50000字论文范文基于无线电的多主用户定位分析
论文类型：论文范文
论文字数：50000字
论点：频谱,算法,用户
论文概述：
利用授权用户的频谱资源，进行通信是认知无线电技术的特点，并且认知无线电技术能够提高频谱资源利用效率，缓解当前频谱资源紧张的现状。
论文正文：
第1章简介
1.1简介
传统无线通信系统基于静态频谱分配。这些系统只能在授权频段工作，使用特殊的调制解调器、信道传输协议等。为了解决不同通信标准之间的共存问题，出现了基于可编程软件的软件无线电(Software Defined Radio，SDR)，它可以在预定义的频段之间切换。软件无线电系统灵活性高，但相对缺乏智能。目前，对各种无线通信服务的需求是无穷无尽的，并且可以分配的频谱资源越来越短。该行业已将更先进的新无线通信理论和技术应用于该系统，如链路增强、自适应和多天线技术等。以提高无线频谱使用的效率。然而，已经发现全世界授权频带的利用率并不乐观，尤其是具有更好信号传播特性的频带。联邦通信委员会(FCC)的大量研究报告显示，一些未经许可的频带经常被占用，而一些经许可的频带不经常空闲空，导致无线频谱的使用极其不平衡。
美国国家无线电网络研究实验平台项目的一份测量报告显示，3千兆赫以下频段的平均频谱利用率不到16%。然而，许多联邦通信委员会的研究报告提到，适用于陆地移动通信的ISM频段和2GHz授权频段等一些公共频段存在严重的冲突。在图1-1中，有成对的0？6GHz信号强度测试后获得的无线频率iiS:用法。许多学者的研究结果表明，授权频段的平均使用率仅为15%-85%。因此，实现稀缺频谱资源动态利用的技术成为近年来关注的焦点。目前，工业、科学和医疗等公共频带中的频谱利用技术仅限于共享固定频带或侧重于具有低传输功率特性的短程通信。虽然这些频谱共享技术提高了频谱利用率，但是它们增加了通信之间的干扰。因此，一些学者建议，如果通信系统能够自适应感知自己的频谱环境，通过机器的智能学习实时调整调制、编码、信道协议等通信系统的传输参数，或者充分重用指定频带中的频带空孔，就可以实现空时频三维频谱接入，从而可以大大提高频谱利用率。因此，一项划时代的智能频谱利用技术——认知无线电诞生了。
认知无线电可以依靠智能认知引擎的支持，通过监控认知无线环境信息，根据特定的学习和决策算法，实现系统运行参数的实时自适应变化、动态认知和频谱空空洞的高效利用。理论上，它允许时间、频率和空之间的三维频谱复用，这将大大提高频谱利用率。并减少黑比诺和带宽限制对无线通信技术发展的限制。因此，认知无线电是一种更智能的频谱共享技术，被认为是未来最有潜力的无线技术发展趋势之一。
因此，认知无线电系统已经成为一种极具潜力的新型无线网络体系结构，具有广阔的应用前景。许多学者指出，解决频谱感知、自适应频谱分配和无线频谱管理等关键技术问题后，可以很好地实现认知无线电技术，开发具有认知功能的无线局域网产品。在认知无线电网络中，通过定位主用户空之间的位置，可以减少对主用户网络的有害干扰，使得认知用户可以更好地利用频谱空的接入机会，这对认知无线电网络的协议设计和性能优化具有重要意义。
主要用户定位算法有两种类型:单个主要用户定位算法和多个卞:川用户定位算法。单主用户定位算法有两个分支:基于测距的定位算法和基于准测距的定位算法。基于测距的定位算法主要包括方位角(AOA)>到达时间(TOA)、到达时间差(到达时间差)、TDOA)和接收信号强度(RSS)等。然而，在实践中，认知用户很难与主用户建立协作和交互协议，因此很难获得主用户的传输功率，因此基于测距的定位算法很难实现。基于准测距的定位算法[3\'4\'5]将主用户的发射功率估计为参数之一，使得该算法更容易实现。成熟的多主用户定位算法包括期望最大化和全局优化。聚类算法可以获得发射机“智能”的初始估计位置，提高检测性能。
1.2认知无线电初级用户定位研究的意义
[8，9]学者认为:在认知无线电网络中，初级用户和认知用户的准确定位信息起着非常重要的作用:了解初级用户和认知用户的准确位置可以估计初级用户和认知用户之间的距离，然后根据发射机和接收机的功率测量来估计信道的衰落因子；通过建立基于用户位置信息的频谱资源管理算法，可以有效提高频谱利用效率，在通信过程中不能保证认知用户对主要用户的干扰，在保证用户之间正常通信的前提下，可以将用户发送信号的功率保持在最小；实现认知无线电网络的优化配置，最大限度地提高频谱利用率和空之间的复用率。用户位置信息识别技术的应用可分为四类:
(1)基于位置信息的服务(如交通监控)；
(2)由位置信息辅助的网络优化(例如，由位置信息辅助的动态频谱接入系统)；
(3)位置信息辅助的发射机和接收机的算法优化(例如，位置信息辅助的自适应通信链路)；
(4)位置信息辅助的通信环境感知(例如，位置信息辅助的信道环境识别)。[10]作者指出，具有位置信息辅助的网络系统是动态管理认知无线电网络频谱的重要技术。许多学者将“无线环境信息地图”作为支持频谱管理的重要方式。
1.3本专题的研究现状..............................12-14
1.4文件结构..............................14-16
第2章单主用户定位算法..............................16-25
2.1导言..............................16
2.2基于RSSI的主要用户定位算法..............................16-22
2.2.1无线信号传播模型..............................16-19
2.2.2三角形质心算法..............................19-21
2.2.3基于RSSI的定位算法执行程序..............................21
2.2.4基于聚类分析的RSSI定位算法..............................21-22
2.3模拟分析..............................22-23
2.4本章概述..............................23-25
第三章已知号码的多主用户定位研究..............................25-33[/比尔/] 3.1导言..............................25-26[/比尔/] 3.2基于电磁的多主用户定位算法..............................26-31
3.2.1系统型号..............................26-27[/比尔/] 3.2.2电磁定位算法分析..............................27-30 [/BR/] 3.2.3主要用户位置初始化方法..............................30-31[/溴/] 3.3模拟分析..............................31-32
3.4本章概述..............................32-33
第4章多个主要用户位置..............................33-46
4.1导言..............................33
4.2基于奇异值分解的主用户数估计算法分析..............................33-37
4.3基于迭代聚类的多主用户定位算法分析..............................37-43
4.4模拟和分析..............................43-45
4.5本章概述..............................45-46
结论
利用授权用户的频谱资源进行通信是认知无线电技术的特点，认知无线电技术可以提高频谱资源的利用效率，缓解频谱资源短缺的现状。在认知无线电网络的研究中，获取主用户空的位置信息可以减少对主用户网络的有害干扰，使认知用户能够更好地利用频谱空的接入机会，从而对认知无线电网络的协议设计和性能优化具有重要意义。研究了基于信号强度的主用户定位算法，用于获取主用户发射机的位置信息。主要创新点如下:
(1)通过分析无线传感器网络中基于RSSI的未知节点定位算法，研究了认知无线电网络中基于信号强度的主用户定位算法。提出了一种通过K均值聚类的单主用户定位算法。该算法利用所有圆的交点对交点集进行聚类分析，最终获得主用户发射机的位置信息。
(2)考虑到实际认知无线电网络的固定频带内同时存在多个主用户，研究了一种基于电磁算法的多主用户定位算法。当主用户发射机的数量已知时，计费方法可用于定位在主用户和认知用户不合作的认知无线电环境中。该算法将2M维优化问题转化为二维优化问题，降低了优化算法的计算复杂度和难度。(3)针对用户发射机实际数量难以获取的问题，提出了一种基于迭代聚类的多距离位置估计方法。通过奇异值分解估计主要用户的发射机数量，解决了要求发射机数量先知道W的难题，并通过聚类算法和迭代过程计算四川用户发射机的位置信息。