認知無線電和緩存網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、近年來，隨著移動終端的快速發(fā)展和各種以內(nèi)容為中心的軟件應(yīng)用的出現(xiàn)，移動數(shù)據(jù)流量呈爆發(fā)式增長。巨大的移動數(shù)據(jù)流量使當(dāng)前的無線網(wǎng)絡(luò)面臨從頻譜資源到網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對快速增長的無線數(shù)據(jù)，本文考慮兩種有前景的技術(shù)。一種是通過頻譜共享來增加頻譜利用率的認知無線電技術(shù)。另一種是讓內(nèi)容靠近用戶的內(nèi)容緩存技術(shù)。
　　對于認知無線電技術(shù)，盡管國內(nèi)外學(xué)者和研究機構(gòu)在近年來進行了眾多相關(guān)研究，但是這些研究還不足以將該技術(shù)商用化。對于內(nèi)容緩存技術(shù)，

2、全球?qū)υ摷夹g(shù)的研究尚處于初期階段，還不成熟。為了將這兩種技術(shù)用于實際，我們還需要增加對這兩種技術(shù)的理解。鑒于此，本論文主要研究認知無線電技術(shù)和內(nèi)容緩存技術(shù)中的幾個關(guān)鍵問題，主要工作和創(chuàng)新點如下：
　　1)在疊加共享（Overlay)認知網(wǎng)絡(luò)中，認知用戶利用頻譜感知技術(shù)判斷某一個頻段是否被主用戶占用，然后決定是否傳輸認知數(shù)據(jù)。我們考慮了非完美頻譜感知，并且研究頻譜感知時間和認知發(fā)射功率對認知網(wǎng)絡(luò)能量效率的影響。我們提出了兩種聯(lián)合優(yōu)化

3、頻譜感知時間和發(fā)射功率的算法來最大化認知網(wǎng)絡(luò)能效，并且分析了各自的計算復(fù)雜度。最后，我們通過仿真驗證了算法的有效性。
　　2)在襯墊共享（Underlay)認知網(wǎng)絡(luò)中，只要認知用戶能夠準確地控制對主用戶的干擾，認知用戶可以和主用戶同時使用授權(quán)頻段，從而提高頻譜利用率。為了準確地控制干擾，認知用戶發(fā)送端需要獲取到主用戶接收端之間的信道增益，也稱為交叉信道增益。我們提出了一種主動式交叉信道增益估計算法，得到了交叉信道估計的閉合表達式。

4、同時，我們考慮了加性高斯白噪聲對估計性能的影響，并且推導(dǎo)了估計器的上界和下界。另外，我們設(shè)計了認知用戶發(fā)射端的位置，從而優(yōu)化了認知用戶發(fā)射端對主用戶系統(tǒng)的影響。最后，我們通過仿真驗證了算法的有效性。
　　3)在設(shè)備直通（Device-to-Device， D2 D)協(xié)作的無線緩存網(wǎng)絡(luò)中，如果用戶的請求內(nèi)容已經(jīng)被提前存放到本地，那么用戶可以直接使用該內(nèi)容；如果該內(nèi)容沒有被存放到本地，而是存放到附近設(shè)備，那么用戶可以通過D2D傳輸獲得

5、該文件；如果該內(nèi)容既沒有被存放到本地，也沒有被存放到附近設(shè)備，那么該用戶直接向基站或者服務(wù)器發(fā)出請求。在這個網(wǎng)絡(luò)中，我們通過仿真優(yōu)化了分布式內(nèi)容存放方法，提出了啟發(fā)式D2D鏈路調(diào)度算法，和最優(yōu)D2D功率分配算法，并且分析了各種算法的計算復(fù)雜度。仿真結(jié)果說明，我們提出的算法能夠更加充分地利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的存儲能力，降低基站或者服務(wù)器端的數(shù)據(jù)流量，提高D2D傳輸速率。
　　4)在實際的無線網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)拓撲往往是分層的樹狀結(jié)構(gòu)，而且各層的網(wǎng)