认知无线电协同传输在车联网中的应用及性能分析

随着通信技术与智能天线技术的快速发展，车联网得到广泛关注与研究。但频谱匮乏、通信覆盖范围有限一直困扰着车联网的发展与应用，本文将认知无线电协同传输引入到车联网系统中，通过协同传输在不增加发射功率的前提下扩大了传输范围。通过对信干噪比的分析与推导，计算出了端到端传输的中断概率；数值模拟结果表明相较于直接通信，采用认知无线电协同传输能够有效降低中断概率，提升车联网的性能。

随着无线电技术的发展与普及，无线用户不断增加，对于无线频谱的需求不断增加，如何有效增加频谱利用率已经成为许多学者关注的焦点。[1] [2] [3]提出的认知无线电技术中，次级用户可以使用主用户授权的频谱， 这有效的增加了频谱利用率。

在[4]中， 提出了一种underlay 认知无线电模式， 在underlay模式下次级网络跟主网络被允许可以共同使用频谱资源，但次级网络必须满足严格的干扰约束，这是以次级用户牺牲自己的发射功率为代价的。由于次级用户的发射功率受到严格限制，因此次级网络的传输覆盖范围通常较小，并且发射功率的限制使得次级用户的Qos (服务质量)较差。因此围绕上述出现的问题学者们进行了许多研究，中继协同传输是一种被认为可以不增加发射功率借助中继节点扩大传输范围改善通信性能的策略，因此许多学者将中继协同传输引入到认知无线电中，中继协同传输在认知无线电中的推广应用[5] [6] [7]引起了研究领域的广泛关注。

[8]将最佳中继协同传输引入到认知无线电中，推导了对主网络的干扰小于或等于阈值的情况下，精准的中断概率表达式。但[8]中的协同中继转发策略依赖大量信道状态信息，实现起来并没有那么容易。

在[9]中提出来一种新的中继协同传输方法，通过选择部分具有固定增益的中继，减少对于信道信息的需求。[8] [9]都为单中继协同传输策略，[10]提出了多中继的协同传输策略，它们以牺牲一定的带宽来获得更高的信干噪比。

随着汽车和公路的日益智能化，越来越多的汽车和路边基础设施装备了通信设备，构建一个智能、高效的城市车联网已成为必然趋势， 车联网也受到广泛关注[11] [12] [13]。

通过车辆自身装配的电子设备静态或动态的检测周围环境信息，例如自身车速、周围车辆速度、路况、交通拥挤状况等信息，通过强大的车联网系统将信息进行整合，进行有效的路况预测、指导出行，服务于居民交通出行。但由于车辆自身的限制不可能配备大功率的信号发射器、并且城市车辆多给所有车辆划分好通信频谱也是不现实的。

因此本文提出将认知无线电underlay 协同传输应用到城市车联网系统中，解决城市车辆长距离互连、频谱稀缺问题。并且对该方案进行了性能分析，计算了underlay 协同传输策略的中断概率，最终结果证明underlay 协同传输策略能改善通信质量，具有广阔的应用前景。

本文剩余结构如下：第2 节建立了系统模型并对信干噪比进行了分析。第3 节进行了性能分析及数值模拟。第4 节给出了本文的结论。