OFDMA认知无线电网络中协作网络编码的功率分配算法

"基于协作网络编码的认知无线电网络功率分配算法" 在现代无线通信领域，认知无线电（Cognitive Radio）技术已经成为提升频谱效率的关键手段。它允许次级用户（Secondary Users, SU）在不干扰主级用户（Primary Users, PU）的前提下，利用空闲的频谱资源进行通信。这篇由刘媛媛、滕颖蕾和宋梅共同撰写的论文，探讨了一种新的认知无线电网络中的功率分配策略，特别是在正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA）系统中的应用。 论文提出了一种创新的场景，其中主用户和次用户以underlay方式共存，即次用户可以在满足对主用户干扰限制的条件下利用相同的频谱。在这种场景下，协作网络编码（Cooperative Network Coding, CNC）被引入到全双工通信中，使得协作节点可以同时发送和接收信息，从而提高通信效率。网络编码是一种在多跳网络中合并和编码数据的技术，能够减少错误传播并增强网络的鲁棒性。 针对这一设定，论文提出了一个目标为最大化次用户系统吞吐量的功率分配算法。此算法考虑了主用户的干扰温度限制，即确保次用户的功率输出不会超出对主用户通信造成不可接受干扰的阈值。通过优化功率分配，不仅可以避免对主用户的干扰，还能有效地利用频谱资源，提高次用户的通信性能。 仿真结果显示，与功率均分算法相比，本文提出的基于协作网络编码的功率分配算法能显著提升频谱效率，大约提高了16%。此外，与不采用协作网络编码的直传模式相比，其提升更为显著，约为45%。这些结果证明了在网络编码辅助下的认知无线电功率分配策略对于提高系统的整体性能具有重要意义。 该研究的关键词涵盖了认知无线电、协作通信、网络编码以及资源分配，这些都是现代无线通信研究的重要领域。通过在认知无线电网络中集成网络编码和协作通信，这项工作为未来无线通信网络的设计和优化提供了新的思路和方法。