CN102869017B - 一种动态频谱分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种动态频谱分配方法，计算认知用户拟占用信道的时间，根据此时间对认知用户进行优先权划分，考虑可用信道状态、认知用户信号传输距离，对给定传输范围内的信道进行优先权划分。定义优先权高的认知用户使用优先权高的信道，优先权低的认知用户使用优先权低的信道和多余的优先权高的信道，利用Kuhn-Munkres算法，将优先权不同的信道分配给优先权不同的认知用户，实现总带宽效益、信道分配的比例公平性最大的动态频谱分配，同时缩短所有认知用户占用信道的时间。

Description

一种动态频谱分配方法

技术领域

本发明涉及认知无线电动态频谱分配技术领域，具体是一种动态频谱分配方法。

背景技术

随着无线通信技术的快速发展，可用频谱资源越来越匮乏。据FCC调查发现，授权频带的频谱利用率只在15%∽85%之间，相当多的频带未被充分使用，而非授权频带却非常拥护。认知无线电(CR)技术的基本出发点是：感知外界环境，并使用人工智能技术从环境中学习，有目的地实时改变某些操作参数(比如传输功率、载波频率和调制技术等)，使其内部状态适应接收到的无线信号的统计变化，从而实现任何时间、任何地点的高可靠通信以及对异构网络环境有限的无线频谱资源进行高效地利用。

动态频谱分配是CR的一项关键技术，其主要解决的是总带宽效益最大化与信道分配的比例公平性最大问题。目前国内外针对动态频谱分配已有的一些项目主要包括：频谱池(Spectirum Pooling)系统、DRiVE/OverDRiVE项目、DARPAXG项目和IEEE 802.22 WRAN等。在这些项目的推动下，在基本理论、数据传输、网络架构和协议、与现有无线通信系统的融合以及原型开发等领域取得了一些成果。用于认知无线电动态频谱分配主要有基于图论的分配模型、基于博弈论的分配模型和基于经济学拍卖理论的分配模型。

贪婪分配方法是指总是做出当前最好的选择，是局部的最优解，但不一定是整体的最优解。对应到本文中，指的是将当前带宽效益值最大的信道分配给申请发送数据的认知用户。贪婪分配方法的优势在于在一次分配进行时，单个认知用户或者局部认知用户可以获得的带宽效益值是最大的，但所有认知用户的总带宽效益值不一定是最大的，同时由于该方法不考虑干扰的存在，导致信道分配的比例公平性很低。

随机分配方法是指在信道分配的过程中，只要有认知用户申请发送数据，就将信道分配给认知用户，而不管信道是否满足认知用户的要求。随机分配方法的优点在于该分配方法比较简单，但是不能取得在带宽效益值和信道分配的比例公平性方面的要求。

Kuhn-Munkres（简称KM）算法的核心在于反复修改顶点标记，使得新的相等子图的最大分配逐渐扩大，直至最终出现相等子图的完美分配，即通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。

发明内容

本发明的目的在于提出一种动态频谱分配方法，使其在保证总带宽效益最大的同时避免不同信道之间的相互干扰，同时利用规定缩短认知用户等待分配信道的时间。

本发明的技术方案是：

1.一种动态频谱分配方法，包括以下步骤：

1）用公式t_i=Numi×I×d_i/R表示认知用户通信拟占用信道的时间t_i，其中Num_i为第i个认知用户需要发送数据包的个数，I为每个数据包包含的固定比特数，R为数据传输速率，d为发送信号的传输距离；

2）用公式表示一次分配过程中认知用户通信拟占用信道的平均时间

3）比较所述t_i和所述若t_i大于则定义用时t_i的认知用户的优先权为高，若t_i不大于则定义用时t_i的认知用户的优先权为低，信道优先分配给优先权高的用户；

4）将主用户未占用的空闲信道集中形成频谱池，定义三种将频谱池中的可用信道分配给认知用户的状态，记为j：

a.认知用户只能使用当前信道，即j=1；

b.认知用户能使用当前信道以及相邻信道之一，即j=2；

c.认知用户能使用当前信道以及相邻两个信道，即j=3；

5）在集中式网络结构中，设定基站的m个信号平均传输半径，记为D_m；

6）用公式β_jm＝j×B×log₂(1+S/N₀)/L(D_m)表示传输距离为上述平均传输半径、分别在上述三种将频谱池中的信道分配给认知用户的状态下的带宽效益；可得到3m个带宽效益值，其中L(D_m)为第i个认知用户发送信号在平均传输半径D_m时的路径损耗,S/N₀为认知用户接收信号的噪声功率比，B为数据传输的信道带宽；

7）根据β_jm值大小，将上述3m个带宽效益中个数值大的2m个β_jm所对应的可用信道优先权划分为高，上述3m个带宽效益中个数值小的2m个β_jm所对应的可用信道优先权划分为低，其中交集的m个β_jm所对应的可用信道优先权可根据优先权高的认知用户和优先权低的认知用户的数量决定该可用信道优先权的高或低；

8）定义优先权高的认知用户只能使用优先权为高的可用信道，优先权低的用户使用优先权低的信道和多余的优先权为高的信道；

9）通过Kuhn-Munkres算法取得信道的分配结果。

本发明的有益效果是：

本发明采用认知用户与信道相结合考虑，分别对认知用户与信道划分优先权，为认知用户找到相对应的信道类型，最后利用Kuhn-Munkres算法完成分配。本方法有效解决了动态频谱分配中总带宽效益与信道分配的比例公平性之间的矛盾，结果在总带宽效益、信道分配的比例公平性之间取得平衡。达到在兼顾总带宽效益和信道分配的比例公平性的约束下，实现总带宽效益、信道分配的比例公平性最大的动态频谱分配，同时缩短了认知用户占用信道的时间。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明与贪婪分配方法、随机分配方法的总带宽效益比较图；

图3为本发明与贪婪分配方法、随机分配方法的信道分配的比例公平性比较图；

图4为本发明与贪婪分配方法、随机分配方法的认知用户等待的时间比较图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。

一种动态频谱分配方法，包括以下步骤：

1）用公式t_i=Numi×I×d_i/R表示认知用户通信拟占用信道的时间t_i，其中Num_i为第i个认知用户需要发送数据包的个数，I为每个数据包包含的固定比特数，R为数据传输速率，d为发送信号的传输距离；

2）用公式表示一次分配过程中认知用户通信拟占用信道的平均时间

3）比较所述t_i和所述若t_i大于则定义用时t_i的认知用户的优先权为高，若t_i不大于则定义用时t_i的认知用户的优先权为低，信道优先分配给优先权高的用户；

4）将主用户未占用的空闲信道集中形成频谱池，定义三种将频谱池中的可用信道分配给认知用户的状态，记为j：

a.认知用户只能使用当前信道，即j=1；

b.认知用户能使用当前信道以及相邻信道之一，即j=2；

c.认知用户能使用当前信道以及相邻两个信道，即j=3；

5）在集中式网络结构中，设定基站的m个信号平均传输半径，记为D_m；

6）用公式β_jm＝j×B×log₂(1+S/N₀)/L(D_m)表示传输距离为上述平均传输半径、分别在上述三种将频谱池中的信道分配给认知用户的状态下的带宽效益；可得到3m个带宽效益；

7）根据β_jm值大小，将上述3m个带宽效益中数值大的2m个β_jm所对应的可用信道优先权划分为高，上述3m个带宽效益中数值小的2m个β_jm所对应的可用信道优先权划分为低，其中交集的m个β_jm所对应的可用信道优先权可根据优先权高的认知用户和优先权低的认知用户的数量决定该可用信道优先权的高或低；

8）定义优先权高的认知用户只能使用优先权为高的可用信道，优先权低的用户使用优先权低的信道和多余的优先权为高的信道；

9）通过Kuhn-Munkres算法取得信道的分配结果。

如图1所示，本发明方法的具体设计步骤如下：

1）有M个认知用户申请发送数据。设第i个认知用户需要发送数据包的个数记为Num_i，每个数据包包含的固定比特数为I，数据传输速率为R(Mbps)，数据传输的信道带宽B(MHz)；发送信号的传输距离d_i（km）。则第i(1≤i≤M)个认知用户占用信道的时间为

t_i=Num_i×I×d_i/R    (1)

定义平均时间为，在一次分配过程中，申请发送数据的认知用户预计占用信道的时间总和与申请发送数据的总认知用户数之比，即： $\stackrel{\‾}{t}=\left(\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{t}_i\right)/M.$

若划分用户i的优先权为CR₀；若划分用户i的优先权为CR₁。优先权CR₁高于CR₀。信道优先分配给CR₁用户。

2）将频谱池中的空闲频谱划分为N个相互正交的频带，每一个带宽为B的频带对应一条信道。对于一条信道k(1<k<N)，在以信道k为中心的3B带宽范围内，定义三种可用信道状态,记为j：j=1，表示认知用户只能使用当前信道k；j=2，表示认知用户能使用当前信道k以及相邻信道(k-1)或(k+1)；j=3，表示认知用户能使用信道(k-1)、k和(k+1)。规定当把信道k分配给一个认知用户时，是指把信道k和相邻的可用信道一起分配给认知用户，表示为认知用户使用信道k_j。

在集中式网络结构中，设基站的信号传输半径为D，则(0，D/3)、(D/3，2D/3)、(2D/3，D)为基站信号传输的三个覆盖范围。记上述三个传输范围离基站的平均半径为D_m，m=1,2,3。

设L(d_i)表示认知用户i发送信号在传输距离为d_i时的路径损耗，任意认知用户i使用信道k_j的带宽效益定义为：

$b_{i,k_j}=j\&times;B\&times;{\log }_2(1+S/N_0)/L\left(d_i\right)---\left(2\right)$

其中，S/N₀是认知用户接收信号的噪声功率比。

为了划分可用信道的优先权，用β_jm表示信号传输距离为平均半径D_m、分别在三种可用信道状态j∈{1,2,3}下的带宽效益，即β_jm＝j×B×log₂(1+S/N₀)/L(D_m)，其中，j=1,2,3，m=1,2,3；可计算3×3＝9个带宽效益。

根据β_jm值的大小，总共取6个大的β_jm所对应的可用信道优先权划分为TI₁，取6个小的β_jm所对应的可用信道优先权划分为TI₀。设TI₁的优先权高于TI₀。这种信道优先权划分的信道集合有交集，交集内的3个β_jm所对应的信道既具有优先权TI₁，也具有优先权TI₀。当优先权为CR₁的认知用户数多于优先权为TI₁的信道数时，该3个β_jm所对应的这部分信道作为优先权为TI₁的信道，反之，作为优先权为TI₀的信道，从而缓解优先权为TI₁信道的压力，保证总带宽效益。

3）规定：优先权为CR₁的认知用户只能使用优先权为TI₁的信道，优先权为CR₀的认知用户使用优先权为TI₀的信道和多余的优先权为TI₁的信道。因为优先权为TI₁的信道可以传输更多的数据量，所以这样的规定可以缩短认知用户占用信道的时间总和。

4）通过Kuhn-Munkres算法在总带宽效益、比例公平性平衡的约束条件下，即式(3)、(4)，求信道的分配结果，用表示， 表示信道k_j分配给认知用户i，表示信道k_j不分配给认知用户i。

$C\_\mathrm{fairness}=\max \left(\frac{1}{M}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{i,k_j}\right)---\left(4\right)$

最后达到总带宽效益最大、信道分配的比例公平性最大的目的。

如图2所示，本发明方法的总带宽效益逼近贪婪分配方法，高于随机分配方法。

如图3所示，贪婪算法是牺牲信道分配的比例公平性来获得总带宽效益，本算法在总带宽效益逼近贪婪算法的情况下，兼顾信道分配的比例公平性。

如图4所示，本发明下认知用户的等待分配信道的时间短于贪婪分配方法和随机分配方法。

Claims (1)

1.一种动态频谱分配方法，其特征在于：

包括以下步骤：

1)用公式t_i＝Num_i×I×d_i/R表示认知用户通信拟占用信道的时间t_i，其中Num_i为第i个认知用户需要发送数据包的个数，I为每个数据包包含的固定比特数，R为数据传输速率，d为发送信号的传输距离；

2)用公式表示一次分配过程中认知用户通信拟占用信道的平均时间M为认知用户个数；

3)比较所述t_i和所述若t_i大于则定义用时t_i的认知用户的优先权为高，若t_i为正数且不大于则定义用时t_i的认知用户的优先权为低，信道优先分配给优先权高的用户；

4)将主用户未占用的空闲信道集中形成频谱池，定义三种将频谱池中的可用信道分配给认知用户的状态，记为j：

a.认知用户只能使用当前信道，即j＝1；

b.认知用户能使用当前信道以及相邻信道之一，即j＝2；

c.认知用户能使用当前信道已经相邻两个信道，即j＝3；

5)在集中式网络结构中，设定一个或以上基站的信号平均传输半径，记为D_m；

6)用公式β_jm＝j×B×log₂(1+S/N₀)/L(D_m)表示传输距离为上述平均传输半径、分别在上述三种将频谱池中的信道分配给认知用户的状态下的带宽效益；可得到3m个带宽效益，

其中L(D_m)为第i个认知用户发送信号在平均传输半径D_m时的路径损耗,S/N₀为认知用户接收信号的噪声功率比，B为数据传输的信道带宽；

7)根据β_jm值大小，将上述3m个带宽效益中个数值大的2m个β_jm所对应的可用信道优先权划分为高，上述3m个带宽效益中个数值小的2m个β_jm所对应的可用信道优先权划分为低，其中交集的m个β_jm所对应的可用信道优先权可根据优先权高的认知用户和优先权低的认知用户的数量决定该可用信道优先权的高或低；

8)定义优先权高的认知用户只能使用优先权为高的可用信道，优先权低的用户使用优先权低的信道和多余的优先权为低的信道；

9)通过Kuhn-Munkres算法在总带宽效益、比例公平性平衡的约束条件下，即式

$B\_\mathrm{benefit}=\max \left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_{i,k_j}{a}_{i,k_j}\right),$

$C\_\mathrm{fairness}=\max \left(\frac{1}{M}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{i,k_j}\right),$

求信道的分配结果，用表示，∈{0,1}，表示信道k_j分配给认知用户i，表示信道k_j不分配给认知用户i；

最后达到总带宽效益最大、信道分配的比例公平性最大的目的。