sự cấp phát năng lượng tối thiểu bậc hai cho hệ thống đài phát thanh nhận thức dựa trên mimo ofdm

SỰ CẤP PHÁT NĂNG LƯỢNG TỐI THIỂU BẬC HAI CHO HỆTHỐNG ĐÀI PHÁT THANH NHẬN THỨC DỰA TRÊN MIMO-OFDMSƠ LƯỢCBài báo này đề xuất một thuật toán tải công suất hiệu quả và có độ phức tạp thấp ch

SỰ CẤP PHÁT NĂNG LƯỢNG TỐI THIỂU BẬC HAI CHO HỆ THỐNG ĐÀI PHÁT THANH NHẬN THỨC DỰA TRÊN

MIMO-OFDM

SƠ LƯỢC

Bài báo này đề xuất một thuật toán tải công suất hiệu quả và có độ phức tạp thấp cho hệ thống vô tuyến nhận thức dựa trên downlink MIMO-OFDM giúp tối đa hóa tốc độ tổng của tín hiệu người dùng thứ cấp (SU) dưới các ràng buộc về ngưỡng nhiễu có thể chấp nhận được giữa dải tần của người dùng thứ cấp và người dùng chính và tổng công suất truyền tải Thuật toán tối thiểu của chúng tôi dựa trên cơ chế theo dõi nhiễu và loại bỏ nhiễu bậc 2 để phân bổ công suất truyền của các sóng mang con trong sơ đồ SU Hiệu suất sơ đồ tối thiểu do chúng tôi đề xuất được so sánh với hiệu suất của tải điện cổ điển các thuật toán, ví dụ: làm đầy nước, theo dõi nhiễu bậc 1, nulling và các thuật toán dưới mức tối ưu khác đề án Kết quả số cho thấy thuật toán của chúng tôi có độ phức tạp thấp nhưng đạt được hiệu suất cao hơn dung lượng kênh hơn so với một số thuật toán dưới mức tối ưu trước đó trong một số trường hợp Chúng tôi cũng dành riêng cho một ngưỡng nhiễu nhất định, theo dõi nhiễu bậc 2 cơ chế có số lượng vị trí null động thay vì số lượng

vị trí null cố định

1.GIỚI THIỆU

Trong các mạng không dây thông thường, việc phân bổ các dải tần là không đổi Toàn bộ băng tần được quản lý bởi một ủy ban duy nhất (FCC) Quang phổ được phân bổ cho người dùng được cấp phép nhưng không bị ảnh hưởng mọi lúc dẫn đến sự tồn tại của lỗ phổ hoặc không gian trắng bất chấp phổ tần vô tuyến, là một trong những tài nguyên có giá trị nhất cho mạng không dây thông tin liên lạc Theo báo cáo, phổ tần của FCC hầu như không được sử dụng đúng mức

do quy định phổ điều khiển và lệnh không hợp lý [1,2] trực giao Radio nhận thức (CR) dựa trên ghép kênh phân chia tần số (OFDM) đã được xem xét phần lớn là giải pháp nâng cao hiệu suất phổ tần bằng cách khai thác phổ tần chưa sử dụng động [7] Người dùng nhận thức có thể truyền tải trong các dải tần số cụ thể mà không được sử dụng đồng thời bởi bất kỳ người dùng chính nào Người dùng không có giấy phép có thể tạm thời sử dụng các băng tần này bằng cách sử dụng công nghệ vô tuyến nhận thức Vì người dùng không có giấy phép được gọi là người dùng

CR thứ cấp sử dụng không sử dụng phổ tần, trong nhiều trường hợp cả hai hệ thống CR và Người dùng chính (PU) đều tồn tại băng tần cạnh nhau TRONG hệ thống này, người dùng CR phát hiện khoảng trắng của PU Nhiệm vụ quan trọng nhất của CR mạng là để xác định cách người dùng thứ cấp sử dụng các lỗ hổng này Các chiến lược khác nhau có do đó đã được đề xuất cho vấn đề này, một trong số đó là sau khi các băng tần không sử dụng được nhận dạng, CR

người dùng sẽ sắp xếp để truyền hoặc nhận trong các băng tần này nhưng tránh gây nhiễu cho

PU Các nhiễu lẫn nhau là yếu tố hạn chế làm giảm hiệu suất của cả hai mạng

OFDM, một kỹ thuật phổ biến trong truyền thông không dây với nhiều ưu điểm là ứng cử viên tiềm năng cho hệ thống vô tuyến nhận thức Điều này chủ yếu là do tính linh hoạt tuyệt vời của nó trong phân bổ động phổ tần chưa sử dụng cho người dùng thứ cấp Một tính năng quan trọng khác OFDM, được khai thác lý tưởng cho hệ thống vô tuyến nhận thức, xuất phát từ vốn có tính linh hoạt trong đó các sóng mang con riêng lẻ hoặc tập hợp con của các sóng mang con có thể mang các sóng mang khác nhau sức nặng của quyền lực Dựa trên khía cạnh này, nhiều đầu vào và nhiều đầu ra (MIMO) kỹ thuật được tích hợp vào hệ thống vô tuyến nhận thức để tăng công suất Nhiều Ăng-ten được sử dụng ở cả máy phát và máy thu để khai thác tính đa dạng không gian tồn tại trong kênh MIMO Trong các hệ thống vô tuyến nhận thức dựa trên MIMO-OFDM, CR điều phối viên phải xác định công suất được gán cho mỗi sóng mang con CR và phát ăng-ten để tối đa hóa thông lượng truyền

Để đưa ra một thuật toán cảm nhận phổ hiệu quả, cần phải xem xét độ phức tạp tính toán của thủ tục phân bổ công suất Một số điểm dưới mức tối ưu các thuật toán có độ phức tạp thấp

đã được đề xuất Bài viết này đề cập cụ thể đến vấn đề thứ 2 sắp xếp cơ chế theo dõi nhiễu ở tổng thông lượng dưới mức tối ưu hóa của MIMO-OFDM của người dùng CR dưới các ràng buộc về tổng công suất và nhiễu Kết quả của mô phỏng của cơ chế đề xuất cho thấy mức tăng đáng kể về công suất truyền tải với độ phức tạp thấp hơn so với phân bổ tối ưu Sự tiến bộ đáng

kể về dung lượng kênh khi sử dụng kỹ thuật MIMO so với SISO cũng đã được trình bày rõ ràng tại buổi mô phỏng kết quả

2.CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Đã có một số công trình tập trung vào sơ đồ hệ thống và truy cập phổ tần khía cạnh của

hệ thống CR Bài toán phân bổ công suất cho đài vô tuyến nhận thức dựa trên mạng OFDM đã được kiểm tra trong [3], [5], trong đó sơ đồ tối ưu, được rút ra từ công thức Lagrangian, được đề xuất để tối đa hóa khả năng đường xuống của người dùng nhận thức trong khi đảm bảo nhiễu gây

ra cho người dùng chính phải thấp hơn mức được chỉ định ngưỡng Đối với việc gán kênh con nhất định, bài toán tối ưu lồi tiêu chuẩn có độ phức tạp tăng theo cấp số nhân với kích thước đầu

vào thường có độ phức tạp là O((N K+ )¿¿ ¿3) trong đó N và K là số sóng mang con và số lượng người dùng SU tương ứng [4] Để giảm độ phức tạp tính toán, bài toán được giải quyết theo hai các bước của nhiều thuật toán tối thiểu [15] Điều quan trọng cần đề cập là CR điều phối viên nên xác định khả năng truyền tải của nó, tuy nhiên, quá trình này phải được thực hiện tính toán đơn giản, nhanh chóng nhằm bắt kịp sự thay đổi của các tham số có điều kiện Độ phức tạp tính toán cao có thể không khả thi trong các hệ thống hạn chế về năng lượng Như vậy, yêu cầu các thuật toán dưới mức tối ưu với độ phức tạp thấp là cần thiết Một số điểm dưới mức tối ưu các phương pháp có độ phức tạp thấp đã được đề xuất để đạt được gần như hiệu suất của phân bổ năng lượng tối ưu

Kết quả trong [5,6] cho thấy giải pháp tối ưu về công suất có thể đạt được bằng cách làm đầy nước chính sách Điều đó có nghĩa là cần phân bổ nhiều năng lượng hơn cho sóng mang phụ, sóng mang phụ này có công suất tương đối chất lượng kênh tốt hơn và cách xa các dải tần của

PU Chúng tôi sẽ tham khảo các năng lực của phương pháp này làm chuẩn mực của hệ thống vô tuyến nhận thức so với các phương pháp khác thuật toán Phương pháp dưới mức tối ưu đơn giản đầu tiên để giảm độ phức tạp là vô hiệu hóa công suất tại các sóng mang phụ lân cận đối với các băng tần của PU [3,5] Bằng cách này chúng ta có thể hạn chế nhiễu nhiều nhất từ băng SU đến băng PU Trong phương pháp này, các sóng mang con của PU lân cận SU các băng tần được loại

bỏ khỏi quá trình tối ưu hóa phân bổ công suất và chúng tôi có thể giảm độ phức tạp của hệ thống Phương pháp nulling vẫn cần giải quyết vấn đề tối ưu hóa thì số lượng tính toán là một gánh nặng nhưng hiệu suất năng lực của nó vẫn chưa phải là giải pháp tối ưu Đồng phục tải điện

là một giải pháp khác đã được trình bày trong [5,6,13] Trong phương pháp này, tất cả các sóng mang phụ được gán cùng một đòn bẩy công suất trong khi vẫn giữ nhiễu cho PU dải tần thấp hơn ngưỡng Mặc dù nó làm giảm đáng kể độ phức tạp nhưng phương pháp này có hiệu suất rất thấp Trong [5], các tác giả đã đề xuất tải điện dưới mức tối ưu thuật toán tối đa hóa dung lượng truyền tải đường xuống của hệ thống CR Nghiên cứu này đề xuất hai sơ đồ tối ưu (được đặt tên là sơ đồ

A và B) để giảm tính toán số

Người ta biết rằng khoảng cách đến các dải PU càng xa thì càng ít bị nhiễu Trong sơ đồ

A, các tác giả giả định rằng nhiễu từ các sóng mang con của SU giảm tuyến tính bắt đầu từ sóng mang con lân cận gần nhất với các băng tần của PU Dựa trên giả định này, sức mạnh sẽ được được phân bổ tăng dần theo bước cố định cho các sóng mang con của SU Chúng tôi đề cập rằng phương pháp này dựa trên thứ tự đầu tiên của việc theo dõi nhiễu Trong sơ đồ B, công suất được phân bổ cho sóng mang phụ là được chọn tỷ lệ nghịch với sự can thiệp của nó vào các dải PU

Cả hai sơ đồ A và B đều không cần giải quyết bài toán tối ưu hóa và tiết kiệm rất nhiều tính toán Tuy nhiên, năng lực hiệu suất của cả hai phương án đều kém hơn nhiều so với giải pháp tối ưu Dựa trên phân tích trong [8] về sự can thiệp lẫn nhau giữa PU và SU, các phương pháp triệt tiêu búp sóng bên là được đề xuất trong [9,13] để giảm nhiễu kênh lân cận đối với băng tần của PU Trong các phương pháp này, phổ tín hiệu của SU được sửa đổi để giảm thiểu búp sóng bên, gây

ra gây nhiễu cho các dải của PU Các phương pháp này làm méo tín hiệu của SU có thể ảnh hưởng đến chất lượng hoặc hiệu quả phổ của hệ thống nhận thức Thuật toán max-min được đề xuất trong [11] cho Phân bổ kênh con, bit và công suất trong hệ thống CR dựa trên OFDM đa người dùng Trên trang giấy này, kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện hiệu năng hệ thống so với trường hợp sử dụng các dải bảo vệ để bảo vệ PU hoạt động Phương pháp trong bài báo này yêu cầu người bảo vệ các dải tần, có thể làm giảm năng lực tổng thể của hệ thống nhận thức Được thúc đẩy bởi các nhiệm vụ đầy thách thức nói trên và mô hình can thiệp từ nghiên cứu trước đây như [5], đặc biệt là sơ đồ A trong [5] có nhiễu theo dõi tuyến tính TRONG Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tốt hơn trong việc theo dõi nhiễu từ SU đến PU băng tần bằng cách sử dụng hàm bậc hai thay vì hàm tuyến tính để phân bổ công suất cho sóng mang con của SU Phân tích cho thấy phương pháp đề xuất của chúng tôi ít phức tạp hơn nhiều

so với các thuật toán làm đầy nước hoặc vô hiệu hóa vì nó không yêu cầu giải quyết tối ưu hóa vấn đề Kết quả mô phỏng chứng minh rằng phương pháp đề xuất của chúng tôi vượt trội hơn so với phương pháp trước đó phương pháp như sơ đồ A và B trong [5] Năng lực của phương pháp

đề xuất có thể đạt đến giải pháp tối ưu đặc biệt nếu các lỗ quang phổ đối xứng Rõ ràng là do chúng tôi phân bổ năng lượng dựa trên parabol đối xứng

3.HỆ THỐNG VÀ VẤN ĐỀ

Trong phần này sẽ giải quyết vấn đề tối đa hóa dung lượng kênh của một hệ thống vô tuyến nhận thức trong điều kiện nhiễu lẫn nhau với PU Giải pháp tối ưu của phân bổ điện năng được bắt nguồn bằng cách sử dụng chính sách làm đầy nước Giải pháp này sẽ được sử dụng làm điểm chuẩn cho các thuật toán dưới mức tối ưu khác

Ở đây sẽ xem xét hệ thống có PU sử dụng băng tần được cấp phép L Một đơn người dùng nhận thức sử dụng ăng-ten truyền NT và ăng-ten thu NR Họ muốn sử dụng N miễn phí sóng mang con từ PU Ngoài ra, mỗi sóng mang con của CR có băng thông ∆f ; tần số Bl đã bị chiếm giữ bởi Dải PU thứ l tương ứng và thời lượng ký hiệu là Ts

3.1) Nhiễu do tín hiệu CR gây ra cho người dùng PU

Giả sử Φi là mật độ phổ công suất (PSD) của sóng mang con thứ i thì Φi có thể là được thể hiện như sau:

Pi là công suất truyền của sóng mang con OFDM thứ i

Ts là ký hiệu thời lượng

Các nhiễu từ sóng mang con thứ i, ăng ten t n của người dùng CR đến các băng tần của

PU là sự tích hợp của điều này Mật độ phổ sóng mang con trên dải PU thứ i Sự can thiệp này có thể được thể hiện như:

d i: là khoảng cách phổ giữa sóng mang con thứ i của CR và tần số trung tâm của sóng mang con thứ l

PU, Bl: là băng thông của băng tần PU thứ l

P i ,n i

l : công suất truyền tải thứ i sóng mang phụ

n t: ăng-ten phát của người dùng CR

h i , l ,n t

sp

: mức tăng kênh giữa CR máy phát và máy thu PU

Do đó, nhiễu từ sóng mang con thứ i đến PU là tổng nhiễu trên anten phát NT, có thể được trình bày dưới dạng:

3.2) Sự can thiệp được đưa vào từ người dùng PU đến CR

Ở phía PU, mật độ phổ công suất của tín hiệu PU sau khi biến đổi Fourier nhanh M (FFT) có thể được biểu thị dưới dạng:

ω: tần số được chuẩn hóa thành tần số lấy mẫu

Φ PU (e jω): công suất mật độ phổ của tín hiệu PU

Nhiễu do tín hiệu PU thứ l gây ra cho sóng mang con thứ i của CR và ăng ten thu r n sẽ được tính bằng cách tích phân mật độ phổ công suất PU trên băng thông của sóng mang con thứ i như sau:

h i , l ,n t: mức tăng kênh giữa CR máy phát và máy thu PU

P PU

l

: biểu thị công suất truyền của tín hiệu PU thứ l

Sự can thiệp được đưa ra bởi tín hiệu PU thứ l tới Do đó, sóng mang con thứ i của CR được hiển thị với:

3.3) Dung lượng truyền dẫn của hệ thống CR dựa trên OFDM

Vấn đề được giải quyết là điều phối viên CR cần xác định vị trí và công suất được ấn định cho mỗi người dùng CR để tối đa hóa tổng tốc độ truyền của người dùng CR đồng thời xem xét nhiễu giữa người dùng CR và từ người dùng PU đến người dùng CR và ngược lại Nó được giả định rằng thông tin trạng thái kênh Tx và Rx (CSI) đầy đủ của tất cả người dùng (cả chính và thứ cấp) trong công việc này đều được xem xét Công suất có thể được công bố là:

C: biểu thị dung lượng truyền của người dùng CR

N: đại diện cho tổng số sóng mang con OFDM

I th và P th: là ngưỡng nhiễu tối đa có thể được người dùng L PU chấp nhận và công suất giới hạn

σ2: là công suất của Gaussian trắng phụ gia nhiễu (AWGN)

∆f: là băng thông của mỗi sóng mang con

P i=diag([P i ,l , … , P i , N

t])

P i , N t: đại diện cho công suất truyền của sóng mang con thứ i

n: ăng-ten phát của người dùng CR

H: ma trận N T X N Rtại sóng mang con thứ i của người dùng CR, ký hiệu là

Lưu ý rằng bài toán tối ưu hóa ở trên là bài toán lồi, tức là Karush-Kuhn-Tucker (KKT) điều kiện là đủ Các vấn đề về tối ưu hóa tổng thông lượng của MIMO-OFDM là lồi và tối đa hóa tốc độ tổng của người dùng CR dưới tổng lũy thừa và nhiễu hạn chế Chúng tôi xem xét lại vấn đề đã được công bố trong phương trình (8) (9) , và (10) Cái này tối ưu hóa có thể được giải quyết bằng cách đáp ứng các điều kiện KKT với hệ số nhân Lagrange λ (.) Chúng ta xây dựng hàm Lagrange sau đây như sau:

Điều kiện KKT cho bài toán tối ưu ở trên được đọc là:

Sau khi thỏa mãn điều kiện KKT, ta thu được [5]

Thay thế công suất tối ưu P i ,n t

¿l

vào phương trình (15, 16), giải các phương trình này, ta thu được hai tham số λ1, λ2 Chúng ta có thể nhận ra rằng việc phân bổ công suất trong biểu thức (18) là water-filling policy Cung cấp nhiều năng lượng hơn cho sóng mang phụ, sóng mang phụ có kênh tương đối tốt hơn chất lượng và ít nhiễu hơn Công

suất tối ưu có được bằng cách thay thế nguồn P i ,n tghim vào phương trình (18) đến phương trình (17) Đây là giới hạn trên về dung lượng đối với các thuật toán dưới mức tối

ưu khác

Do gánh nặng tính toán cho giải pháp tối ưu bao gồm cả tính toán giá trị riêng và sắp xếp thuật toán [14], một thuật toán tối ưu có độ phức tạp thấp bằng cách theo dõi nhiễu và việc phân bổ công suất parabol được đề xuất ở phần tiếp theo để giải quyết vấn

đề này

4 Sơ đồ tối thiểu

Trong phần này, chúng tôi đề xuất một thuật toán dưới mức tối ưu để ước tính công suất

trung bình của CR, ký hiệu là bởi P Dựa trên P, thuật toán theo dõi nhiễu bậc 2 để phân bổ công

suất tại CR các sóng mang con sẽ được trình bày Để khai thác triệt để tổng công suất của hệ

thống vô tuyến nhận thức, các máy phát phải truyền tín hiệu của chúng với công suất truyềnP i ,n t

l

tỷ lệ nghịch với K i , n t

l

[7] Trong [5], công suất được phân bổ P i ,n t

l

có thể được gán tuyến tính cho một sóng mang con phụ thuộc vào khoảng cách giữa bản thân nó và các dải PU lân cận Nó có

thể hiểu rằng khoảng cách d i từ sóng mang con thứ i đến PU đại diện cho K i , n t

l

.Tuy nhiên, như thế này phương pháp chỉ dựa trên một tham số và nó ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất hệ thống Chúng tôi trình bày ở đây một phương pháp nâng cao tổng dung lượng của người dùng CR dựa

trên hai tham số: khoảng cáchd i và công suất trung bình P của CR Với cách tiếp cận này, hiệu

suất hệ thống cải thiện với sự gia tăng không đáng kể về độ phức tạp

4.1) Công suất truyền tải trung bình của CR

Trong phần này, chúng tôi sẽ mô tả cách ước tính công suất truyền tải trung bình của CR

P Giả sử đó là công suất truyền tải P i ,n t

l

của sóng mang phụ thứ i, ăng ten n t Phương trình (13)

có thể được biểu thị như sau:

Bằng cách lấy bất đẳng thức Cauchy-Schwarz, chúng ta thu được:

Ngoài ra, chúng tôi có:

Bình đẳng giữ trong cả hai phương trình (20) và (21), khi và chỉ khi P i ,n t =0 và K i , n t=0 Điều kiện này không được kiểm đếm với hệ thống thực tế của chúng tôi Vì sóng mang phụ cách

xa các băng tần của PU gây ra sự can thiệp gần như bằng không vào PU Hơn nữa, các các sóng mang phụ lân cận của các băng tần PU luôn có truyền tải điện bằng không Thay thế (21) và (20) đến phương trình (11), dẫn đến

Bất phương trình trong (22) có thể được viết là:

Phương trình (23) đại diện cho giới hạn thấp nhất của công suất trung bình P của CR Để ước tính giới hạn cao nhất của P , chúng tôi xem xét

Lưu ý rằng phía bên trái của phương trình (24) là I thvà bên phải của phương trình (24) là

K minlnN T P, nên ta có

Hoặc ta có dạng khác:

Biểu đạt α= th

lnN T¿¿ và β=

th

lnN T K min

, Chúng tôi xác định xấp xỉ phạm vi công suất truyền

trung bình của CR α ≤P ≤ β cho mỗi ăng ten phát

4.2) Thuật toán theo dõi can thiệp đơn hàng thứ hai

Chúng ta giả định rằng P i ,n t

l

có đặc điểm của parabol Một phương trình parabol được đưa

ra bởi một tiêu chuẩn dạng:

Chúng tôi xem xét một hệ tọa độ với trục ngang là số sóng mang phụ và phương thẳng đứngTrục là truyền tải điện của sóng mang phụ thứ i Để xác định (a1, a2, a3)ta giả định rằng CR Các sóng mang con thứ 1 và thứ N là các sóng mang con null (thuật toán Nulling) Sự tích hợp

của CR lũy thừa trên sóng mang con N bằng phép nhân của Pvà N Chúng ta hãy xem xét hệ

thống được mô tả trong Hình 1 Do đó, chúng tôi có

Mỗi giá trị của P, chúng ta có một tập hợp (a1, a2, a3)và các tập hợp đó tạo ra một tập hợp

các parabol Khoảng thời gian của P được xác định trong phương trình (23) và (26) Vì vậy,

chúng tôi có thể phân bổ truyền CR của chúng tôi lũy thừa giữa hai parabol bằng cách đặt P tương ứng với α và β Phân bổ này Thuật toán là một sự chú ý đáng chú ý của hình thức giải pháp tối ưu Đường cong tối ưu Công suất truyền có thể không có đặc tính parabol, nhưng các bất phương trình ở trên cho thấy rằng hầu hết các kết quả tối ưu sẽ xuất hiện trong phạm vi của

hai parabol với P tương ứng với các giá trị α và β Mục đích của bước tiếp theo là mang lại hình

thức dưới mức tối ưu Đường cong gần với đường cong tối ưu Sau khi xác định hai parabol ký hiệu là Γ1 (x) và ΓN (x) tương ứng với α và β, chúng ta xác định hai giá trị đỉnh của các parabol

đó được ký hiệu là bởi Pmax và Pmin Ta chia phạm vi tối thiểu tối đa [Pmax,Pmin] thành

N m =N2−N1−B1tiết diện bằng nhau ∆P và ký hiệu Γn (x) parabol, có giá trị cực đại là Pmax -n∆P Phổ tự do giữa hai băng tần của PU có sóng mang con miễn phí Nm Công suất truyền tải được chỉ định đến sóng mang phụ trung tâm là chính xác đến Γ1(Nm/2) Chúng tôi làm theo quy trình này để xác định thêm Công suất truyền tải được gán cho sóng mang phụ thứ i Thuật toán