CN102984805A - 感知无线电中次要用户的频谱接入方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入方法及装置。首先根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对所述首要信道的信道参数进行估计计算；当所述首要信道为多个时，利用所估计出的信道参数选择出可用带宽最大的首要信道；对所选择出的首要信道进行检测；在检测出信道空闲后，接入空闲的信道来传送数据。这样就可以在存在多个首要信道时，通过信道参数的估计来选择出最优的首要信道进行接入，满足更高的数据传输要求，提高系统的性能。

Description

感知无线电中次要用户的频谱接入方法及装置

技术领域

本发明涉及网络通信领域，尤其涉及一种感知无线电中次要用户的频谱接入方法及装置。

背景技术

在无线通讯系统中，最重要的是无线频谱资源，而现有网络中的频谱是由无线管理委员会为不同制式的通讯系统划分的，在这种约束下，很多宝贵的频带资源没有得到充分的应用，很多系统本身的通讯速率由于可用频谱的带宽限制而受到约束。故在现有技术中提出了感知无线电(CR，Cognitive Radio)系统，以便更好的利用无线频谱资源。

在CR系统中，通常区分首要用户和次要用户，首要用户拥有无线频谱资源，而次要用户在不影响首要用户的通讯或者影响小于一定门限的情况下，可以利用首要用户信道的频谱空洞来发送或接收数据。

在CR系统下，常用的两种信道状态模型为离散时间马尔可夫模型和连续时间马尔可夫信道模型。如图1所示为离散时间马尔可夫信道模型的结构示意图：离散时间马尔可夫信道模型的信道状态转移概率包括状态由0到1和由1到0的概率，可以分别用α和β来表示；另一种连续时间的马尔可夫信道模型如图2所示：信道的空闲时间如图2中的X(X₁X₂......)，信道的占用时间如图2中的Y(Y₁Y₂......)；信道的空闲时间和占用时间都分别成指数分布。

在现有技术中，次要用户基于所采用的马尔可夫信道模型，需要估计首要用户的信道使用情况，然后根据该使用情况来进行信道的选择，也就是利用首要用户信道的频谱空洞来进行数据的发送或接收。举例来说，以离散时间马尔可夫信道模型为例，如图3所示为离散时间的模型示意图，图3中为两个首要用户的信道(即首要信道)的使用情况；其中对于首要信道1来说，时隙2和4意味着频谱空洞；对于首要信道2来说，时隙1，4和5意味着频谱空洞；这样次要用户就可以利用上述的频谱空洞来进行数据的发送或接收。

从上述现有技术的方案可知，上述的技术方案是假定马尔可夫模型的参数已知且保持不变，但在CR实际应用的场景下，可能存在多个首要信道可供选择，而次要用户有可能并不知道该多个首要信道所采用模型的信道参数，在这种情况下，现有技术方案就无法选择出最优的首要信道进行接入，从而影响了系统性能。

发明内容

本发明实施例提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入方法及装置，能够在存在多个首要信道时，通过信道参数的估计来选择出最优的首要信道进行接入，满足更高的数据传输要求，提高系统的性能。

本发明实施例提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入方法，包括：

根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对所述首要信道的信道参数进行估计计算；

当所述首要信道为多个时，利用所估计出的信道参数选择出可用带宽最大的首要信道；

对所选择出的首要信道进行检测；

在检测出信道空闲后，接入空闲的信道来传送数据。

本发明实施例还提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入装置，包括：

参数估计单元，用于根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对所述首要信道的信道参数进行估计计算；

信道选择单元，用于在所述首要信道为多个时，利用所述参数估计单元所估计出的信道参数来选择出可用带宽最大的首要信道；

信道检测单元，用于对所述信道选择单元选择出的首要信道进行检测；

接入单元，用于在所述信道检测单元检测出信道空闲后，接入空闲的信道来传送数据。

本发明实施例还提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入系统，所述系统包括次要用户和首要用户；

所述次要用户，用于根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对该模型的信道参数进行估计计算；并在所述首要用户的信道为多个时，利用所估计出的信道参数来选择出可用带宽最大的信道；对所选择出的首要用户的信道进行检测，在检测出信道空闲后，接入空闲的信道来传送数据；

所述首要用户，用于利用自身拥有的无线频谱资源来传输数据。

由上述所提供的技术方案可以看出，首先根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对所述首要信道的信道参数进行估计计算；当所述首要信道为多个时，利用所估计出的信道参数选择出可用带宽最大的首要信道；对所选择出的首要信道进行检测；在检测出信道空闲后，接入空闲的信道来传送数据。这样就可以在存在多个首要信道时，通过信道参数的估计来选择出最优的首要信道进行接入，满足更高的数据传输要求，提高系统的性能。

附图说明

图1为现有技术中离散时间马尔可夫信道模型的结构示意图；

图2为现有技术中连续时间马尔可夫信道模型结构示意图；

图3为现有技术中在离散时间马尔可夫信道模型下的频谱空洞示意图；

图4为本发明实施例1所提供方法的流程示意图；

图5a为本发明实施例2所提供装置的结构示意图；

图5b为本发明实施例2所提供装置的参数估计单元结构第一示意图；

图5c为本发明实施例2所提供装置的参数估计单元结构第二示意图；

图6为本发明实施例3所提供系统的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施方式提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入方法及装置，次要用户可以在存在多个首要信道时，通过信道参数的估计来选择出最优的首要信道进行接入，满足更高的数据传输要求，提高系统的性能。

实施例1：本发明实施例1提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入方法，如图4所示为本实施例1所提供方法的流程示意图，所述方法包括：

步骤41：根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对该首要信道的信道参数进行估计计算。

在该步骤中，首先根据首要信道所采用的马尔科夫模型的类型，选择相应的估计计算，然后对首要信道的信道参数进行相应的估计计算。所述首要信道所采用的马尔科夫模型的类型一般可以是连续时间马尔科夫模型和离散时间马尔科夫模型。

以首要信道采用连续时间马尔科夫模型为例，信道参数的估计可以分为以下过程：

首先根据系统所要求的估计精度和标准正态分布函数来获得具体的采样数。其中，上述系统所要求的估计精度具体可以包括相对估计误差和置信概率，该相对估计误差和置信概率可以根据厂家的精度需求来进行设定。在实现过程中，可以通过如下公式1.1来计算：

$r=\frac{1}{{\mathrm{\δ}}^2}{\left[{\mathrm{\Φ}}^{-1}\left(\frac{P_C+1}{2}\right)\right]}^2---\left(1.1\right)$

在以上公式1.1中，δ表示相对估计误差，P_C表示置信概率，Φ(·)表示标准正态分布函数。举例来说，设定δ为1％，P_C为99％时，就可以按照以上公式1.2来计算得到具体采样数r₁＝25758。

然后在根据所获得的具体采样数r₁进行采样，获取总体的采样结果，并根据该具体采样数和总体的采样结果获得系统所需精度的信道参数λ_X，λ_Y(单位为赫兹Hz)。在实现过程中，可以通过如下的公式1.2来实现：

${\mathrm{\λ}}_X=\frac{r}{x_1+x_2+...+x_r}=\frac{r}{\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{x}_k}$

${\mathrm{\λ}}_Y=\frac{r}{y_1+y_2+...+y_r}=\frac{r}{\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{y}_k}---\left(1.2\right)$

在以上的公式1.2中，r表示X和Y的采样总数，这里可以是计算得到的具体采样数；X＝(x₁，x₂，...)和Y＝(y₁，y₂，...)为所获取的总体采样结果，即观测序列。

另外，若所述首要信道采用离散时间马尔科夫模型，则所述信道参数估计的过程可以包括如下过程：

首先使用少量的初始采样数，例如可以设定为100来进行采样；再获得采样结果后，根据该采样结果来获得粗略的信道参数。在实现过程中，可以通过如下的公式来计算获得：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\α}=n_1/(n_0+n_1)\\ \mathrm{\β}=n_2/(n_2+n_3)\end{array}\right.---\left(2.1\right)$

以上公式2.1中，n₀，n₁，n₂，n₃分别表示首要信道状态的4种一步转移情况(0，0)，(0，1)，(1，0)，(1，1)发生的次数，它们的总次数即为设定的初始采样数。例如当采样结果n₁为2次，n₀为38次，n₂为5次，n₃为55次，利用上述公式2.1即可获得粗略的信道参数α为0.05，β为0.08。

根据以上所获取的粗略的信道参数、系统要求的估计精度和标准正态分布函数来获得具体采样数。以上系统要求的估计精度同样也包括相对误差和置信概率，该相对误差和置信概率可以根据厂家的精度需求来进行设定。在实现过程中，可以通过如下的公式来计算获得：

$r_{\mathrm{\α}}=\frac{{\left[{\mathrm{\Φ}}^{-1}\left(\frac{P_C^{\mathrm{\α}}+1}{2}\right)\right]}^2}{{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\α}}^2}(1-\mathrm{\α})(\frac{1}{\mathrm{\α}}+\frac{1}{\mathrm{\β}})$

$r_{\mathrm{\β}}=\frac{{\left[{\mathrm{\Φ}}^{-1}\left(\frac{P_C^{\mathrm{\β}}+1}{2}\right)\right]}^2}{{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\β}}^2}(1-\mathrm{\β})(\frac{1}{\mathrm{\α}}+\frac{1}{\mathrm{\β}})$

$r_1=\max \left(r_{\mathrm{\α}}{,r}_{\mathrm{\β}}\right)---\left(2.2\right)$

以上公式2.2中，δ_α，δ_β表示相对估计误差，

表示置信概率，Φ(·)表示标准正态分布函数；而r_α，r_β分别表示对应估计精度下α和β参数所需的具体采样数，r₁为对应估计精度下的系统所需具体采样数。举例来说，当设定δ_α为0.05，

为99％时，按照上述所得到的α为0.05，β为0.08，再利用上述公式2.2就可以得到具体采样数r_α＝31811；同样的，当设定δ_β为0.05，

为99％时，按照上述所得到的α为0.05，β为0.08，再利用上述公式2.2就可以得到具体采样数r_β＝30807。

然后再根据所获得的具体采样数减去初始采样数进行采样，以获取总体的采样结果，再根据公式2.1来获得系统所需精度的信道参数α，β。举例来说，若所得到的具体采样数r_α为31811，r_β为30807次。若设定已采样100次，则对于信道参数α需要再采样31711次以满足系统要求的估计精度。

步骤42：当所述首要信道为多个时，利用所估计出的信道参数选择出可用带宽最大的首要信道。

在该步骤中，当进行评估计算的首要信道为多个时，增加信道选择策略的过程，具体可以利用所估计出的信道参数选择出可用带宽最大的首要信道。

举例来说，若该多个首要信道采用连续时间马尔科夫模型，那么就可以根据该多个首要信道的带宽和该多个首要信道的信道参数来选择出一个可用带宽最大的首要信道。在实际应用中，可通过如下的公式来计算获得：

$i_{*}=\arg \underset{i=1,...,N}{\max }\frac{\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{yi}}}}{(\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{xi}}}+\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{yi}}})}{B}_i---\left(3.1\right)$

在以上公式3.1中，B_i表示首要信道i的带宽；λ_xi，λ_yi含义为所估计出的首要信道i的信道参数。举例来说，若有5条首要信道可供选择，则在对该5条首要信道的信道参数λ_X，λ_Y进行估计后，就可以利用上述的公式来计算出该5条首要信道中可用带宽最大的首要信道，该可用带宽最大的首要信道就是所选择的首要信道。

若该首要信道采用离散时间马尔科夫模型，那么就可以根据该多个首要信道的带宽、次要用户可以利用某个首要信道的概率和该多个首要信道的信道参数来选择出一个可用带宽最大的首要信道。在实际应用中，可通过如下的公式来计算获得：

$i_{*}=\arg \underset{i=1,...,N}{\max }({\mathrm{\μ}}_i{\mathrm{\β}}_i+(1-{\mathrm{\μ}}_i){\mathrm{\α}}_i)B_i$

在以上公式3.2中，B_i表示首要信道i的带宽，μ_i表示次要用户可以利用某个首要信道i的概率，α_i，β_i含义为首要信道i的信道参数。同样的，当有多条首要信道可供选择时，在对该多条首要信道的信道参数α，β进行估计后，就可以利用上述的公式来计算出该多条首要信道中可用带宽最大的首要信道，该可用带宽最大的首要信道就是所选择的首要信道。另外，在利用以上公式3.2时：

${\mathrm{\μ}}_i\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& \mathrm{ifa}\left(t\right)=i,{\mathrm{\Θ}}_a\left(t\right)=1\\ 0& \mathrm{ifa}\left(t\right)=i,{\mathrm{\Θ}}_a\left(t\right)=0\\ {\mathrm{\μ}}_i(t-1){\mathrm{\β}}_i+(1-{\mathrm{\μ}}_i(t-1)){\mathrm{\α}}_i& \mathrm{ifa}\left(t\right)\≠i\end{array}\right.$

其中，a(t)为时隙t，系统观测的信道索引；Θ_a(t)表示在时隙t，观测a信道的观测结果，处于繁忙状态时，该值为1；处于空闲状态时，该值为0；其它参数意义同公式3.2。上述公式可以周期性的根据历史和当前观测结果，修正各个信道在每个时隙上的繁忙或空闲状态。

步骤43：对所选择出的首要信道进行检测。

在该步骤中，当对首要信道的信道参数进行估计之后，就可以启动对该首要信道的检测，以判断是否有空闲信道。

步骤44：如果检测出空闲信道，那么就可以利用该空闲信道来传送数据。

在该步骤中，次要用户启动对首要信道的检测，如果信道被占用，则继续检测；如果检测到信道空闲，那么就利用该空闲的信道来传送数据。

若该首要信道采用连续时间马尔科夫模型，则还可以根据所设定的频谱礼仪约束的次要用户对首要用户的使用所产生冲突概率的最大门限、所设定的修正因子、所设定的检测时长，以及所估计的信道参数来获得所述传送数据的持续时间。在实际应用中，可通过如下的公式来计算获得：

$T_P=\min -(\frac{\sqrt{T_D^2+\frac{{4T}_D}{{\mathrm{\λ}}_X}-}{T}_D}{2},{\mathrm{\γ}}_P\·[\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_X}\ln \left(\frac{1}{1-\mathrm{\η}}\right)\left]\right)---\left(1.3\right)$

在以上公式1.3中，η为频谱礼仪约束的次要用户对首要用户的使用所产生冲突概率的最大门限；γ_P为修正因子，γ_P∈(0，1)，该修正因子γ_P可以根据参数的估计误差和信道突变状况进行设置，为信道参数的相对估计误差提供1/γ_P-1的保护，也可以为由信道参数发生突然变化引起的冲突概率的瞬间提高提供一个缓冲；T_D为检测时长；λ_X为所估计的信道参数。举例来说，按照以上公式1.2得到λ_X为1Hz，并设定η为0.2，γ_P为0.9；T_D为2秒，则根据以上公式1.3就可以得到持续时间T_P＝0.2008秒。

另外，在次要用户利用该空闲信道传送一次数据结束后，可以再进行信道的检测，以进行下一次的传送。

另外，若该首要信道采用离散时间马尔科夫模型，则所述传送数据的持续时间为该离散时间马尔科夫模型中的时隙长度。

通过以上技术方案的实施，就可以使次要用户在首要用户信道模型的信道参数未知的情况下，有效的获取首要信道的频谱空洞，在存在多个首要信道时，通过信道参数的估计来选择出最优的首要信道进行接入，满足更高的数据传输要求，提高系统的性能。由于次要用户只需针对最优的首要信道进行监测，也减小了检测工作量。

另外，若所述首要信道是采用连续时间马尔科夫模型，则在对所述首要信道的信道参数进行估计计算之后，还可以在次要用户使用首要信道时，监测最近若干次冲突的发生概率P_R，如果该概率P_R超过设定的标准值，则标记所述连续时间马尔科夫模型的信道参数为不可用，并重新启动所述信道参数的估计计算。

该设定的标准值可以根据所估计的信道参数和所述传送数据的持续时间来获得。在实际应用过程中，该标准值可以为[aP_I，bP_I]，其中0＜a＜1，b＞1，而参数P_I根据公式 $P_I=P(X\≤T_P)=1-e^{-{\mathrm{\λ}}_X{T}_P}\≤\mathrm{\η}$ 来获得，该公式中的参数T_P、η和λ_X的含义和以上公式1.3的含义相同。举例来说，按照以上公式1.2得到λ_X为1Hz；按照以上公式1.3得到T_P为0.2008秒，设定η为0.2；则根据上述公式就可以计算得到P_I＝0.1819，从而就可以得到标准值的范围。

这样就可以在信道参数动态变化的情况下，通过对信道模型的监测来重新启动对该信道参数的估计过程，从而有效的获取首要信道的频谱空洞，并利用该频谱空洞信息进行数据的传输，从而提高了系统的性能。

实施例2：本发明实施例2提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入装置，如图5a所示为本发明实施例2所提供装置的结构示意图，所述装置包括：参数估计单元51、信道选择单元52、信道检测单元53和接入单元54，其中：

所述参数估计单元51，用于根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对所述首要信道的信道参数进行估计计算。具体进行信道参数估计计算的方式见以上方法实施例1中所述。

信道选择单元52，用于在所述首要信道为多个时，利用所述参数估计单元51所估计出的信道参数来选择出可用带宽最大的首要信道。

信道检测单元53，用于对所述信道选择单元52选择出的首要信道进行检测。

接入单元54，用于在所述信道检测单元53检测出信道空闲后，接入空闲的信道来传送数据。

其中，如图5b所示，所述参数估计单元51可以进一步包括：第一具体采样数单元511，用于在所述首要信道采用连续时间马尔科夫模型时，根据系统要求的相对估计误差、置信概率和标准正态分布函数来获得具体采样数；第一采样单元512，用于按照所获得的具体采样数进行采样，获取总体的采样结果；第一信道参数单元513，用于根据该具体采样数和总体的采样结果获得系统所需精度的信道参数。

或者，如图5c所示，所述参数估计单元51可以进一步包括：第二采样单元515，用于使用设定的初始采样数进行采样，或者按照获得的具体采样数减去初始采样数之后进行采样，获得采样结果后；第二信道参数单元516，用于根据初始采样数获得的采样结果下信道状态的转移情况发生的次数来获得粗略的信道参数，或者，根据具体采样数减去初始采样数之后获取的总体采样结果下信道状态的转移情况发生的次数来获得系统所需精度的信道参数，输出该所需精度的信道参数给其他单元；第二具体采样数单元517，用于根据所获得的粗略的信道参数、相对估计误差、置信概率和标准正态分布函数来获得具体采样数。

另外，以上所述装置中还可以包括：传输时间获取单元55，用于在所述首要信道采用连续时间马尔科夫模型时，利用所设定的频谱礼仪约束的次要用户对首要用户的使用所产生冲突概率的最大门限、所设定的修正因子、所设定的检测时长，以及所述参数估计单元51所估计的信道参数来获得所述传送数据的持续时间。

另外，所述装置还可包括：参数重估计单元56，用于在所述首要信道采用连续时间马尔科夫模型时，在接入空闲的信道来传送数据时，监测最近若干次冲突的发生概率，如果该概率超过设定的标准值，则标记所述连续时间马尔科夫模型的信道参数为不可用，并重新启动所述信道参数的估计计算。该参数重估计单元56和所述接入单元54属于并行的单元，也就是在所述信道检测单元53进行信道检测之后，并行触发该参数重估计单元56和接入单元54进行工作。具体进行参数重估计的过程见以上方法实施例1中所述。

实施例3：本发明实施例3还提供了一种感知无线电中次要用户的频谱接入系统，如图6所示为本发明实施例3所提供系统的结构示意图，所述系统包括次要用户61和首要用户62，其中：

所述次要用户61，用于根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对该模型的信道参数进行估计计算；并在所述首要用户的信道为多个时，利用所估计出的信道参数来选择出可用带宽最大的信道；对所选择出的首要用户的信道进行检测，在检测出信道空闲后，接入空闲的信道来传送数据。

所述首要用户62，用于利用自身拥有的无线频谱资源来传输数据。

另外，所述次要用户61中还包括：传输时间获取单元611，用于在所述首要信道采用连续时间马尔科夫模型时，利用所估计出的信道参数、预设的频谱礼仪约束的次要用户对首要用户的使用所产生冲突概率的最大门限、预设的修正因子和预设的检测时长来获得所述接入单元传送数据的持续时间。

另外，以上所述系统中，该次要用户61可以为实施例2中的频谱接入装置，包括该频谱接入装置的各个单元。

值得注意的是，以上的装置和系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，相应的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

综上所述，本发明实施例可以在存在多个首要信道时，通过信道参数的估计来选择出最优的首要信道进行接入，满足更高的数据传输要求，提高系统的性能。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种感知无线电中次要用户的频谱接入方法，其特征在于，

根据首要信道所采用的马尔科夫模型，对所述首要信道的信道参数进行估计计算；

当所述首要信道为多个时，利用所估计出的信道参数选择出可用带宽最大的首要信道；

对所选择出的首要信道进行检测；

在检测出信道空闲后，接入空闲的信道来传送数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述首要信道采用离散时间马尔科夫模型，则对所述首要信道的信道参数进行估计计算，包括：

使用设定的初始采样数进行采样，获得采样结果后，根据该采样结果下信道状态的转移情况发生的次数来获得粗略的信道参数；

根据所获得的粗略的信道参数、相对估计误差、置信概率和标准正态分布函数来获得具体采样数；

按照所获得的具体采样数减去所述初始采样数之后进行采样，获取总体采样结果，并根据该总体采样结果下信道状态的转移情况发生的次数来获得系统所需精度的信道参数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所估计出的信道参数选择出可用带宽最大的首要信道包括：

若所述首要信道采用连续时间马尔科夫模型，则根据该多个首要信道的带宽和所估计出的该多个首要信道的信道参数来选择出一个可用带宽最大的首要信道；

若所述首要信道采用离散时间马尔科夫模型，则根据该多个首要信道的带宽、次要用户可以利用某个首要信道的概率和所估计出的该多个首要信道的信道参数来选择出一个可用带宽最大的首要信道。

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