答辩公告
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徐纪胜答辩公告
浏览次数:日期:2018-09-25编辑:研究生教务办1

答辩公告

论文题目

认知无线网络中能量采集与协作通信技术研究

答辩人

徐纪胜

指导教师

曾凡仔

答辩委员会

主席

蒋洪波

学科专业

计算机科学与技术

学院

信息科学与工程学院

答辩地点

信科院203会议室

答辩时间

2018928

上午1000

学位论文简介

频谱资源的稀缺性和频谱资源利用率低之间的矛盾、可分配的频谱资源很少与频谱需求量很大之间的矛盾、动态的频谱环境和静态的频谱分配策略之间的矛盾已成为无线通信技术发展的关键制约因素。本文以能量采集和协作通信为研究主线,针对固定的频谱分配缺陷和严重的能量消耗问题,提出新的模型和传输策略,为实现高速率低能耗的无线网络进行深入研究。取得了以下主要创新性研究成果:

(1) 提出了一种新的基于频谱租赁的能量采集认知无线电网络方案。根据凸优化理论得到了次用户的吞吐量最大化时最优的租借时间。比较了所提出的频谱租借方案与传统的方案中频谱利用率和能量效率。

(2) 提出了一种能量采集认知无线电网络中的联合中继选择和功率分配方案。构造了中继选择和功率分配的能量效率问题,应用分式问题的变形和拉格朗日方法求解。构造了主用户网络的吞吐量优化问题,且利用广义Bender分解得到最优解。

(3) 提出了一种基于能量采集和双向中继协作的交织认知无线电网络。基于感知准确性,对交织认知无线电网络的充电时间切换参数和感知持续时间进行优化,得到了最大吞吐量。基于感知效率,考虑次用户终端的时间切换和最优功率分配参数,分析了系统的吞吐量。通过蒙特卡罗仿真验证分析结果,并确认所得表达式的准确性。

(4) 研究一种衬底认知无线电网络中基于能量采集的双向中继协作方案。推导了次用户网络的中断概率且分析了次用户网络的总遍历速率。对于多中继选择方案,提出基于罚函数的内点法寻找最优中继。数值结果表明,与现有方法对比,所提方案能够获得次用户网络中更高的吞吐量。

(5) 通过联合实现信息和能量合作,提出一种新的用户合作方法来提高认知蜂窝网的频谱效率和能量效率。根据瞬时速率和目标速率的关系,推导了主链路和次链路的中断概率。构造了时间分配和功率控制的系统能量效率最大化问题,并利用Dinkelbach方法和凸优化求解。数值结果验证了理论分析,证明了所提协作传输方案的有效性。

主要学术成果

[1] Fanzi Zeng, Jisheng Xu. The Perturbed Dual Risk Model with Constant Interest and a Threshold Dividend Strategy[J]. Abstract & Applied Analysis, 2013, 2013(108):219-228.  (SCI 二区)

[2] Fanzi Zeng, Jisheng Xu. Leasing-Based Performance Analysis in Energy Harvesting Cognitive Radio Networks:[J]. Sensors, 2016, 16(3):305.  (SCI 三区)

[3] Fanzi Zeng, Jisheng Xu, Yongfeng Li, et al. Performance Analysis of Underlay Two-way Relay Cooperation in Cognitive Radio Networks with Energy Harvesting[J], Computer Networks (2018), doi: 10.1016/j.comnet.2018.05.023 (CCF B类,SCI三区)

[4] 徐纪胜,曾凡仔等. 基于WIPT的两路中继协作underlay 认知无线电的性能分析. 通信学报,录用待发表 (校重点)

[5] Fanzi Zeng, Jisheng Xu, Hongbo Jiang, et al. Jointly Enabling Information and Energy Cooperation for Cellular Networks. Submitted to IEEE Transactions on mobile computing. (CCF A 类,SCI二区 Under review)

[6] Ma Xiaolong, Zeng Fanzi, Xu Jisheng. A novel energy efficient cooperative spectrum sensing scheme for cognitive radio sensor network based on evolutionary game[C]// IEEE International Workshop on Local and Metropolitan Area Networks. IEEE, 2015:1-6. (EI)

[7] Zeng Fanzi, Liu Hanshan, Xu Jisheng. Sequential channel selection for decentralized cognitive radio sensor network based on modified Q-Learning algorithm[C]// International Conference on Natural Computation and, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. 2016:657-662. (EI)

[8] Zeng Fanzi, Liu Chen, Xu Jisheng. Fairness-aware resource allocation in OFDM-based cognitive radio networks for energy efficiency[C]// International Conference on Natural Computation and, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. 2016:642-646. (EI)

[9] Zeng Fanzi, Li Jie, Xu Jisheng. A Trust-Based Cooperative Spectrum Sensing Scheme against SSDF Attack in CRNs. Trustcom/BigDataSE/ISPA 2016: 1167-1173. (EI, CCF C)