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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳宏期
論文名稱:感知無線功率控制使用最佳通道增益決策法則
論文名稱(外文):Cognitive Radio Power Control With Optimum Channel Gain Decision Rule
指導教授:安仲芳
指導教授(外文):John F. An
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:通訊與導航工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:41
中文關鍵詞:功率控制瑞利分佈貝式決策法則
外文關鍵詞:Power ControlRayleigh DistributionBayes Decision RuleJakes Model
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在本論文中,我們提出一個用於感知端發射功率最佳化的控制機
制,使得主要系統在多路徑衰落通道環境下,仍可達到所要求的頻譜
效益以及雜訊干擾比。
功率最佳控制機制,是利用貝式決策法則依據通道增益的統計特
性來產生最佳區間,經由最佳區間適當的選取值,來決定感知端發射
功率之控制參數,以達到感知端發射功率之有效控制並確保主要系統
的系統效能不受影響。數據分析和模擬結果顯示,我們所提出的功率
最佳控制機制之系統效能會明顯優於一般的傳統機制。
In this thesis, we proposed an optimum transmitter power-control scheme to make the primary system approaching the performance requirements of spectrum efficiency and signal-to-noise-interference power ratio (SINR) under the multi-path fading channel condition. The optimum transmitter power-control parameter, which is generated via the specific value of optimum decision from Bayes decision rule, could be effectively controlled the cognitive transmitter power and could not influence the
primary system performance. Analysis and simulation results in terms of spectrum efficiency and signal-to-noise-interference power ratio demonstrate that the proposed optimum transmitter power-control scheme
significantly outperforms the general method.
第一章 簡介 1
1.1 背景簡介 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究方法 4
第二章 感知無線系統與功率控制系統架構 5
2.1 感知無線通訊簡介 5
2.2 功率控制模式 (含傳統方法) 7
第三章 貝氏決策法則結合功率控制機之設計 12
3.1 貝氏定理 12
3.2 貝氏決策法則應用 13
3.3 貝氏決策法則結合功率控制機之設計之結合 16
第四章 數學模型分析 25
4.1 功率控制方法 25
4.2 主接收端中斷門檻之解決方法 28
4.3 感知接收端中斷門檻之解決方法 29
第五章 系統模擬與效能評估 30
5.1 通道參數設定 30
5.2 信號對雜訊與干擾功率比模擬比較 33
5.3 傳輸速率模擬分析 37
第六章 結論 40
參考文獻 42
[1] W. C. Jakes, Ed. , ” Microwave Mobile Communications ” New York,Wiley,1974 [ p70-p76 ].

[2] J. Mitola, et al., “Cognitive radio: making software radios morepersonal,”IEEE Personal Commun., vol. 6, no. 4, pp. 13–18, Aug.1999.

[3] J. Mitola, “Cognitive radio: an integrated agent architecture forsoftware defined radio,” Doctoral dissertation, Royal Inst. Technol.(KTH), Stockholm,Sweden, 2000.

[4] IEEE Spectrum: The End of Spectrum Scarcity http://spectrum.ieee.org/telecom/wireless/the-end-of-spectrum-scarcity

[5] S. Haykin, ”Cognitive Radio: Brain-empowered Wireless
Communications”, IEEE Journal on Selected Areas of
Communications, vol. 23, nr. 2, pp. 201-220, Feb. 2005
[6]Y. Chen, G. Yu, H.-H. Chen, and P. Qiu, ” On Cognitive Radio Networks with Opportunistic Power Control Strategies in FadingChannels ”,IEEE Transaction on Wireles
Communication,7(7),2008,2752-2761


[7]Lonnie C. Ludeman, “Random Processes Filtering, Estimation, andDetection”, Wiley, p437 - p441

[8] John F. An , “Performance Enhancement of Space-Time MIMO Sysemusing Optimum Decision Algorithm”, Proceedings of IEEE 68thVehicular Technology Conference (VTC 2008-Fall), Calgary, Canada,21-24 September 2008(EI), Page(s): 1 – 5

[9] John F. An and Hsiang Fong Wang, “Optimal Pre-weighting Designusing Pilot Sub-Carrier Cluster in MIMO-OFDM ChannelApplication”, IEEE PIMRC 2010, June 2010

[10] N. Devroye, P. Mitran, and V. Tarokh, “Cognitive multiple access networks,” in Proc. IEEE ISIT ’2005, pp. 57–61, Sept. 2005.

[11] P. Cheng, G. Yu, Z. Zhang, et al., “On the achievable rate region ofGaussian cognitive multiple access channel,” IEEE Commun. Lett.,vol.11, no. 5, pp. 384–386, May 2007.

[12] The charter of IEEE 802.22, the Working Group onWireless RegionalArea Networks (WRANs), http://www.ieee802.org/22/.

[13]劉涵一,“最佳決策法則用於STBC MIMO 無線接收機之設計”碩
士論文,國立台灣海洋大學通訊與導航工程學系,民98[2009]

[14]巫淳肇,“空間多功之MIMO 天線系統使用Bayes 決策法則之效能改善分析”碩士論文,國立台灣海洋大學通訊與導航工程學系,民
97[2008]
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