CN102905381B - 认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法。包括主要步骤：多个主用户和多个二级用户构成认知无线电网络，基站收集网络参数信息；合作感知调度方案的初始化，即按照优化初始化方法初始化合作方案；根据优化最大化的原则调整合作感知调度方案，即在初始化方案的基础上，根据系统具体情况，按照集中调整法或多寡头调整法调整合作方案；调整迭代直到调整后的合作方案相对调整前合作方案无变化。本发明一方面考虑到异构主用户PU、异构二级用户SU的实际条件，另一方面考虑到能耗高效性和感知准确性的折衷，所提供的算法能够使用较短时间和较少计算，取得频谱合作感知调度中的稳定的全局次优解答。

Description

认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法

技术领域

本发明涉及一种通信技术领域的方法，具体是一种认知无线电中基于异构用户、高效节能的合作感知调度方法。

背景技术

一方面随着无线电的广泛使用，频谱的占用使得频谱资源愈加宝贵。另一方面随着不断发展的无线电技术给移动用户提供了更加灵活的接入方式。在认知无线电网络中，有两种用户类型：主用户（PU）和二级用户（SU）。主用户为授权用户，能够随时地接入信道而不会受到任何干扰。二级用户为非授权用户并没有接入和服务质量保证，但是拥有更大的灵活性选择不同的运营商接入。因此基于认知无线电技术，二级用户可以在电信运营商的频段闲暇时，使用未被占用的频段。为了保证主用户PU的服务质量，二级用户SU需要在接入前感知频段的使用状况，以便做出接入频段与否的决定。在探测感知时，多个二级用户SU可以合作起来、共同分享感知结果，以提高探测感知的准确率。

近年，人们对认知无线电中的合作感知机制进行了深入的研究。经对现有技术文献的检索发现，Walid Saad,Zhu Han等在2009年IEEE INFOCOM会议上发表的“Coalitional Games for Distributed Collaborative Spectrum Sensingin Cognitive Radio Networks”（认知无线电网络中分布式频谱感知的合作博弈）。该文将认知无线电中的合作感知以合作博弈模型建模，提出一种有效的无线频谱合作感知的有效研究手段。另外C.Song，Q.Zhang在2010年IEEE ICC会议上发表的“Cooperative Spectrum Sensing with Multi-ChannelCoordination in Cognitive Radio Networks”（认知无线电网络中多信道协调合作频谱感知）。该文提出了一种异构主用户PU、异构二级用户SU中求解最佳合作感知策略的方法。但是，以上方案都只考虑了预期频谱机会作为收益，没有考虑合作探测中的能耗问题。

经检索还发现，Xiangxia Sun等在2012年IEEE INFOCOM会议上发表的“Energy-efficient Cooperative Sensing Scheduling for HeterogeneousChannel Access in Cognitive Radio”（认知无线电中异构信道接入的高效节能合作感知调度）。该文提出了异构主用户PU、同构二级用户SU下，并且考虑能耗高效和感知准确率的最优合作感知调度方案。但是，该文仅考虑了同构二级用户SU下的最优策略，而在实际中，二级用户SU的感知能力、感知能耗等性质往往是不一样的。

发明内容

本发明针对上述现有技术的不足，提供了一种认知无线电中基于异构用户、高效节能的合作感知调度方法。该方法使用非线性规划问题模型建模，一方面考虑到异构主用户PU、异构二级用户SU的实际条件，另一方面考虑到能耗高效性和感知准确性的折衷，能够使用较短时间和较少计算，取得频谱合作感知调度中的稳定的全局次优解答。

根据本发明的一个方面，提供一种认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法，包括如下步骤：

步骤一，多个主用户PU和多个二级用户SU构成认知无线电网络，基站BS收集、交流PU、SU的参数信息，其中，所述主用户PU为异构主用户，所述二级用户SU为异构二级用户；

步骤二，合作感知调度方案的初始化，即按照优化初始化方法初始化合作感知调度方案；

步骤三，根据优化最大化的原则调整合作感知调度方案，即在初始化合作感知调度方案的基础上，根据系统具体情况，选择按照集中调整法或多寡头调整法调整合作感知调度方案；具体地，若网络中基站之间为合作关系，服从统一调度，则按照集中调整法调整合作感知调度方案；若网络中基站之间为竞争关系，需要协商以达成一致的合作感知调度方案，则按照多寡头调整法调整合作感知调度方案；

步骤四，步骤三迭代直到调整后的合作感知调度方案相对调整前的合作感知调度方案无变化。

优选地，第二步中，使用非线性规划问题模型建模，即在一个有N个PU和M个SU组成的认知无线电网络中，每个SU在调度方案中只有N+1种状态：对于每个SU，安排该SU在合作感知阶段不进行感知，或者安排该SU感知探测N个PU中的其中一个。

优选地，在第二步中，优化初始化合作感知调度方案的方法为：对于每个SU，在忽略各主用户PU准入机制的情况下，假设只有该SU参加感知，为该SU选定一个可令总效用最大化的PU作为初始的合作感知安排。

优选地，在第三步中，集中调整法调整合作感知调度方案的方法为：由基站BS作为中心基站以一次调整一个SU的选择的方式，对每个SU从当前选择调整到其他可行选择，形成了新的调度方案；通过计算新的调度方案的总效用，选出总效用增加最多的方案代替当前方案作为新的有效方案。

优选地，在第三步中，多寡头调整法调整合作感知调度方案的方法为：

基站之间相互通知初始化的合作感知调度方案；

一个BS代表一个PU参与到调度计划的协商中，在每轮迭代之前，代表PU的BS将会首先进行随机排序，BS按随机顺序进行调整；

每个BS对于SU的选择的调整权力有限；

代表PUn的BS只能将那些在当前方案中的SUm的选择调整为即对那些在当前方案中状态为感知该BS代表的PU的SU，BS可将其选择调整为不感知；

代表PUn的BS只能将那些在当前方案中的SUm的选择调整为即对那些在当前方案中状态不感知的SU，代表PUn的BS可将其选择调整为感知PUn；

其中，PUn表示所有N个主用户中的任意一个特定的主用户（n∈{1,2,...,N}），SUm表示所有M个二级用户中的任意一个特定的二级用户（m={1,2,...,M}），d_m表示SUm的当前选择，d_m′表示方案调整后SUm的选择，表示SU在合作阶段不进行感知，表示SU在合作阶段感知PUn。

优选地，在第三步中，集中调整法、多寡头调整法的调整方案的另一个条件为：若所有新的调度方案都不能在当前方案的基础上增加调度总效益，只要在不减少调度总效益的原则上，BS会将某个SUm的选择从不感知的调整为感知某个PUn的

优选地，在每轮迭代之前，代表PU的SU将会首先进行随机排序，BS按随机顺序进行调整。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括如下步骤：

步骤一，多个主用户和多个二级用户构成认知无线电网络，一个或者多个基站收集网络信息。当采用集中调度算法时，基站只有一个，该基站作为唯一的中心基站负责调度；采用多寡头调度算法时，有多个基站，每个基站代表一个PU进行调度。

N个PU和M个SU的系统模型如图1。在这种模式下，由BS统一调配合作感知的安排。

PU异构，体现在每个PU都有不同的发射功率空闲概率P₀、信道容量C、准入机制。其中，准入机制是为保证PU的服务质量，即使SU探测到PU为闲暇，但感知结果的准确率需要达到一定的门限值λ，才能允许SU接入相应频段，以尽量减少SU对PU造成干扰的机制。

SU异构，体现在每个SU对于不同的PU的检测成功概率P_d、虚警概率P_f、感知耗能φ是不一样的。其中，对特定的某个主用户PUn（n∈{1,2,...,N}），和特定的某个二级用户SUm（m∈{1,2,...,M}），检测成功概率P_d(m,n)为当PUn繁忙时，SUm成功检测PUn为繁忙的概率；虚警概率P_f(m,n)为当PUn闲暇时，SUm检测PUn为繁忙的概率；感知耗能φ_s(m,n)为SUm探测PUn状态的耗能。每个SU同时最多只能探测感知一个PU。

记共同合作探测PUn的一组SU为其中k表示了共有k个SU共同感知PUn。那么，该组SU合作感知的探测结果的检测成功概率P_d(n,Ωn)、虚警概率P_f(n,Ωn)、感知能耗E(n,Ω_n)分别为

$P_d(n,{\mathrm{\Ω}}_n)=1-\underset{m\∈{\mathrm{\Ω}}_n}{\mathrm{\Π}}\[1-P_d(m,n)\],$ 式一

$P_f(n,{\mathrm{\Ω}}_n)=1-\underset{m\∈{\mathrm{\Ω}}_n}{\mathrm{\Π}}\[1-P_f(m,n)\],$ 式二

$E(n,{\mathrm{\Ω}}_n)=\underset{m\∈{\mathrm{\Ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\φ}}_s(m,n).$ 式三

共同探测PUn的一组SU Ω_n的收益为

式四

其中λ_n是PUn对探测结果准确率的门限要求，P₀(n)为PUn空闲概率，C(n)为PUn信道容量。

共同探测PUn的一组SUΩ_n的效用为该组的收益与该组感知耗能之比，即

$U(n,{\mathrm{\Ω}}_n)=\frac{R(n,{\mathrm{\Ω}}_n)}{E(n,{\mathrm{\Ω}}_n)}=\frac{C\left(n\right)P_0\left(n\right)[1-P_f(n,{\mathrm{\Ω}}_n)]}{\underset{m\∈{\mathrm{\Ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\φ}}_s(m,n)}$ 式五

对于一个合作感知的调度安排Ω={Ω₁,Ω₂,..,Ω_N}，其总效用为

$U\left(\mathrm{\Ω}\right)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}U(n,{\mathrm{\Ω}}_n)$ 式六

在调度准备阶段，基站BS首先收集这些PU、SU的参数信息；若网络中存在多个BS，基站之间将会互相交流这些信息。

步骤二，使用优化初始化方法，初始化次级用户SU合作感知调度方案。

由于每个SU同时最多只能探测感知一个PU，因此在一个N个PU和M个SU组成的认知无线电网络中，每个SU在调度方案中只有N+1种状态：对于每个SU，可以安排该SU在合作感知阶段不进行感知，或者安排该SU感知探测N个PU中的其中一个。记这N+1种选择为SU的选择集合其中表示SU在合作阶段不进行感知，表示SU在合作阶段感知PUn。

采用优化初始化的方法，基站BS则对于每个二级用户SUm(m∈{1,2，...,M})选定一个最优的PU，作为初始调度方案Ω_ini的安排。具体做法是，对于每个SU，在忽略各主用户PU准入机制的情况下，假设只有该SU参加感知，选定一个可令总效用最大化的PU；即，为该SUm选定感知PUn，令式

$\frac{C\left(n\right)P_0\left(n\right)[1-P_f(m,n)]}{{\mathrm{\φ}}_s(m,n)}$ 式七

最大化。其中，P₀(n)为PUn空闲概率，C(n)为PUn信道容量，P_f(m,n)、分别为SUm感知PUn的虚警概率和感知耗能。

若网络中存在多个基站，在合作感知调度方案初始化阶段后，基站之间将会相互通知初始化的调度方案。

步骤三，根据优化最大化的原则调整合作感知调度方案。调整方案有两种方法，分别是集中调整法和多寡头调整法两种方法。

若采用集中调整法的方法，则由中心基站BS统一调整各个SU的选择。BS可以任意调整各个SU的选择，但是调整后SU的选择只能是N+1种选择中的其中一个，并且每个SU只有一个选择，即一个SU同时最多只能感知一个PU。

记SUm的选择为d_m。开始调整时，BS在当前调度方案Ω_cur的基础上，先尝试将SUm(m∈{1,2，...,M})的感知选择从当前选择d_m调整到其他可行选择d_m'(d_m'∈Ψ\d_m)，形成了N个新的调度方案Γ_m={Ω_m，1,Ω_m，2,...,Ω_m,N}。BS对每个SU作该调整，则形成了MN个新的调度方案Γ=Γ₁∪Γ₂∪...∪Γ_M={Ω_1，1,Ω_1，2，...,Ω_M,N}。根据（式四）计算每个新方案的总效用，然后，选出总效用增加最多的方案Ω_max代替当前方案作为新的有效方案，即Ω_cur←Ω_max。

在调整阶段，为了鼓励SU积极参与合作感知，若所有MN个新的调度方案Γ都不能在当前方案的基础上增加调度总效益，只要在不减少调度总效益的原则上，BS会将某个SUm的选择从不感知的调整为感知某个PUn的这是为了由于参与感知的SU太少，导致合作感知的准确率无法达到PU的准入机制，从而导致SU的合作破裂。

若采用多寡头调整法的方法，网络中有多个基站BS，一个BS代表一个PU参与到调度计划的协商中。

在每轮迭代之前，代表PU的BS将会首先进行随机排序，BS按随机顺序进行调整。

每个BS对于SU的选择的调整权力有限：代表PUn的BS只能将那些在当前方案中的SUm的选择调整为即对那些在当前方案中状态为感知该BS代表的PU的SU，BS可将其选择调整为不感知；或者代表PUn的BS只能将那些在当前方案中的SUm的选择调整为即对那些在当前方案中状态不感知的SU，代表PUn的BS可将其选择调整为感知PUn。

这样，BS代表PU进行合作感知的调度，调度的调整需要尊重其他BS所代表PU的利益，BS代表PU进行调度协商。

步骤四，重复步骤三直到调度方案在调整后与前一轮调整结果相同。无法继续在当前方案的基础上调整调度，说明BS无论调整任一个SU的选择都无法增加调度总效益，或者SU无法在不减少调度总效益的原则下参与合作感知。

可以证明，这种调度方法是收敛的。首先，由于每个SU在调度方案中只有N+1种状态，且调度方案是所有SU的选择的集合，故调度方案的总数为M^N+1，调度方案的总数有限且是可以枚举的。同时，由于效用函数（式五）的分母各项不为零，分子各项有限，所以效用函数是有限的，因此存在最优调度方案Ω_optimal，使其调度总效益比其他M^N+1-1个方案都要高。每次调整调度计划总会保证调度总效用不降低，因此，调整阶段总会到达一个最优或者次优的阶段，满足调整停止的条件。

本发明具有如下有益效果：根据本发明提供的合作感知调度方法使用非线性规划问题模型建模，一方面考虑到异构主用户PU、异构二级用户SU的实际条件，另一方面考虑到能耗高效性和感知准确性的折衷，能够使用较短时间和较少计算，取得频谱合作感知调度中的稳定的全局次优解答。

附图说明

图1为本发明中多个PU、多个SU构成认知无线电网络及合作分配情况示意图，其中，SU m₁,m₂,m₃合作感知PUn₁，SUm₄,m₅,m₆合作感知PUn₂，SUm₇不参加合作感知；

图2为本发明实施例中多个PU和多个SU网络拓扑图及合作分配情况；

图3为本发明中合作感知调度算法的比较，其中，编号为①、②、③、④、⑤的曲线，分别对应了最优方案、优化初始化法和集中调整法的方案、使用优化初始化法和多寡头调整法的方案、随机初始化法和集中调整法的方案、随机初始化法和多寡头调整法的调度方案的算法收敛情况。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，多个异构的PU和多个异构的SU构成了认知无线电网络。每个PU发射功率空闲概率P₀，信道容量C，准入机制可以是不一样的。每个SU对于不同的PU的检测成功概率P_d、虚警概率P_f、感知耗能φ可以是不一样的。

在本实施例中，我们假设SU与PU之间的距离是造成SU对于不同的PU的感知能力不一样的主要原因，尽管在其他情况下，其它原因也可以成为导致SU对于不同的PU的感知能力不一样的因素。设·为检测门限，为信道高斯白噪声的功率，为SUm处接收PUn信号的信噪比，d为SUm与PUn之间的距离，τ为感知时长，f_S为感知采样率，则每个SU对于不同的PU的检测成功概率P_d、虚警概率P_f为

$P_d(m,n)=Q\left((\frac{.}{{\mathrm{\σ}}_u^2}-\mathrm{\γ}-1)\sqrt{\frac{\mathrm{\τ}{f}_S}{2\mathrm{\γ}+1}}\right),$ 式八

$P_f(m,n)=Q\left((\frac{.}{{\mathrm{\σ}}_u^2}-1)\sqrt{\mathrm{\τ}{f}_S}\right),$ 式九

其中，

$Q\left(x\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{\∫}_x^{\∞}\exp (-\frac{t^2}{2})\mathrm{dt},$ 式十

本实施例的环境参数为：

如图2所示，在给定的边长为100米的正方形地理区域范围内，存在两个PU，即PU₁、PU₂，图2中以正方形表示。两个PU的位置分别是PU₁(25,25),PU₂(75,75)。区域中同时有13个SU，图2中以圆形表示，并按照1～13号逐一编号。信道高斯白噪声功率

主用户PU：两个频谱拥有者如前所述。PU₁的发射功率空闲概率P₀(PU₁)=0.5，信道容量C(PU₁)=100，感知准确率门限λ₁=0.9；PU₂的发射功率空闲概率P₀(PU₂)=0.8，信道容量C(PU₂)=200，感知准确率门限λ₂=0.95。

二级用户SU：在本实例中，13个SU随机分布在区域内。每个SU对于不同PU的感知能耗为（5,10）mW均匀分布的随机数，感知时长τ=0.005sec，感知采样率f_s=1MHz，感知门限

本实施例包括如下具体步骤：

步骤一，多个频谱拥有者和多个二级用户构成认知无线电网络，一个或者多个基站（BS）收集、交流PU、SU的参数信息。当采用集中调度算法时，基站只有一个，该基站作为唯一的中心基站负责调度；采用多寡头调度算法时，网络中有多个基站，每个基站代表一个PU进行调度。

步骤二，合作感知调度方案的初始化。分别按照随机初始化和优化初始化两种方法初始化合作方案。其中，作为优化初始化方法的对比，随机初始化方法的具体方法为：

由于每个SU同时最多只能探测感知一个PU，因此在一个N个PU和M个SU组成的认知无线电网络中，每个SU在调度方案中只有N+1种状态：对于每个SU，可以安排该SU在合作感知阶段不进行感知，或者安排该SU感知探测N个PU中的其中一个。记这N+1种选择为SU的选择集合其中表示SU在合作阶段不进行感知，表示SU在合作阶段感知PUn。

若采用随机初始化的方法，基站BS则为每个二级用户SU随机选定一个N+1种状态中的其中一个，作为初始调度方案Ω_ini的安排。

步骤三，根据优化最大化的原则调整合作感知调度方案。在初始化方案的基础上，分别按照集中调整法和多寡头调整法两种方法调整合作方案。

步骤四，步骤三迭代直到调整后的合作方案相对调整前合作方案无变化。

图2是使用枚举的方法，求出的在所有可能的合作方案中，总效用最大的合作感知调度方案。图2中以空心圆圈表示的SU表示其在合作阶段不感知；另外，实心圆圈表示的SU表示其在合作阶段参与感知，并且在图2上用箭头表示了SU及其安排感知的PU的关系。图2中，编号为3、6、7的SU合作感知PU₁，编号为1、10、13的SU合作感知PU₂。

图3示出本实施例中，不同调度算法的收敛情况。本发明中，有五种途径求得最后的调度方案:使用枚举法求得的最优调度方案，使用优化初始化法和集中调整法得到的调度方案，使用随机初始化法和集中调整法得到的调度方案，使用优化初始化法和多寡头调整法得到的调度方案，使用随机初始化法和多寡头调整法得到的调度方案。图3是500次的仿真中，各算法在每一轮迭代中的平均效用的归一化值，并以最优方案的总效用值为1。注意到，当算法收敛后，我们认为后续迭代回合中的总效用维持一致，为收敛时的总效用。在图3中，算法收敛后的总效用值以虚线表示。图3中，收敛值从大到小对应的曲线编号为①、②、③、④、⑤，分别对应了使用枚举法求得的最优调度方案、使用优化初始化法和集中调整法得到的调度方案、使用优化初始化法和多寡头调整法得到的调度方案、使用随机初始化法和集中调整法得到的调度方案、使用随机初始化法和多寡头调整法得到的调度方案。

如图3所示，所有算法都取得了高于最优解60%的总效用值。同时，两种使用了集中调整法的算法都能够在7次迭代后收敛，可见相对于多寡头调整法而言，使用集中调整法可以减少迭代次数，以更少的时间和计算达到次优解。并且，使用优化初始化法可以提高收敛方案的总效用。对于集中调整法而言，收敛时，使用优化初始化法可以较随机初始化法提高27.8%的总效用；对于多寡头调整法而言，收敛时，使用优化初始化法可以较随机初始化法提高25.7%的总效用。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (4)

1.一种认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，多个主用户PU和多个二级用户SU构成认知无线电网络，基站BS收集、交流PU、SU的参数信息，其中，所述主用户PU为异构主用户，所述二级用户SU为异构二级用户；

步骤二，合作感知调度方案的初始化，即按照优化初始化方法初始化合作感知调度方案；

步骤三，根据优化最大化的原则调整合作感知调度方案，即在初始化合作感知调度方案的基础上，根据系统具体情况，选择按照集中调整法或多寡头调整法调整合作感知调度方案；具体地，若网络中基站之间为合作关系，服从统一调度，则按照集中调整法调整合作感知调度方案；若网络中基站之间为竞争关系，需要协商以达成一致的合作感知调度方案，则按照多寡头调整法调整合作感知调度方案；

步骤四，步骤三迭代直到调整后的合作感知调度方案相对调整前的合作感知调度方案无变化；

在第二步中，优化初始化合作感知调度方案的方法为：对于每个SU，在忽略各主用户PU准入机制的情况下，假设只有该SU参加感知，为该SU选定一个可令总效用最大化的PU作为初始的合作感知安排；

在第三步中，集中调整法调整合作感知调度方案的方法为：由基站BS作为中心基站以一次调整一个SU的选择的方式，对每个SU从当前选择调整到其他可行选择，形成了新的调度方案；通过计算新的调度方案的总效用，选出总效用增加最多的方案代替当前方案作为新的有效方案；

在第三步中，多寡头调整法调整合作感知调度方案的方法为：

基站之间相互通知初始化的合作感知调度方案；

一个BS代表一个PU参与到调度计划的协商中，在每轮迭代之前，代表PU的BS将会首先进行随机排序，BS按随机顺序进行调整；

每个BS对于SU的选择的调整权力有限；

代表PU n的BS只能将那些在当前方案中的SU m的选择调整为即对那些在当前方案中状态为感知该BS代表的PU的SU，BS可将其选择调整为不感知；

代表PU n的BS只能将那些在当前方案中的SU m的选择调整为即对那些在当前方案中状态不感知的SU，代表PU n的BS可将其选择调整为感知PU n；

其中，PU n表示所有N个主用户中的任意一个特定的主用户(n∈{1,2,...,N})，SU m表示所有M个二级用户中的任意一个特定的二级用户(m＝{1,2,...,M})，d_m表示SU m的当前选择，d_m'表示方案调整后SU m的选择，表示SU在合作阶段不进行感知，表示SU在合作阶段感知PU n。

2.根据权利要求1所述的认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法，其特征是，第二步中，使用非线性规划问题模型建模，即在一个有N个PU和M个SU组成的认知无线电网络中，每个SU在调度方案中只有N+1种状态：对于每个SU，安排该SU在合作感知阶段不进行感知，或者安排该SU感知探测N个PU中的其中一个。

3.根据权利要求1所述的认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法，其特征是，在第三步中，集中调整法、多寡头调整法的调整方案的另一个条件为：若所有新的调度方案都不能在当前方案的基础上增加调度总效益，只要在不减少调度总效益的原则上，BS会将某个SU m的选择从不感知的调整为感知某个PU n的

4.根据权利要求3所述的认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法，其特征是，在每轮迭代之前，代表PU的SU将会首先进行随机排序，BS按随机顺序进行调整。