CN102256360A - 认知无线电系统中基于背包问题的资源分配方法 - Google Patents

认知无线电系统中基于背包问题的资源分配方法 Download PDF

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CN102256360A CN2011101970707A CN201110197070A CN102256360A CN 102256360 A CN102256360 A CN 102256360A CN 2011101970707 A CN2011101970707 A CN 2011101970707A CN 201110197070 A CN201110197070 A CN 201110197070A CN 102256360 A CN102256360 A CN 102256360A
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朱琦
朱洪波
杨龙祥
赵青
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Nanjing Post and Telecommunication University
Nanjing University of Posts and Telecommunications
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Nanjing Post and Telecommunication University
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Abstract

本发明的目的在于提供一种多用户OFDM认知无线电系统中基于背包问题的联合信道、比特及功率的分配方法，该方法在授权用户干扰温度及认知用户发射功率的双重限制下，以最大化系统容量为基本目标，实现了信道、比特与功率的联合分配，并且引入需求权重因子来保证各个用户信道分配的公平。在资源分配的过程中，将资源分配问题映射为背包优化问题，次用户在满足主用户干扰上限的条件下可以使用所有的频带，针对每个次用户可能占用的所有子信道，比较了发送功率增加和对主用户干扰增加两种代价对系统容量的影响，并最终选择使系统容量增加最大的用户及信道分配资源，在使系统容量达到最大的同时保证了多个次用户的服务质量要求。

Description

认知无线电系统中基于背包问题的资源分配方法
技术领域
本发明涉及一种特别用于多用户OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing ）认知无线电系统中信道、比特及功率联合分配的实现方案，属于通信技术领域。
背景技术
无线通信频谱是一种有限的宝贵资源，目前主要是由国家统一管理、统一授权使用，这种静态的频谱分配方式可以有效的避免系统间的干扰，但是随着无线通信技术的迅速发展和无线业务种类的日渐丰富，同时也造成了频谱资源越来越紧张。美国联邦通信委员会（Federal Communications Commission, FCC）研究报告指出频谱的使用状况极其不平衡：一些频带大部分时间是空闲的，没有用户使用，而另一些频带只在某些时刻使用，而剩余频带的使用则竞争非常激烈。
因此寻找一种更加有效的频谱管理方式，缓解利用率低与不断增长的频谱资源需求之间的矛盾，充分利用各地区、各时间段的空闲频段，提高频谱利用率成为备受关注的问题。认知无线电（Cognitive Radio, CR）作为一种智能的无线通信技术，能够连续不断的感知周围的通信环境，对环境信息的分析和判断，然后通过无线电知识描述语言（Radio Knowledge Representation Language,RKRL）自适应调整其内部的通信参数（如发射功率、工作频率、编码方式等），以适应环境的变化。认知无线电能够智能地利用空闲频谱而不影响主用户的使用，从而提高频谱利用率，因此这一技术被认为是解决无线频谱利用率低下问题最有前景的技术。
认知无线电是建立在软件无线电（SDR: Software Radio）平台之上的一个智能无线通信系统，能够感知外部环境、使用边了解边累积的方法对外部环境进行学习、并根据外部环境提供的激励，对运行参数进行相应的修改（如：传输功率、
载波频率、调制方式等），从而达到内部状态的自适应调整。从定义中可以看出，认知无线电应当具备的两个主要特征是认知能力（Cognitive Capability）和重新配置能力（Reconfigurability）。认知能力能够使认知无线电与周围环境进行相互交互，进而决定适合的通信参数来适应环境的无线频谱资源；重新配置能力能够不改变任何硬件部分而调整传输功率、载频、调制等发射参数。从认知方面来看，认知无线电类似信号处理和机器学习过程；从重新配置方面来看，认知无线电类似软件无线电在执行通过认知能力获得的任务。认知无线电的两个最主要的目标是可靠的通信方式以及高效的频谱利用效率。
频谱资源的匮乏是当前通信领域面临的主要问题之一，研究表明，频谱匮乏主要是由许多频段的不充分利用引起的，认知无线电的概念及技术正是为了解决这一问题而提出。认知无线电的基本思想是利用未被授权用户使用的空闲频谱进行通信，其可用无线资源是根据授权用户的频谱使用情况而动态变化的。因此，能否实现对系统可用无线资源的合理有效管理，对整个认知无线电系统的性能优劣起着决定性作用。
认知无线电技术的认知过程开始于无线电频谱的感知，以做出反应的行为而结束。一个基本的认知无线电工作周期要经历三个基本过程：无线传输场景分析、信道状态估计及其容量预测、功率控制和频谱管理，它们顺序执行使认知无线电系统的认知功能得以实现。
认知无线电系统的资源分配必须考虑三方面的问题：一是认知无线电用户对主用户的干扰问题，二是认知无线电用户之间的干扰问题，三是认知无线电系统的效益和用户间的公平性问题。目前，世界各地的认知无线电科研机构和组织的研究者对频谱分配的这三个方面的问题都做了不少研究。
由于OFDM技术不仅可以很好的抵抗多径效应,而且还可以根据每个子载波上的衰落情况动态地调整每个子信道上所采用的调制解调方式、发射功率、编码方式等,因而被选作认知无线电系统传输链路的关键调制技术。功率分配作为传统OFDM 系统中的关键技术, 其基本原理是在系统发射端最大发射功率的约束下, 根据信道状态信息在各子载波间合理地分配功率以达到最大化链路容量的目的。传统的基于OFDM的功率载波联合分配问题并没有考虑相互干扰问题，在基于OFDM的CR（Cognitive Radio）系统中，由于主用户不一定使用OFDM，主次用户间相互干扰问题不可忽略。
 发明内容
技术问题：本发明的目的在于提供一种认知无线电系统中基于背包问题的资源分配方法，即多用户OFDM认知无线电系统中基于背包问题的比特、信道与功率联合分配方法，该方法将多用户资源分配映射成多维0-1背包问题，考虑了主次用户之间的干扰，引入了次用户的带宽需求，既保证了次用户对主用户干扰
功率的限制，同时又满足了各个次用户的QoS。
技术方案：本发明中建立了功率与信道分配的非线性规划数学模型，通过将多用户资源分配映射成多维0-1背包问题，并进一步设计了具体分配算法及其步骤，考虑了主次用户之间的干扰，引入了次用户的带宽需求，不仅提高了系统容量，而且降低了复杂度，同时还可以保证用户的QoS。
该方法包括以下步骤：
a、系统初始化：设置次用户总数K、子信道总数M及每个子信道上可以分配的最大比特数                                                
Figure 537995DEST_PATH_IMAGE001
，令次用户k在每个子信道m上分配的比特数
Figure 918161DEST_PATH_IMAGE002
为0，次用户k所耗费的功率代价
Figure 246505DEST_PATH_IMAGE003
和干扰代价
Figure 294096DEST_PATH_IMAGE004
分别为0，次用户k在子信道m上分配的比特数
Figure 419833DEST_PATH_IMAGE002
为0；
b、计算分配一个比特所需要的功率增量：次用户k在子信道m上分配第
Figure 287295DEST_PATH_IMAGE002
+1个比特所需要的功率增量由=
Figure 55848DEST_PATH_IMAGE006
进行计算，其中
Figure 349557DEST_PATH_IMAGE007
为信噪比间隙，它表示M-QAM调制与香农容量之间的信噪比差值，是子信道m上的高斯白噪声功率，
Figure 374462DEST_PATH_IMAGE009
表示次用户k的子信道m的增益；
c、计算次用户在子信道上的效能价值：在约束条件下，用户k在子信道m的效能容量
Figure 858326DEST_PATH_IMAGE011
=，约束
Figure 908638DEST_PATH_IMAGE013
对应于次用户发射功率的限制，即
Figure 420839DEST_PATH_IMAGE015
，其中K为次用户总数，为每个子信道上可以分配的最大比特数，M为子信道总数，，，表示一个子信道最多只能分配给一个次用户使用， 为用户k在子信道m上分配第n个比特时的功率增量，
Figure 920654DEST_PATH_IMAGE019
=1表示用户k在子信道m上分配了第n个比特，约束
Figure 985562DEST_PATH_IMAGE020
对应于主用户干扰上限I的限制，即
Figure 321997DEST_PATH_IMAGE021
，其中
Figure 548579DEST_PATH_IMAGE022
为次用户k在子信道m上对主用户所产生的干扰，用户k在子信道m的效能价值选择为约束值最小的效能容量，即
Figure 206273DEST_PATH_IMAGE023
=
Figure 394284DEST_PATH_IMAGE024
；
d、最佳的次用户及子信道的选择：比较所有子信道上每个次用户的效能价值，选择效能价值大的次用户的值为此子信道的效能价值，即此次将这个子信道分配给效能价值大的次用户，然后比较所有子信道的效能价值，选择值最大的子信道为最佳子信道，这个子信道的占用者为最佳次用户，在其上分配一个比特，此次用户分配的比特数加1，计算分配新的比特所需要的功率增量和干扰增量，对次用户k的功率消耗和对主用户造成的干扰进行更新；
e、计算
Figure 333739DEST_PATH_IMAGE025
和，如果都大于0，进行下一轮分配，转至步骤c，否则结束分配。
有益效果：本发明针对基于多用户OFDM认知无线电系统，在Underlay共享式频谱共享的接入方式下给出了基于背包问题的联合子信道、功率、比特的资源分配方法，该方法在次用户发送功率及主用户干扰功率受限、整比特分配约束下，将多用户资源分配映射成多维0-1背包问题，引入了次用户的带宽需求，既保证了次用户对主用户干扰功率的限制，同时又满足了各个次用户的QoS。
附图说明
图1 认知无线电网络结构示意图。
图2背包问题与资源分配的映射图。
具体实施方式
本发明考虑的认知无线电网络结构如图1所示，其中主用户定义了一个的保护区域, 并要求次用户的传输对保护区域内任意一点潜在的主用户接收机所造成的干扰功率低于一个门限，即为主用户可以承受的干扰功率上限。由于使用频谱共享式接入方式，主次用户间可以同时占用相同的频带。
本发明将资源分配问题映射成多维0-1背包问题，即：对于每件物品，具有多种不同的价值，选择这件物品必须同时付出多种代价，对于每种代价都有一个可付出的最大值（背包容量），怎样选择物品可以得到最大的价值。具体到多用户OFDM认知无线电系统，可以理解为对于可供分配的每个比特，分配到不同次用户和不同的子信道，得到的最终系统总容量不同，而每种分配选择需要付出用户
Figure 785897DEST_PATH_IMAGE027
发射功率增加或主用户受到的干扰功率增加的代价，每种代价可供付出的最大值便是用户
Figure 619861DEST_PATH_IMAGE027
的发射功率上限
Figure 570499DEST_PATH_IMAGE028
和主用户干扰功率上限，具体如2所示。
分配一个比特给次用户的过程中，可选择任意
Figure 266054DEST_PATH_IMAGE029
个用户和任意
Figure 680854DEST_PATH_IMAGE030
个子信道，即有
Figure 439382DEST_PATH_IMAGE031
种选择，我们需要衡量哪种选择满足优化目标：使系统容量增加更多。直接比较奖励/代价并没有意义，因为每添加一个比特所需要的资源来此于不同的约束，这些约束间没有可比性，为此，首先计算所有次用户的任一子信道在两种约束下的效能容量，且用户k的子信道m的效能价值
Figure 939633DEST_PATH_IMAGE023
选择为约束值最小的效能容量，计算其效能价值，然后利用贪婪思想，分配比特给
Figure 708186DEST_PATH_IMAGE032
最小的用户和其最大效能价值的子信道，其中
Figure 634685DEST_PATH_IMAGE033
为次用户k的需求权重因子，每次分配一个比特，直到达到约束的上限为止。
假设在一个基于OFDM 的认知无线电系统中, SU机会接入的授权频谱被划分为
Figure 622232DEST_PATH_IMAGE030
个子信道（即子载波），每个子信道带宽为
Figure 659590DEST_PATH_IMAGE034
。第个子信道为
Figure 67754DEST_PATH_IMAGE036
到
Figure 290401DEST_PATH_IMAGE037
的频带，PU占据中间带宽为
Figure 380717DEST_PATH_IMAGE038
（
Figure 375349DEST_PATH_IMAGE039
）的频段，由于PU可能不使用OFDM传送信号，且接入方式为频谱共享方式，与SU之间存在相互干扰，第
Figure 830601DEST_PATH_IMAGE027
个SU的第个OFDM子信道对PU所占用的频段产生的干扰为
Figure 906321DEST_PATH_IMAGE040
。
我们假设信道是缓慢时变的，且信号发送端具有完备的信道状态信息。令
Figure 270306DEST_PATH_IMAGE041
表示用户
Figure 709509DEST_PATH_IMAGE027
的第
Figure 893366DEST_PATH_IMAGE035
个子信道上分配的功率，表示SU的发送端到接收端的信道增益，则一个OFDM符号在此子信道上可传送的最大比特数为：
Figure 247040DEST_PATH_IMAGE042
                      （1）
其中， 
Figure 106411DEST_PATH_IMAGE043
为信噪比间隙，它表示M-QAM调制与香农容量之间的信噪比差异。
Figure 528297DEST_PATH_IMAGE008
是各子信道上的Gauss白噪声功率,
Figure 498527DEST_PATH_IMAGE044
为向下取整的地板函数。
不同的SU由于业务不同，对传输速率的需求不同，我们根据不同SU的QoS需求，定义
Figure 322257DEST_PATH_IMAGE033
为次用户
Figure 290213DEST_PATH_IMAGE027
的需求权重因子（RWF, Requirement Weigh Factor），则
Figure 448662DEST_PATH_IMAGE045
为所有次用户分配到的比特数中用户
Figure 845752DEST_PATH_IMAGE027
的比例。 
我们的优化目标是在每个SU发射功率受限，以及满足SU对PU的干扰值低于PU的最大干扰功率门限的条件下，使得整个系统的容量最大化，同时满足SU的QoS要求。
Figure 648623DEST_PATH_IMAGE046
          (2) 
subject to:
Figure 600530DEST_PATH_IMAGE016
                              (3)  
                        (4)
                   (5)                         
             (6)      
   
Figure 666389DEST_PATH_IMAGE047
Figure 481865DEST_PATH_IMAGE049
            (7)           
Figure 383962DEST_PATH_IMAGE050
                          (8)       
上式中
Figure 677671DEST_PATH_IMAGE001
是每个子信道上可以分配的最大比特数，
Figure 235691DEST_PATH_IMAGE018
=
Figure 889526DEST_PATH_IMAGE051
，是当第个比特分配到用户
Figure 376320DEST_PATH_IMAGE027
的
Figure 966176DEST_PATH_IMAGE035
子信道时的功率增量，
Figure 423702DEST_PATH_IMAGE019
=1表示用户k的m子信道上分配了第个比特，只有当
Figure 935903DEST_PATH_IMAGE053
=1，i=1，2，……n-1时，
Figure 15986DEST_PATH_IMAGE019
=1，显然，
Figure 277203DEST_PATH_IMAGE018
随
Figure 759131DEST_PATH_IMAGE052
的增大而增加，式（5）和（6）满足了次用户的发送功率约束以及主用户干扰上限约束的要求，式（7）
Figure 814812DEST_PATH_IMAGE054
满足SU的QoS需求。
对用户
Figure 373401DEST_PATH_IMAGE027
，我们给出了子信道在约束
Figure 2011101970707100002DEST_PATH_IMAGE055
下的效能容量为： 
             
Figure 571482DEST_PATH_IMAGE056
                  （8）
式（8）的第一行对应于约束（5），第二行对应于约束（6），其中各行的分母代表即将分配下一个比特所需要的代价，
Figure 814375DEST_PATH_IMAGE057
是用户已经分配
Figure 206491DEST_PATH_IMAGE058
比特所耗费的功率量，是用户
Figure 119881DEST_PATH_IMAGE027
已经分配
Figure 724169DEST_PATH_IMAGE058
比特给PU带来的干扰量：
Figure 616033DEST_PATH_IMAGE057
=
Figure 176327DEST_PATH_IMAGE060
                                  （9）
Figure 823340DEST_PATH_IMAGE059
=
Figure 773979DEST_PATH_IMAGE061
                               （10） 
效能价值可以用来衡量每种约束的松紧程度，定义用户子信道
Figure 700313DEST_PATH_IMAGE035
的效能价值为约束最紧时的效能价值，即：
Figure 705178DEST_PATH_IMAGE062
                             （11）
算法的具体步骤为：
1.系统初始化：每个用户每个子信道上分配的比特数为0，用户k得到分配所所耗费的功率代价
Figure 439096DEST_PATH_IMAGE003
和干扰代价
Figure 724715DEST_PATH_IMAGE063
分别0，每个用户分配的比特总数为0；
2.求出每个用户在各子信道上的效能价值：由式
Figure 900482DEST_PATH_IMAGE005
=                                   （12）
计算分配下一个比特所需要的功率增量，再由式（8）算出用户k的子信道m在约束
Figure 922457DEST_PATH_IMAGE055
下的效能容量
Figure 797003DEST_PATH_IMAGE011
，用户k的子信道m的效能价值选择为约束值最小的效能容量
Figure 556197DEST_PATH_IMAGE024
。
3. (a) 不考虑SU需求时，选择最佳的用户及子信道：比较M个子信道上每个用户的效能价值，选择效能价值大的用户的值为此子信道的效能价值，即此次分配这个子信道给效能价值大的用户。然后比较所有子信道的效能价值，选择值最大的子信道为最佳子信道，这个子信道的占用者为最佳用户，在其上分配一个比特
Figure 397246DEST_PATH_IMAGE064
                                   (13)
此用户分配的比特数加1，计算分配新的比特所需要的功率增量
Figure 641145DEST_PATH_IMAGE065
=                              (14)
根据式（9）和（10）更新
Figure 606007DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 999815DEST_PATH_IMAGE004
。
 (b) 考虑SU需求时，选择最佳的用户及子信道：选择
Figure 363801DEST_PATH_IMAGE067
值最小的用户为最佳用户，若有两个或者两个以上的
Figure 537424DEST_PATH_IMAGE067
的值相等，则比较M个子信道上
Figure 986860DEST_PATH_IMAGE067
的值相等的用户的效能价值，选择效能价值大的用户的值为此子信道的效能价值，即此次分配这个子信道给效能价值大的用户。然后比较所有子信道的效能价值，选择值最大的子信道为最佳子信道，这个子信道的占用者为最佳用户，在其上分配一个比特
Figure 169711DEST_PATH_IMAGE064
，此用户分配的比特数加1，计算分配新的比特所需要的功率增量
Figure 122623DEST_PATH_IMAGE065
= ，根据更新
Figure 341563DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 577373DEST_PATH_IMAGE004
。
4.对非最佳用户的处理：在已选择的最佳子信道上，为了保证一个用户只能占用一个子信道的约束条件，其他用户的效能容量置为无穷小。
 5.计算
Figure 398174DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 428446DEST_PATH_IMAGE026
，如果都大于0，进行下一轮分配，步骤2至4。否则结束分配。

Claims (1)

1.一种认知无线电系统中基于背包问题的资源分配方法，其特征在于该方法
包括以下步骤：
a、系统初始化：设置次用户总数K、子信道总数M及每个子信道上可以分配的最大比特数                                                
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE001
，令次用户k在每个子信道m上分配的比特数
Figure 19697DEST_PATH_IMAGE002
为0，次用户k所耗费的功率代价
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE003
和干扰代价
Figure 176485DEST_PATH_IMAGE004
分别为0，次用户k在子信道m上分配的比特数
Figure 136482DEST_PATH_IMAGE002
为0；
b、计算分配一个比特所需要的功率增量：次用户k在子信道m上分配第
Figure 226797DEST_PATH_IMAGE002
+1个比特所需要的功率增量由
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE005
=
Figure 221429DEST_PATH_IMAGE006
进行计算，其中为信噪比间隙，它表示M-QAM调制与香农容量之间的信噪比差值，
Figure 552048DEST_PATH_IMAGE008
是子信道m上的高斯白噪声功率，
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE009
表示次用户k的子信道m的增益；
c、计算次用户在子信道上的效能价值：在约束条件
Figure 318448DEST_PATH_IMAGE010
下，用户k在子信道m的效能容量
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE011
=
Figure 759924DEST_PATH_IMAGE012
，约束
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE013
对应于次用户发射功率的限制
Figure 671380DEST_PATH_IMAGE014
，即
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE015
，其中K为次用户总数，
Figure 359850DEST_PATH_IMAGE001
为每个子信道上可以分配的最大比特数，M为子信道总数，，
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE017
，表示一个子信道最多只能分配给一个次用户使用， 
Figure 536677DEST_PATH_IMAGE018
为用户k在子信道m上分配第n个比特时的功率增量，
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE019
=1表示用户k在子信道m上分配了第n个比特，约束
Figure 568218DEST_PATH_IMAGE020
对应于主用户干扰上限I的限制，即
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE021
，其中
Figure 427590DEST_PATH_IMAGE022
为次用户k在子信道m上对主用户所产生的干扰，用户k在子信道m的效能价值
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE023
选择为约束值最小的效能容量，即
Figure 911792DEST_PATH_IMAGE023
=
Figure 819705DEST_PATH_IMAGE024
；
d、最佳的次用户及子信道的选择：比较所有子信道上每个次用户的效能价值
Figure 643436DEST_PATH_IMAGE023
，选择
Figure 673709DEST_PATH_IMAGE023
大的次用户的值为此子信道的效能价值，即此次将这个子信道分配给
Figure 585820DEST_PATH_IMAGE023
大的次用户，然后比较所有子信道的
Figure 297424DEST_PATH_IMAGE023
，选择值最大的子信道为最佳子信道，这个子信道的占用者为最佳次用户，在其上分配一个比特，此次用户分配的比特数加1，计算分配新的比特所需要的功率增量和干扰增量，对次用户k的功率消耗和对主用户造成的干扰进行更新；
e、计算
Figure 2011101970707100001DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 303557DEST_PATH_IMAGE026
，如果都大于0，进行下一轮分配，转至步骤c，否则结束分配。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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