ ｔ ｍｉｅｔ ａａ ｎｅｖ ｈｃ ｓ ｅｏ ｔ ｓ ｅ ｈ ｌ ｒ ｆ ｉ ｒ ｙ ｏ ｉｔｒ ｅ ｃ Ｉ ） Ｓ ｃ ｎ ｌ， ｇ ａ ａ ｅ ａ ｅ ｗ ｒ ｓ ｅ Ｓ ｈ ｉ ｐ ｗ
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收稿 日期：２ １－８３ ；修 回 Ｅ期：２ １－ １ ９ ０ １０ ．Ｏ ｔ ０ １１－ ０ 基 金 项 目：国家 自然科 学基金资助项 目 （０ ７ １８ ６ １２ ５ ） ６７ ２ ３ ， １００ ７ ；国家高技术研 究发展计划 （“ ６ ”计划 ）基金 资助项 目 ８３ （０ ７ ０Ｚ ８ ）；国家重点基础研究发展计划 （“ ７ ”计划）基金资助项 目 （０ ９ Ｂ ２ ４ ４ ２０ ＡＡ １ ２ ８ ９３ ２ ０Ｃ ３ ００ ）；教育部科学技术研究重点基 金资助项 目（０ １３ ； １７０ ） 国家科技重大专项基金资助项 目（０ ９ ｘ ３ｏ．０ ） 高等学校学科创新引智计划基金资助项 目 （ ０ ０８ ２ ０ｚ ｏ ０７０ ４ ； Ｂ ８３ ）
认知无线电中基于MIMO-OFDM的限速率反馈资源分配算法
ｐｅｉｐ ｔ ｌｐｅｏ ｔｕ ｒｈ ｇ ｎ ｌ ｅ ｕ ｎ ｙｄｖｓｏ ｌ ｐｅ ｉｇ（ ＭＯ－ ＤＭ） ｅ ｈ ｏｏ ｙｃ ｎ ｉｅ ｎ ｅｔｅｌｓ ｌ—ｎ ｕ ｔ ｌ— ｕｐ ｔｏｔｏ ｏ ａ ｑ ｅ ｃ — ｉｉｉ ｎｍｕｔ ｌｘｎ ＭＩ ｍｕｉ ｒ ｆ ｉ ＯＦ ｔｃ ｎ ｌｇ ｏ ｓｄ ｒ ｇｔ ｌ ｉ ｈ ｒ ｉ
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基于OFDM的认知无线电频谱检测算法研究
来提 高检 测 的精 度 。计算机 仿真 结果表 明 ， 与传 统的 只利 用 空闲 时间的 能量 检 测方 法和 利 用所 有 Ｃ Ｐ符 号信 息 的方 法相 比 ， 该算 法更有 效地提 高了频谱检 测的概 率 。
Ｋｅ ｏｄ ： ｃｇ ｉｖ ａｉ （ Ｒ） ｒ ｏｏ ａ ｆ ｑｅ ｃ・ｉｓ ｎ ｍ ｌｐ ｘｎ （ Ｆ Ｍ） ｙｌ ｒ ｉ Ｃ ；ｓｅｔ ｍ ｙｗ ｒ ｓ ｏｎｔ ｅｒｄｏ Ｃ ；ｏｔ ｇｎ ｌ ｒ ｕｎｙｄｖ ｉ ｕｔ ｌ ｉｇ Ｏ Ｄ ｉ ｈ ｅ ｉｏ ｉｅ ；ｃｃ ｃｐｅ ｘ（ Ｐ） ｐｃｒ ｉ ｆ ｕ
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（ ｃｏｌｆＣ ｍ ｎ ａｉ Ｓｈｏ ｏ ｏ ｍｕ ｉ ｔ ｎ＆ Ｉ ｏｍａｉ ｎ ｉ ｅｉｇ ｎ ｅｓｙｏ Ｅｅｔ ｎｃＳｉｎｅ＆ Ｔｃｎｌｇ ｈｎ ，Ｃ ｅｇ ｕ６ １ ３ ， ｈｎ ） ｃ ｏ ｎ ｒ ｔｎＥ ｇｎ ｒ ，Ｕ ｉ ｒｉ ｌ ｒ ｉ ｃ ｃ ｆ ｏ ｅ ｎ ｖ ｔｆ ｃｏ ｅ ｅｈ ｏ ｙｏ ｉａ ｈｎ ｄ １７ １ Ｃ ｉ ｏ ｆＣ ａ
ｓ ｎ ｉｇ ｅ ｓｎ
认知无线电系统中基于OFDM的一种资源分配方案
私一
Ｍ
“
… ，
… ，
ｐ Ｍ ： ！ ： ｉ
（ ８） １
（ 次优 Ｂ ２） 算法
这种 算法 中 ，台阶的高 度与 ７成 反 比 ，第， ７ ， 个子载波 的功率可写成 ：
尸 ： 刁， （ ９） １
根 据 式 （ ５）先 算 出每 个 子 载波 的拉 格 朗 日常数 １
ｉ ； ； 技术趋 势 ｉ
２ 系统 模 型
假设 主用户 占据带宽 为ｗ的频 谱 ， 用户可 以使用 认知 的子 载 波数 为 Ｍ，且 均匀 分布 在 主用 户两 侧 ，如 图 １ 所
示：
Ｉ Ｉ
２２主 用 户 对 认 知 用 户 的 干 扰 ． 主 用户 的功率谱 密度函数经过／点 的Ｆ Ｔ Ｖ Ｆ 变换后 ，可 表示成 ：
； 技 术趋 势 ； ； ｉ
其 中
＝， ，对 上式 置零得 到 第／ ７ ， 个子载波 的最优
用户最 近 的子载波 的发射 功率 。 因此 第 ｊ 个子载 波的发射 功率可 以写成 ：
尸， ／ ＝ （ ６） １
发射功率 ：
ｐ ： Ｌ 一 ： — ± ｔ ｒ ｌ Ｉｌ ｈ ｉ
认知 用户信号 的旁瓣 会对 主用户 系统造 成影 响 ，认 知用户 的第 个子载波的功率谱密度 函数为 ：
式 （ ８）中 代表认知用户 的系统容量 ，是所有子载波 上传输 的速率之和 。 表示主用户所能承受的干扰 门限。
３１最 优 算 法 ．
［ ］
其 中尸为子 载波／ 的发射 功率 ， 是 符号 周期 。由 ， 上 图１ 中主 用户 与认 知用户的位置关系 ，可知认知用户 的第 个子载波对主 用户 的干扰 功率 ∞为 ：