【摘 要】
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随着5G时代的来临,万物互联的进程大大加快,然而随着无线网络接入的设备不断增长,无线网络的规模急剧增大,人们对于无线网络的低时延、高速率的需求也愈发的严格。为此,如何在用户接入无线网络的同时提供高质量的通信服务得到了广泛的研究和讨论,认知无线电-非正交多址接入（Cognitive Radio-Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA）系统被认为是可以解决5G时代
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随着5G时代的来临,万物互联的进程大大加快,然而随着无线网络接入的设备不断增长,无线网络的规模急剧增大,人们对于无线网络的低时延、高速率的需求也愈发的严格。为此,如何在用户接入无线网络的同时提供高质量的通信服务得到了广泛的研究和讨论,认知无线电-非正交多址接入（Cognitive Radio-Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA）系统被认为是可以解决5G时代人们对于移动通信的大规模连接、高速率和高可靠性等需求的有效方案。因此,本论文在CR-NOMA系统中以提升次用户总传输速率为主要目标,分别进行多用户CR-NOMA系统的功率分配算法、非完美连续干扰消除下CR-NOMA系统的功率分配算法、非完美信道状态信息和非完美连续干扰消除下CR-NOMA系统的功率分配算法等三个方面的研究,主要创新点和贡献如下:1、对多用户CR-NOMA系统中借助优化用户的功率分配来提升系统的次用户总传输速率进行了讨论分析,并结合禁忌搜索和Q（Quality）学习,提出了一种新的功率分配算法。系统中多个次用户通过叠加编码技术接入主用户信道,认知基站为用户进行功率分配的同时也在学习最优的功率分配方案;将原优化问题中的执行功率分配、系统信道状态和次用户总传输速率这三个参数重新表达为马尔可夫决策过程中的动作、状态和奖励这三个指标,并采用禁忌搜索和Q学习来求解该问题,随后得到一个关于动作、奖励以及禁忌对象的禁忌Q表;考虑在受到主用户通信质量和次用户正常通信以及系统最大可用功率的限制下,认知基站在禁忌Q表中搜索与当前状态相匹配的最优功率分配方案并执行,最后实现通过以优化分配给次用户的功率的方式提升其总传输速率的目标。仿真对比实验表明,在考虑情况相同时,提出的功率分配算法较之于所对比的算法在系统的次用户总传输速率和可容纳次用户的数量两个方面的性能具有明显的优势。2、考虑非完美连续干扰消除产生的残余干扰,对CR-NOMA系统中采用优化功率分配的方式来实现提升次用户总传输速率的目标进行了研究,为了求解该优化问题,提出了一种基于参数变换和KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件的功率分配算法。在不影响主用户服务质量的条件下,系统中多个次用户信号通过叠加编码的方式进行传输,考虑系统最大可用功率等限制,首先对原优化问题中的约束进行参数变换并构建一个新问题,进一步通过KKT条件对新问题进行求解,导出次用户的最优功率分配因子,最后达成最大化次用户总传输速率的目标。仿真对比结果表明,相对于所比较的其他算法,提出的算法在次用户总传输速率和对于非完美连续干扰消除产生的残余干扰的抗干扰能力两个方面的性能都具有明显的优势。3、在CR-NOMA系统中同时考虑非完美信道状态信息产生的信道估计误差干扰和非完美连续干扰消除条件产生的残余干扰,对优化分配给次用户的功率从而最大化其总传输速率的问题进行分析讨论,提出了一种分步式的功率分配算法来解决该问题。考虑主次用户的服务质量和系统最大发射功率等限制条件,第一步通过参数固定的方法将次用户总功率的值固定,并求得最优功率分配因子的闭式解;第二步将求得的最优功率分配因子代入原优化问题构建新的优化问题,并通过连续凸近似的方法来求解最开始固定的总功率的值,最终实现提升系统中次用户总传输速率的目标。仿真对比结果显示,相对于所比较的算法,所提出的算法在系统的次用户总传输速率性能上的表现更好,并且在非完美连续干扰消除和非完美信道状态信息下的抗干扰能力也具有明显优势。
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