随着社会的发展和科技的进步,无线移动通信技术也从最初的公用移动电话系统发展到现在支持海量设备连接的第五代(5G)移动通信。推动无线通信技术发展的最大动力就是人们对更高的通信传输速率从未停止的追求。未来无线通信以更高的数据传输速率为目标,将无线通信技术与互联网、IP技术相融合,为用户提供质量更优的个性化通信业务。无线移动通信技术的发展带来的不仅是更高的数据传输速率,也带来了更宽的频谱需求,给本就稀缺的无线电频谱资源带来了严峻的挑战。目前,大部分无线电频谱资源已经被划分给一些授权业务,剩余的小部分频谱资源也因为大跨度、碎片化分布的特点不能被有效地利用。认知无线电(Cognitive radio,CR)技术通过重新开发、可利用授权频谱资源,缓解了紧缺的频谱资源与日益增长的数据流量之间的矛盾,有效提高了频谱利用率。认知无线电网络智能地观察并学习周围的无线电环境,基于感知到的频谱占用信息等无线电环境特征来动态地调整次用户的传输参数(例如调制参数、发射功率),使其在保证主用户通信质量需求的前提下共享主用户的授权频谱资源。为了满足网络中主用户的服务质量(Quality of service,QoS)需求并达到共享频谱的目的,合理控制次用户的发射功率来避免对主用户产生有害干扰是必要的。协作中继通信技术构造独立的信号路径,在增加空间分集增益的同时有效地扩展了网络覆盖范围。将协作中继技术应用在认知无线电网络中可以解决由信道衰落造成的通信质量下降甚至是通信中断的问题,改善了次用户网络的通信性能。然而,增加的中继节点产生的额外功率消耗也加大了认知中继网络的能量负担。从绿色通信理念出发,能量收集(Energy Harvesting,EH)技术通过特定装置从周围环境(例如太阳能、水能、风能、潮汐能)收集能量,缓解了能量消耗与能量供给之间的矛盾。基于以上研究背景,本文分别考虑感知信息不确定性、移动中继、信道状态信息不确定性等因素,提出了若干基于能量收集技术的认知中继网络功率分配算法。本文的主要工作和贡献如下:(1)在实际认知无线电网络通信场景中,由于反馈信道时延、信道衰落、频谱感知算法精度等因素的影响,次用户很难获得精确的频谱感知信息。针对不完美频谱感知的情况,本文考虑采用正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术和自然能量收集技术,研究了考虑不确定感知信息的认知中继网络功率分配问题。首先,基于填充式频谱接入模型,本文将不确定的感知信息描述为误检概率和虚警概率,考虑可能出现的共道干扰和边道干扰,重新建立主、次用户间的干扰模型。然后,基于中继节点处的自然能量收集方案,对次用户发射机和中继节点进行独立的功率控制。本文考虑次用户发射机最大发射功率约束、中继节点能量因果约束、电池能量存储约束以及主用户干扰温度约束,以最大化次用户系统吞吐量为优化目标,分别提出基于完美频谱感知和不完美频谱感知的功率分配算法。仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性,证明本文所提出的考虑不确定感知信息的功率分配算法以牺牲小部分次用户系统吞吐量为代价保护了主用户的正常通信。(2)针对传统认知中继网络中固定位置中继节点(即静态中继节点)的移动性限制问题,本文仍然考虑自然能量收集技术,研究了基于移动中继节点的认知无线电网络功率分配问题。本文从以下几个方面对上述认知中继网络模型进行了修改:1)考虑下垫式频谱接入模型和次用户发射机处的自然能量收集过程;2)使用具有中继通信功能的小型无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)代替传统的固定位置中继节点;3)考虑理想信道状态信息和精确的频谱感知信息,提出了UAV协作的认知移动中继网络功率分配算法。针对修改后的认知移动中继网络模型,本文描述了四种通信场景(四种UAV飞行轨迹):向次用户接收机直线移动、向次用户发射机直线移动、在次用户通信链路中点上方悬停和沿圆形轨迹移动,并分别在上述四种通信场景下对所提出的算法进行计算机仿真实验和理论分析。仿真结果验证了所提出的有能量收集的认知移动中继网络功率分配算法在保证主用户通信质量需求的同时有效地改善了次用户系统的吞吐量性能。(3)考虑实际无线通信中不可避免的信道状态信息不确定性,本文研究了有能量收集的认知中继网络鲁棒功率分配问题。针对基于OFDM的下垫式认知中继网络系统模型,本文设计了一个自然能量和射频(Radio frequency,RF)能量相结合的新的能量收集方案。本文采用椭圆不确定性集合和区间不确定性集合描述系统中的不确定参数,提出了一个基于不确定信道状态信息的鲁棒功率分配问题。根据解码转发协议的吞吐量最大化原则,将原始的多变量优化问题转化为单一变量的优化问题。考虑最坏的参数估计情况,将原始的半无限规划(Semi-infinite programming,SIP)鲁棒功率分配问题转化为含有限个约束条件的确定性问题。利用拉格朗日对偶分解法和鲁棒优化处理方法求出次用户系统功率分配的最优解。仿真实验结果给出了不确定信道参数对次用户系统通信性能影响的分析。与考虑理想信道状态信息的非鲁棒功率分配算法相比,本部分所提出的鲁棒功率分配算法以较小的次用户系统吞吐量损失为代价严格地满足了主用户的干扰温度约束,避免对主用户造成有害干扰。