频谱资源是未来无线通信中最重要的资源,为了提高频谱利用率,学术界和工业界已经开展了频谱共享技术的研究,本项目在国内外相关研究工作的基础上,针对未来无线通信系统所涉及的高效频谱共享的若干基础理论与关键技术进行了深入研究,特别是频谱检测、高级信号处理技术、链路自适应技术、资源分配等方面取得了突破性的研究进展,其成果具有重大的理论价值和工程实践意义：解决了合作频谱检测软合作与硬合作性能比较缺乏理论依据的问题,通过理论推导和实际仿真给出二者之间的定量关系;首次提出自适应频谱检测方案,能够有效节省频谱检测时间,减小认知用户对授权用户的干扰,增加认知系统吞吐量;提出了一种基于统计信道信息反馈的瑞利衰落信道下认知MIMO传输方案,获得最大化认知用户系统遍历容量,接近完美信道信息条件下的最优方案性能,解决了资源分配在工程实现中的困境;解决了衰落认知MIMO ZIC信道容量最大化问题,提出了在总功率约束、干扰功率约束和秩约束条件下的最优和低复杂度次优功率分配方案;提出了一种基于信道修正因子的MU-MIMO鲁棒性调度算法实现框架,大部分MU-MIMO调度算法都可以基于该框架实现对信道信息的鲁棒性;针对绿色MIMO通信的高能效需求,将多维能效优化问题等效为一维优化问题,利用黄金分割方法获得了一种适用于绿色认知MU-MIMO系统的能效最优的功率分配算法;通过对AF和DF中继策略的系统误差概率进行深入分析,提出了一种相对简单的获取DF策略系统误差概率方法,降低了算法复杂度,提高系统性能;提出了双路AF中继系统的两种新型功率控制策略,最大化系统总速率,提高功率控制策略的鲁棒性;提出了针对DF中继系统基于分类的中继选择算法,降低实际系统的计算复杂度和中继选择开销,在低SNR时几乎达到最优性能。 本项目论文成果《Soft versus Hard Cooperative Energy Detection under Low SNR》被引用17次,如加拿大Ryerson University的Lamiaa Khalid在世界著名通信会议VTC2012发布的论文《Cooperative Spectrum Sensing for Wideband Cognitive OFDM Radio Networks》利用了我们的1bit信息做硬判决方法提出宽带频谱检测算法;意大利University of Trento的Saud Althunibat博士在世界著名的通信会议ICC 2012发布的论文《Energy-Efficient Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks by Coordinated Reduction of the Sensing Users》,指出了我们的算法优化了检测时间能够大大减少消耗的能量;上述学者在IEEE COMMUNICATIONS LETTERS期刊上发表的论文《Performance Optimisation of Soft and Hard Spectrum Sensing Schemes in Cognitive Radio》引用了我们提出的硬判决性能闭合表达式;日本大学的Yuuki TANI学者在世界著名的通信会议Globecom 2010上发表论文《Quantization Scheme for Energy Detector of Soft Decision Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio》引用了我们提出的软判决性能闭合表达式;空军工程大学的陈长兴教授在《系统工程与电子技术》发表论文《基于双门限能量检测的协作频谱感知算法》引用了我们提出的性能判决闭合表达式。 本项目论文成果《Power Allocation Over Fading Cognitive MIMO Channels: An Ergodic Capacity Perspective》被引用6次,如中国学者张平教授等在2012年10月的IEEE COMMUNICATIONS LETTERS发表的论文《Linear Precoding Design in Multi-User Cognitive MIMO Systems with Cooperative Feedback》将我们提出的凸优化问题的次梯度算法结论应用于协作反馈多用户认知MIMO系统。 本项目论文成果《Adaptive power loading based on unequal-BER strategy for OFDM systems》被引用9次,加拿大Memorial University 的Ebrahim Bedeer学者等人在IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS
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