CN102045775B

CN102045775B - 一种认知无线电网络频谱切换方法

Info

Publication number: CN102045775B
Application number: CN 201110002973
Authority: CN
Inventors: 刘胜; 刘红丹
Original assignee: Harbin Engineering University
Current assignee: Harbin Engineering University
Priority date: 2011-01-07
Filing date: 2011-01-07
Publication date: 2013-05-08
Anticipated expiration: 2031-01-07
Also published as: CN102045775A

Abstract

本发明提供的是一种认知无线电网络频谱切换方法。信道频谱数据经过认知用户的频谱检测后确定固有资源，认知用户提出数据传输请求时，1.测量认知用户数据的负载容量，与固有资源进行比较，判断是否能在固有资源上进行切换；2.认知用户开始通过自身携带的天线进行数据传输，当主用户对其产生干扰的情况下进入基于遗传算法优化的模糊控制器的切换判决，判定认知用户是否要执行频谱切换；3.判定认知用户数据是否传输完成，如没有完成继续执行频谱判决，通过在资源整合模块上的切换，完成认知用户的通信。本发明合理地利用了频谱资源、减少了频谱切换的次数、消除了认知用户业务传输过程中中断的产生，提高了认知用户的通信质量。

Description

一种认知无线电网络频谱切换方法

技术领域

本发明涉及一种认知无线电通信技术，具体地说是一种认知无线电网络频谱切换方法。

背景技术

认知无线电通信系统中，当主用户出现在授权频谱时。认知用户必须及时空出该频段，这个过程称作频谱切换，用于使其通信时在不同的频段上进行转换，完成认知用户的业务传输，良好的频谱切换技术能够降低认知用户切换的次数、减少掉话率、提高认知用户的通信质量。

与本发明相关的公开报道有：1、“认知无线电网络中频谱切换概率研究”(《世界科技研究与发展》2009年第五期)提出了一种描述频谱移动和认知用户行为的时间关系模型，并对该时间模型下的频谱切换概率问题进行了研究。推导了一次认知业务请求服务时间内。发生频谱切换的概率的公式，研究了频谱空洞消失的速率与认知业务离开的速率对频谱切换概率的影响。2、“认知无线电主动切换的延时优化”(《电子测量技术》2009年32卷第九期)在分析切换机制分类的基础上，提出了一种基于信道空闲概率排序的频谱切换算法，并且通过仿真验证了其理论上的有效性。3、“基于认知的频谱切换技术”(《中兴通信技术》2009第15卷第二期)一文利用认知频谱检测、动态频谱分配、重配置等技术，考虑短时频谱特征与业务特征的匹配程度，在通信过程中网络侧选择待切换终端发起切换命令，解决由于容量受限而导致的系统过载、无法接纳新会话等问题，并在保证用户服务质量(QoS)的前提下提高切换成功率，有效消除过载现象，从而增大系统吞吐量，允许更多的会话接入，降低阻塞率，提升通信系统性能。4、“Fuzzy-ba sed Spectrum Handoff in Cognitive Radio Networks”一文中基于模糊控制进行频谱切换，能够有效的执行频谱切换的判定。

虽然已有很多关于认知无线网络的频谱切换算法的研究，但是这些已有算法只是完成了频谱切换过程中某一方面的改进，没有从整体上实现认知无线电网络的频谱切换技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种在最小切换次数的条件下，能高质量的完成认知用户之间的通信的认知无线电网络频谱切换方法。

本发明的目的是这样实现的：

由天线宽带射频前端接入信道频谱数据，经过认知用户的频谱检测后确定固有资源，当认知用户提出数据传输的请求时，首先，测量认知用户数据的负载容量，与固有资源进行比较，判断是否能在固有资源上进行切换用以完成数据传输，如果不能则提前启动实时资源的频谱检测的方案；其次，认知用户开始通过自身携带的天线进行数据传输，当认知用户在主用户授权的信道上传输时，主用户对其产生干扰的情况下，进入基于遗传算法优化的模糊控制器的切换判决，判定认知用户是否要执行频谱切换，如果是，在资源整合模块间执行频谱切换；如果不需要进行频谱切换，则降低认知用户的发射功率，以便继续使用原有的信道进行数据传输，最后，判定认知用户数据是否传输完成，如果没有完成，则继续执行频谱判决，通过在资源整合模块上的切换，完成认知用户的通信。

所述的资源整合模块设定2到3个门限值，依据门限值确定最优、次优的可用信道，然后进行标号，用于形成整合资源频谱列表中的频谱资源；所述资源包括固有资源和实时资源，固有资源是指经过提前检测长期没被授权用户占用的频谱资源，根据资源被使用的概率的大小和信道质量形成资源频谱使用列表；另一种资源是实时资源，在每一段的频谱上使用一根天线快速实时检测主用户空闲出来的频谱，形成实时的频谱资源列表，一方面对实时资源列表中的频谱资源依照其被使用的概率大小和信道质量进行排序，另一方面实时的检测、更新频谱资源列表。

所述切换预判包括：一方面对认知用户的负载进行测量，比较固定的频谱资源容量和要求通信的认知用户的负载之间的大小关系，确定是否可以在固有资源上完成通信，如果可以在固有资源上完成通信，那么是最好的情况，如果不能，则启动实时频谱资源，完成认知用户之间的通信；另一方面如果认知用户的所传输的业务要求时延很短，那么用固有资源完成通信。

所述切换判决由基于遗传算法优化的模糊控制器完成认知用户的切换判决；包括两个模糊控制判决器，第一个模糊判决器通过输入模糊控制变量的隶属度函数集来判定认知用户的发射功率的高、中、低；第二个模糊控制器通过输入模糊控制变量的隶属度函数判定认知用户是否需要进行切换；在模糊控制执行切换判决的过程中，遗传算法不仅对每个模糊控制器的输入变量进行优化，而且对第二个模糊控制器中有可能发生切换的策略矩阵进行优化。

本发明的方法的主要特点如下：

1、整合资源分为固有资源和实时资源。首先，对现有的频谱资源进行周期性的检查，将长期不被主用户使用的频谱资源形成固定的频谱资源列表，在实现过程中不仅要统计这部分资源的频率稳定性门限、可用的时长、可用的容量，而且要在综合考虑固有资源中信道频谱的空闲率、容量、稳定性等各方面因素后进行频谱资源的排序，同时要实时的更新固有资源中频谱使用情况的概率排序。这部分的资源具有稳定性好的特性，认知用户在这部分资源上的实现的切换是主动频谱切换。

其次，用于频谱切换的资源还有实时频谱资源，当固有频谱资源列表中的资源不能满足认知用户切换要求时，频谱切入实时频谱资源列表，在系统中可以设置一个专门的天线用于实时的频谱检测，及时的确定所需要的频谱资源。该部分的实现主要通过几个关键技术来实现的即为短时频谱检测、快速的频谱分析、频谱的测定。其中快速的频谱分析方法的主要通过对整个系统的长期统计，设置2到3个门限值，快速的判定最佳通信信道和次佳通信信道以及不适合通信的信道，进而可以快速的完成可用信道的归类和分析。最后将检测到的信道频谱归入实时频谱列表。根据认知用户的业务类型以及传输请求选择适合的频谱资源用户通信。因此在切换执行过程中，当认知用户在固有频谱间的切换不能保证通信完成时，就进入实时资源，最后顺利的完成整个通信的过程。资源整合模块就是为认知用户的切换准备资源的过程。

2、切换的预判。切换的预判主要从两方面进行，一方面从认知用户主动切换的角度，要对认知用户负载进行测量，初步统计认知用户负载的容量或是信息传输时长，将其与固有资源进行比较，大致判定是否可以在固有资源中完成通信，如果不能提前启动实时频谱资源的列表统计以便顺利完成认知用户的通信。另一方面根据认知用户的业务类型以及对时延的要求，判定需要先启用固有资源还是实时资源。切换的预判和资源的整合是互相联系的。都需要对系统资源进行统计对比的过程，大部分的工作都需要提前完成。

3、频谱切换的判决和执行。用于信道频谱监测的天线实时的监测主用户当前的状态，一方面确定空闲的频谱状况用于形成固有资源和实时资源；另一方面监测主用户当前的状态，确定是否对认知用户造成干扰，因此设定干扰判决方法，决定是否要执行频谱切换。切换判决的实现是由基于遗传算法优化的2个模糊控制器来完成的。首先输入模糊控制器1的主用户的信噪比模糊变量(SNR_PU)和主用户在认知用户处产生的干扰功率模糊变量(SS_PU)经过遗传算法优化输入模糊变量后，依据模糊规则进行模糊推理，最后经过模糊控制1的解模糊化后输出认知用户的发射功率(P_SU)；然后进入第二个模糊控制器阶段，输入模糊控制器2的模糊变量由认知用户的传输速率(R_SU)、认知用户的发射功率(P_SU)、认知用户处主用户的干扰功率(SS_PU)三个参数组成，同样经过遗传算法优化输入的三个模糊变量后依据模糊推理规则进行模糊推理，最后经过解模糊化后输出认知用户是执行频谱切换(HO)还是修正认知用户的发射的功率(MOD)以便继续在原有信道上传输，如果是处于切换的状态，选择固有频段还是实时频段，确定认知用户的频谱切换目标。完成切换判决后依据切换判决的结果或是选择适合的切换频段，执行认知用户的切换，或是在不影响认知用户数据传输速率的基础上减少发送速率，确保认知用户在原有授权信道上完成通信，以便减少信道切换的次数。

4、基于遗传算法优化的模糊控制的频谱切换判决算法实现过程中涉及到模糊规则的设定，依据要完成的频谱是否要进行切换的目标，对模糊控制器1和2进行模糊规则的制定。其中，模糊控制器1用来判定认知用户的发送功率(P_SU)的高、中、低。输入的模糊变量为SS_PU＝{高、中、低}，SNR_PU＝{高、中、低}。

a：当认知用户处主用户的发送SS_PU很高时，不论主用户信噪比SNR_PR是高、中、低，认知用户的输出功率P_SU一定是低；

b：当SS_PU很低，同时SNR_PU很低时，认知用户的发射功率P_SU一定是低；

c：当SS_PU为中时，同时SNR_PU没有达到高时，认知用户输出功率P_SU一定是低；

d：当SNR_PU不能是低的情况下SS_PU没有达到高，但是不能出现SS_PU和SNR_PU同时为中的情况下，认知用户的发射功率能达到中；

e：当主用户的信噪比(SNR_PU)很高，而且认知用户处主用户的干扰功率(SS_PU)低的情况下，认知用户的发射功率能达到高。

对于模糊控制器2来说，输出的模糊量为认知用户是否要进行切换HO_SU＝{是、可能、否}和认知用户修正发射功率以减少切换的次数MOD_SU＝{高、中、低}，输入的模糊控制变量为SS_PU＝{高、中、低}、P_SU＝{高、中、低}、R_SU＝{高、中、低}，模糊控制的基本规则如下所定义：

a：当认知用户的传输速率R_SU和认知用户的发射功率P_SU都是很低的条件下，说明信道的条件质量很差，不论其他条件如何都必须执行频谱切换，不需要进行认知用户的发射功率的修正，认知用户必须要实现频谱切换。

b：当认知用户处主用户的干扰功率SS_PU很高时，不论认知用户传输速率R_SU和发射功率P_SU是什么情况，说明主用户要占用原有授权信道，此时认知用户必须执行频谱的切换。认知用户在执行频谱切换切换到固有频谱还是实时频谱由认知用户业务类型确定。

c：当认知用户处主用户对其的干扰SS_PU处于低的情况下时，说明主用户不急于占用此信道，只要认知用户传输速率R_SU和发射功率P_SU没有同时达到低的条件下，在不影响认知用户传输质量的情况下可以先不执行切换，通过适当的调整发送速率来完成认知用户业务传输，但是当干扰超过一定的门限时要及时的进行切换，在这种情况下，不论什么样的业务类型，最好应用固有资源用于频谱切换。为了能够更精确的确定是否用于频谱切换，可以通过遗传算法对这部分模糊策略矩阵进行优化，缩小可能用于切换的范围，既可以避免认知用户业务传输产生的中断又可以减少不必要的频谱切换。

d：当认知用户处主用户的对其产生的干扰功率SS_PU处于中、低的条件下时，说明主用户不急于占用其信道，在这种情况下，只要认知用户的传输功率R_SU或是认知用户的发射功率P_SU其中一项处于高，或是两个模糊变量处于中的情况下，认知用户不需要启动频谱切换的过程。

附图说明

图1是本发明的认知无线电网络频谱切换方法实现流程图；

图2是认知无线电系统频谱切换判决实现原理图。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细的描述：

结合图1。由天线宽带射频前端接入信道频谱数据，经过认知用户的频谱检测后确定固有资源，当认知用户提出数据传输的请求时，首先，测量认知用户数据的负载容量，与固有资源进行比较，是否能在固有资源上进行切换用以完成数据传输，如果不能则要提前启动实时资源的频谱检测的方案；其次，认知用户开始通过自身携带的天线进行数据传输，当认知用户在主用户授权的信道上传输时，主用户对其产生干扰的情况下，进入基于遗传算法优化的模糊控制器的切换判决，判定认知用户是否要执行频谱切换，如果是，那么在资源整合模块(固有资源和实时资源)间执行频谱切换；如果不需要进行频谱切换，那么降低认知用户的发射功率，以便继续使用原有的信道进行数据传输。最后，判定认知用户数据是否传输完成，如果没有完成，则继续执行频谱判决，通过在资源整合模块上的切换，完成认知用户的通信。

结合图2。认知无线电系统频谱切换判决的流程的实现过程分为两个模糊控制器和3处遗传优化过程。第一个模糊控制器的输入的模糊变量的隶属度函数为主用户的信噪比和认知用户处主用户的发射功率，在模糊控制过程中经过遗传算法优化其模糊控制器1输入的模糊变量后，依据模糊规则进行模糊化推理，推理后的结果送入解模糊化后输出认知用户发射功率的大致的范围。输出的认知用户发射功率的模糊变量送入第二个模糊控制器，对于第二个模糊控制器其输入的模糊变量的隶属度函数还包括认知用户的数据传输速率、认知用户处主用户的发射功率，同理要对模糊控制器2输入的模糊变量的隶属度函数进行遗传算法优化，依据模糊控制器2的模糊规则进行模糊推理，最后经解模糊化后确定认知用户的三种状态(1)是要进行信道切换；(2)在原有信道上继续传输但是要降低其发射的功率，用以避免对主用户的干扰造成影响；(3)有可能进行频谱切换，为了能够不造成传输中断需要用遗传算法优化有可能发生切换的这部分模糊策略。最后在确定认知用户的现有状态后就可以进行频谱的选择，为认知用户切换奠定基础。

Claims

1.一种认知无线电网络的频谱切换方法，其特征是：通过资源整合、频谱预判以及基于遗传算法优化的模糊切换判决方法实现认知用户之间数据传输时的频谱切换；具体包括：

由天线宽带射频前端接入信道频谱数据，经过认知用户的频谱检测后确定固有资源，当认知用户提出数据传输的请求时，首先，测量认知用户数据的负载容量，与固有资源进行比较，判断是否能在固有资源上进行切换用以完成数据传输，如果不能则提前启动实时资源的频谱检测的方案；其次，认知用户开始通过自身携带的天线进行数据传输，当认知用户在主用户授权的信道上传输时，主用户对其产生干扰的情况下，进入基于遗传算法优化的模糊控制器的切换判决，判定认知用户是否要执行频谱切换，如果是，在资源整合模块间执行频谱切换；如果不需要进行频谱切换，则降低认知用户的发射功率，以便继续使用原有的信道进行数据传输;最后，判定认知用户数据是否传输完成，如果没有完成，则继续执行频谱判决，通过在资源整合模块上的切换，完成认知用户的通信。

2.根据权利要求1所述的认知无线电网络频谱切换方法，其特征是：所述的资源整合模块设定2到3个门限值，依据门限值确定最优、次优的可用信道，然后进行标号，用于形成整合资源频谱列表中的频谱资源；所述资源包括固有资源和实时资源，固有资源是指经过提前检测长期没被授权用户占用的频谱资源，根据资源被使用的概率的大小和信道质量形成资源频谱使用列表；另一种资源是实时资源，在每一段的频谱上使用一根天线快速实时检测主用户空闲出来的频谱，形成实时的频谱资源列表，一方面对实时资源列表中的频谱资源依照其被使用的概率大小和信道质量进行排序，另一方面实时的检测、更新频谱资源列表。

3.根据权利要求2所述的认知无线电网络频谱切换方法，其特征是所述切换预判包括：一方面对认知用户的负载进行测量，比较固定的频谱资源容量和要求通信的认知用户的负载之间的大小关系，确定是否可以在固有资源上完成通信，如果可以在固有资源上完成通信，那么是最好的情况，如果不能，则启动实时频谱资源，完成认知用户之间的通信；另一方面如果认知用户的所传输的业务要求时延很短，那么用固有资源完成通信。

4.根据权利要求3所述的认知无线电网络频谱切换方法，其特征是：所述切换判决由基于遗传算法优化的模糊控制器完成认知用户的切换判决；包括两个模糊控制判决器，第一个模糊判决器通过输入模糊控制变量的隶属度函数集来判定认知用户的发射功率的高、中、低；第二个模糊控制器通过输入模糊控制变量的隶属度函数判定认知用户是否需要进行切换；在模糊控制执行切换判决的过程中，遗传算法不仅对每个模糊控制器的输入变量进行优化，而且对第二个模糊控制器中有可能发生切换的策略矩阵进行优化。