CN103281734A - 一种分布式认知无线网络中主动频谱切换的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种分布式认知无线网络中主动频谱切换方法，其步骤为：认知用户感知并收集可用信道的频谱信息；认知用户通过长期观察计算得到空闲信道剩余时间列表和不同信道的传输需求时长列表；认知用户判断何时切换以及切换到哪个信道；认知用户执行频谱切换并恢复通信。本发明在可以动态追踪信道的变化实现频谱的快速切换，在不干扰授权用户的前提下实现按需切换，有效减少碰撞与切换次数，可用于分布式认知无线网络中的频谱切换过程。

Description

一种分布式认知无线网络中主动频谱切换的方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域中的认知无线网络中的动态频谱接入，具体涉及一种分布式认知无线网络中认知用户的频谱切换方法，可用于认知无线网络。

背景技术

随着未来移动通信的快速发展，频谱资源的紧缺成为日益突出的问题，为了缓解频谱资源缺乏与快速增长的无线接入需求之间的矛盾，认知无线电技术应运而生。认知无线电的基本出发点是提高频谱的利用率，在不干扰授权用户的前提下，具有认知功能的无线通信设备按照某种“伺机方式”工作在已授权的频段内。

分布式认知无线网络不存在管理中心，认知节点通过发现并合理利用空域、时域和频域中出现的可以被利用的“频谱空洞”来完成自身的通信，每个认知节点参与频谱的感知、智能分析、分配、重配置工作，构成一个认知循环。授权用户重新占用频谱、信道质量变差、认知节点的位置移动等原因使得授权频谱始终处于动态变化之中，因此认知用户需要在通信过程中改变自身的运行频率，即频谱切换。

传统的频谱切换是在感知到授权用户的信号后，安排认知用户转移到其它频率继续通信，也就是频谱的切换滞后于授权用户的到达，这违背了认知无线电技术的前提，即不能对授权用户造成干扰；所以，预先安排频谱切换成为研究的热点。典型的研究成果包括：《ProactiveChannel Access in Dynamic Spectrum Networks》（《动态频谱网络中的主动信道接入》）中采取的主动切换方案中，对各个信道的未来频谱使用情况进行排序，提出选择具有最大空闲时长的信道或者信道空闲时长比当前信道大，尽管可以避免对授权用户的干扰，但是在每个通信阶段都需要进行频谱切换，切换次数过多。且没有考虑认知用户在不同信道上的传输速率互不相同这种情况，容易引发频谱冲撞。《Voluntary SpectrumHandoff:A Novel Approach to Spectrum Management in CRNs》（《自动频谱切换：一种认知无线网络中频谱管理的新型方法》）中，把授权用户活动情况建模为满足爱尔兰分布的通信业务模型，分别采用基于转移概率选择和基于可靠性选择的方法执行频谱的自动切换，但是要等到本地信道的使用寿命到期后才准备切换，如果切换不及时会对授权用户造成一定的干扰。

发明内容

鉴于现有技术的不足，本发明旨在于提出一种分布式认知无线网络中基于蚁群分工算法的主动频谱切换方法，并且在不干扰授权用户的前提下，实现认知用户的无缝切换，提高频谱利用率的同时有效减少切换次数。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种分布式认知无线网络中主动频谱切换方法，包括以下步骤：

（1）认知用户初始化，其中，所述认知用户属于首次接入网络，其并未对频谱存在任何使用信息，信道数据库信息初始化为0，空闲信道剩余时间列表和认知用户对不同信道的传输需求时间列表分别初始化为T₀和CRj(l₀)；

（2）频谱感知，其中在所述频谱感知过程中包括以下步骤：

A.所述认知用户接入信道后，在感知静默期对本地信道和邻居信道的状态进行频谱感知。其中，每个认知用户的能力有限，不能进行大范围的全频段的连续监测，只能感知部分信道的状态信息；

B.所述认知用户之间通过控制信道可以共享感知信息，每个认知用户收集可用频谱的使用信息。其中，所述控制信道为专用的认知业务交互信息的信道，独立于用于数据通信的认知数据信道之外；

C.所述认知用户将所述感知信息与聚集的其它可用频谱的状态信息进行融合处理，并存储在信道数据库中；

D.经历t₁时间的观察后，从信道的角度出发，认知用户利用信道数据库中的信息建立空闲信道剩余时间列表；

E.从认知用户的角度出发，预测同一认知用户在不同信道上所需时长l_ij，建立认知用户j对不同信道i的传输需求时长列表。其中，由于同一认知用户在不同信道上的传输速率是不一样的，这与信息的编解码方式、用户的发射功率以及信道的衰落大小、信道容量都有一定的关系，所以同一认知用户对不同信道的传输需求时长是不同的；

F.在每个感知静默期，即在t₂＝t₁+mΔt(m＝0,1,2…)时刻，认知用户根据最新的感知结果更新信道数据库信息。其中，更新不同信道授权用户的空闲时间期望值1/λ_i和繁忙时间的期望值1/γ_i，进而更新空闲信道剩余时长列表；同理，令l_ij=l_ij-mΔt，更新传输需求时间列表；Δt为认知用户的感知-传输周期Δt＝Δt1+Δt2，认知用户的感知时长Δt1，传输时长Δt2；

（3）判断是否切换频谱，其中，比较空闲信道剩余时长列表和认知用户CR1对不同信道的传输需求时间列表中对应的项目，判断本地信道l_1i-T_i＞＝0，若是，则需要切换，转至步骤（4）；否则，转至步骤（6）；

（4）按信道选择概率大小对不同信道进行排序，选择具有最大信道选择概率且满足门限值T_ij＞0.5的信道i作为目标切换信道：

$i=\arg \underset{i}{\max }{T}_{\mathrm{ij}}$

其中，T_ij为信道选择概率值，若存在可用信道i满足上述条件，则进行频谱切换，转至步骤（5）；否则，转至步骤（6）；

（5）认知用户根据计算结果执行频谱切换，其中包括：

A.认知用户CR1根据判断结果在下一通信时期切换到目标信道；

B.认知用户CR1通过控制信道通知与其通信的CR2切换到相同的信道；

C.若切换成功，令L_ij＝L_ij-ε1，转至步骤（6）；若切换失败，令L_ij＝L_ij+ε2，转至步骤（2），其中，L_ij是学习因子，ε1和ε2分别为学习常数和遗忘常数；

（6）在通信期继续进行数据通信，经历Δt2判断是否完成通信，若是，转至步骤（7）；否则，返回步骤（2）；其中，Δt2为授权用户可容忍的最大干扰长度（认知用户的通信长度）；

（7）一次业务结束，等待下次业务。

需要进一步说明的是，所述的认知用户进行本地信道检测的方法如下：

在感知阶段，认知用户启动本地信号检测过程，检测授权用户信号，若认知用户在信道Chn检测到授权用户的信号能量大于检测门限，则信道Chn的本地感知结果Staten为1，n∈{1,2,3,......m}，m为本地需要检测的信道个数。检测门限值根据信道衰落情况和认知用户与授权用户发射机的距离而定，否则信道Chn的本地感知结果Staten为0；认知用户对邻居信道执行同样检测算法，得到可用信道的状态信息。

$\mathrm{Sen}=\left[\begin{array}{cccc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2& \·\·\·& \mathrm{Chm}\\ \mathrm{State}1& \mathrm{State}2& \·\·\·& \mathrm{Statem}\end{array}\right]$

需要进一步说明的是，将所述感知信息与聚集的其它可用频谱的状态信息进行融合处理的方法如下：

认知用户在每个感知周期都对信道状态进行感知，则结合信道的多次感知结果可以得到信道ON或OFF状态的持续时间，并记录在信道数据库中，OFF状态的持续时间为x_i＝(x₁，x₂，…，x_n)，ON状态的持续时间为y_i＝(y₁，y₂，…，y_n)，其中C为检测结果连续相同的次数。

需要进一步说明的是，所述建立空闲信道剩余时间列表的方法如下：

（1）授权用户的行为可以建模成ON/OFF指数交替模型，ON（状态1）代表忙，即授权用户在使用授权信道；OFF（状态0）代表闲，即授权用户释放授权信道。根据排队论的相关知识，业务请求的到达过程服从速率为λ_i的泊松随机过程，则业务请求到达时间间隔X_i（OFF）服从均值为1/λ_i的负指数分布；同理，业务离开过程服从速率为γ_i的泊松随机过程，每个业务请求的服务时间Y_i（ON）服从均值为1/γ_i的负指数分布：

$f\left(x_i\right)\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_i{e}^{-{\mathrm{\λ}}_i{y}_i},x>0\\ 0,\mathrm{other}\end{array}\right.$ $f\left(y_i\right)\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\γ}}_i{e}^{-{\mathrm{\γ}}_i{x}_i},y>0\\ 0,\mathrm{other}\end{array}\right.$

（2）对于认知用户而言，信道的可用率为：

${\mathrm{\η}}_i=\frac{{\mathrm{EX}}_i}{{\mathrm{EX}}_i+{\mathrm{EY}}_i}=\frac{\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i}}{\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i}+\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_i}}=\frac{{\mathrm{\γ}}_i}{{\mathrm{\γ}}_i+{\mathrm{\λ}}_i}$

（3）根据更新理论，从0状态转移到0状态的概率以及从1概率转移至0状态的概率分别为：

$P_{00}^i=1-{\mathrm{\η}}_i+{\mathrm{\η}}_i\·e^{-({\mathrm{\λ}}_i+{\mathrm{\γ}}_i)\mathrm{\Δt}}$

$P_{10}^i=1-{\mathrm{\η}}_i-(1-{\mathrm{\η}}_i)e^{-({\mathrm{\λ}}_i+{\mathrm{\γ}}_i)\mathrm{\Δt}}$

其中，Δt代表上一感知结果到下一感知周期的时间间隔；

（4）那么信道i在下一阶段的空闲概率为：

$P_i=\left\{\begin{array}{c}{P}_{00}^i,L_i=0\\ P_{10}^i,L_i=1\end{array}\right.$

其中，L_i为上一阶段信道i的状态。

（5）从信道的角度出发，计算不同信道的剩余空闲时长

，生成空闲信道剩余时长列表（可用资源的稳定性），其中，P_i为信道i在下一通信周期的空闲概率大小，λ_i为信道i中授权用户业务到达过程的泊松分布参数，Ch1、Ch2分别代表不同的信道，T₁、T₂分别为根据预测模型对Ch1和Ch2未来频谱的剩余空闲时间的估计值；

$T_i=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2\·\·\·\\ T_1& T_2\·\·\·\end{array}\right)$

需要进一步说明的是，所述认知用户j在可用信道i的传输所需时长列表的方法如下：

认知用户在任一信道上的传输所需时长等于认知用户要传输的数据量与传输速率的比值其中，S_data为本次业务需要传输的数据量，V_ij为认知用户CR1在信道i上的传输速率

从认知用户的角度出发，预测同一认知用户在不同信道上所需时长l_ij，建立认知用户j对不同信道i的传输需求时间列表：

$\mathrm{CR}1\left(l\right)=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2\·\·\·\\ l_{11}& l_{12}\·\·\·\end{array}\right)$

其中，Ch1、Ch2分别代表不同的信道，l₁₁、l₁₂表示认知用户CR1在Ch1和Ch2上的传输所需时长。

需要进一步说明的是，所述信道选择公式如下：

$T_{\mathrm{ij}}=\frac{T_i^n}{T_i^n+{\mathrm{\αl}}_{\mathrm{ij}}^n+{\mathrm{\βL}}_{\mathrm{ij}}^n}$

其中，αβ分别为影响l_ij和L_ij的正的常量系数。经过一段时间的观察后，未来频谱的可用信息可以通过预测得到，T_i为信道i的空闲剩余时间，l_ij为认知用户j在信道i上所需的传输时间，L_ij是一个学习因子，若切换成功且信道i满足认知用户的QoS要求，则认知用户j从成功中学习，L_ij更新为L_ij-ε1；若切换失败或信道i不能满足认知用户j的QoS要求，则信道i不适合认知用户j通信，认知用户j从失败中学习，L_ij更新为L_ij+ε2，ε1和ε2分别为学习常数和遗忘常数。

需要进一步说明的是，其特征在于，所述认知用户若不是首次接入网络，则直接转至步骤（2）。

需要进一步说明的是，假设一对正在通信的认知用户CR1和CR2，在基于感知与传输的交替通信模式下，认知用户的感知时长Δt1，传输时长Δt2，Δt2为授权用户可容忍的最大干扰长度（认知用户的通信长度），则感知-传输周期Δt＝Δt1+Δt2；

本发明有益效果在于：

1、本发明采用基于感知-传输模式的通信模型，建立起预测列表后，在每个感知周期都进行实时更新，可以动态追踪信道的变化，使预测的结果更加准确，避免对授权用户造成干扰。

2、本发明采取纯主动的切换策略，一旦发现本地信道无法满足认知用户的通信需求，及时根据预测结果寻找可用信道，在不对授权用户造成干扰的同时进行按需切换，能够有效减少切换次数。

3、本发明考虑了同一认知用户在不同信道的传输速率不同这一情况，有针对性的对信道的选择进行处理，减少认知用户切换信道时产生的碰撞。

4、本发明采用蚁群的分工算法作为信道选择算法，没有因认知用户之间合作产生的频谱切换时延；同时，当环境或者用户需求发生变化，认知用户可以很容易适应环境或者用户需求的即刻变化；再次，算法中的学习因子可以使认知用户趋向于选择最适合自己通信需求的信道，提高认知用户的满意度。

附图说明

图1为本发明的应用场景图；

图2为本发明的总流程图；

图3为本发明的频谱感知流程图；

图4为目标信道选择流程图；

图5为频谱切换过程流程图。

具体实施措施

术语说明：

感知静默期：IEEE802.22为了实现对授权用户的保护，规定静默期这个时段所有认知节点停止数据通信，进行频谱感知。

信道数据库：存储经过融合处理后的各个可用信道的感知统计信息。

空闲信道剩余时间列表：预测各个可用信道的空闲剩余时间，并以表格的形式存储。

传输需求时长列表：记录每个认知用户在不同信道传输相同的数据量所需的空闲时长的大小，以表格的形式存储。

控制信道：认知无线网络中专门用来传输频谱感知和频谱分配等控制信息的信道，不考虑干扰与退避问题。

数据信道：认知无线网络中的频谱资源，授权用户享有最高的优先级，认知用户以“伺机方式”接入并进行数据通信。

下面将结合附图对本发明作进一步详细描述。

如图1所示，为本发明的认知无线网络应用场景图，其中，场景中不存在管理中心，认知节点之间处于对等位置，认知用户之间通过控制信道传输控制信息，分配完成后在各自的数据信道上进行数据传输。当信道状态发生变化，认知用户需要通知与之通信的合作伙伴空出当前占用的信道，共同切换至另一空闲信道继续未完成的通信。

如图2~5所示，本发明为一种分布式认知无线网络中主动频谱切换的方法，包括以下步骤：

（1）初始化：

假设一对正在通信的认知用户CR1和CR2，在基于感知与传输的交替通信模式下，认知用户的感知时长Δt1，传输时长Δt2，Δt2为授权用户可容忍的最大干扰长度（认知用户的通信长度），则感知-传输周期Δt＝Δt1+Δt2；

如果认知用户是首次接入网络，认知用户没有对频谱的任何使用信息，信道数据库信息初始化为0，空闲信道剩余时间列表和认知用户对不同信道的传输需求时间列表分别初始化为T₀和CRj(l₀)；

如果认知用户不是首次接入网络，则直接转至步骤（2）。

（2）频谱感知：

A.认知用户接入信道后，在感知静默期启动对本地信号和邻居信号的检测过程，检测授权用户信号的能量大小；

B.若认知用户在信道Chn检测到授权用户的信号能量大于检测门限，则信道Chn的本地感知结果Staten为1，表明本地信道的授权用户在使用频谱，信道状态为繁忙；若信道Chn的本地感知结果Staten为0，则表明本地信道状态为空闲。同理，认知用户对邻居信道执行同样检测算法，得到可用信道的状态信息。其中，n∈{1,2,3,......m}，m为本地需要检测的信道个数，检测门限值根据信道衰落情况和认知用户与授权用户发射机的距离而定；

$\mathrm{Sen}=\left[\begin{array}{cccc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2& \·\·\·& \mathrm{Chm}\\ \mathrm{State}1& \mathrm{State}2& \·\·\·& \mathrm{Statem}\end{array}\right]$

C.认知用户之间通过控制信道共享感知信息，每个认知用户收集可用频谱的使用信息；

D.认知用户将自己的感知信息与聚集的其它可用频谱的状态信息进行融合处理，按如下方法进行：

认知用户在每个感知周期都对信道状态进行感知，则结合信道的多次感知结果可以得到信道ON或OFF状态的持续时间，并记录在信道数据库中，其中C为检测结果连续相同的次数；

处理结果按如下方式存储在信道数据库中，OFF状态的持续时间为x_i＝(x₁，x₂，…，x_n)；同理，ON状态的持续时间为y_i＝(y₁，y₂，…，y_n)。x_i、y_i分别表示信道i上授权用户的空闲与繁忙时间；

E.根据感知信息与历史经验信息建立并更新可用信道的预测列表：

经历t₁时间的观察后，授权用户的行为可以建模成ON/OFF指数交替模型，ON（状态1）代表忙，即授权用户在使用授权信道；OFF（状态0）代表闲，即授权用户释放授权信道。根据排队论的相关知识，业务请求的到达过程服从速率为λ_i的泊松随机过程，则业务请求到达时间间隔X_i（OFF）服从均值为1/λ_i的负指数分布；同理，业务离开过程服从速率为γ_i的泊松随机过程，每个业务请求的服务时间Y_i（ON）服从均值为1/γ_i的负指数分布： $f\left(x_i\right)\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_i{e}^{-{\mathrm{\λ}}_i{y}_i},x>0\\ 0,\mathrm{other}\end{array}\right.,$ $f\left(y_i\right)=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\γ}}_i{e}^{-{\mathrm{\γ}}_i{x}_i},y>0\\ 0,\mathrm{other}\end{array}\right.,$ 对于认知用户而言，信道的可用率为：

根据更新理论，从0状态转移到0状态的概率以及从1概率转移至0状态的概率分别为： $\left\{\begin{array}{c}{P}_{00}^i=1-{\mathrm{\η}}_i+{\mathrm{\η}}_i\·e^{-({\mathrm{\λ}}_i+{\mathrm{\γ}}_i)\mathrm{\Δt}}\\ P_{10}^i=1-{\mathrm{\η}}_i-(1-{\mathrm{\η}}_i)e^{-({\mathrm{\λ}}_i+{\mathrm{\γ}}_i)\mathrm{\Δt}}\end{array}\right.,$ 其中，Δt代表上一感知结果到下一感知周期的时间间隔，那么信道i在下一阶段的空闲概率为： $P_i=\left\{\begin{array}{c}{P}_{00}^i,L_i=0\\ P_{10}^i,L_i=1\end{array}\right.,$ 其中，L_i为上一阶段信道i的状态；

从信道的角度出发，计算不同信道的剩余空闲时长生成空闲信道剩余时长列表：

$T_i=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2\·\·\·\\ T_1& T_2\·\·\·\end{array}\right)$

在切换过程中，可用资源的稳定性，即认知用户能够占有该资源的持续时间是一个影响切换频率的重要因素，所以本发明把空闲信道的剩余时长作为一项参考指标。其中P_i为信道i在下一通信周期的空闲概率大小，λ_i为信道i中授权用户业务到达过程的泊松分布参数，Ch1、Ch2分别代表不同的信道，T₁、T₂分别为根据预测模型对Ch1和Ch2未来频谱的剩余空闲时间的估计值；

F.从认知用户的角度出发，预测同一认知用户在不同信道上所需时长l_ij，建立认知用户j对不同信道i的传输需求时间列表:：

$\mathrm{CR}1\left(l\right)=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2\·\·\·\\ l_{11}& l_{12}\·\·\·\end{array}\right)$

其中，Ch1、Ch2分别代表不同的信道，l₁₁、l₁₂表示认知用户CR1在Ch1和Ch2上的传输所需时长。同一认知用户在不同信道上的传输速率是不一样的，这与信息的编解码方式、用户的发射功率以及信道的衰落大小（信噪比）、信道容量都有一定的关系，认知用户在任一信道上的所需时长等于认知用户要传输的数据量与传输速率的比值：

其中，S_data为本次业务需要传输的数据量，V_ij为认知用户CR1在信道i上的传输速率 $V_{\mathrm{ij}}\≤R_{\max }=C=W1b(1+\frac{P}{N_{0}W});$

G.认知用户在每个感知静默期，即在t₂＝t₁+mΔt(m＝0,1,2…)时刻，认知用户根据最新的感知结果更新信道数据库信息，不同信道授权用户的空闲时间期望值1/λ_i和繁忙时间的期望值1/γ_i，进而更新空闲信道剩余时长列表；令l_ij=l_ij-mΔt，更新传输需求时间列表；

（3）判断是否需要切换，方法如下：

比较空闲信道剩余时长列表和认知用户CR1对不同信道的传输需求时间列表中对应的项目，判断本地信道l_1i-T_i＞＝0，若是，则需要切换，转至步骤（4）；否则，转至步骤（6）。

（4）选择目标信道：

A.计算认知用户CR1对不同信道的选择概率大小：

$T_{\mathrm{ij}}=\frac{T_i^n}{T_i^n+{\mathrm{\αl}}_{\mathrm{ij}}^n+{\mathrm{\βL}}_{\mathrm{ij}}^n}$

其中，αβ分别为影响l_ij和L_ij的正的常量系数。经过一段时间的观察后，未来频谱的可用信息可以通过预测得到，T_i为信道i的空闲剩余时间，l_ij为认知用户j在信道i上所需的传输时间，L_ij是一个学习因子，若信道i满足认知用户的QoS要求，则认知用户j从成功中学习，；若信道i不能满足认知用户j的QoS要求，则信道i不适合认知用户j通信，认知用户j从失败中学习；

B.按信道选择概率大小对不同信道进行排序，选择具有最大信道选择概率且满足门限值T_ij＞0.5的信道i作为目标切换信道：

$i=\arg \underset{i}{\max }{T}_{\mathrm{ij}}$

C.若存在可用信道i满足上述条件，则进行频谱切换，转至步骤（5）；否则，转至步骤（6）。

（5）认知用户根据计算结果执行频谱切换：

A.认知用户CR1通过控制信道以＜t₂,i＞的格式通知与其通信的CR2何时进行切换以及切换到哪个信道，其中，t₂为切换的时间点，i为通过计算得出的目标切换信道；

B.认知用户CR1与CR2在下一通信时期共同切换到目标信道恢复通信；

C.若信道i满足认知用户的QoS要求，则令L_ij＝L_ij-ε1；若信道i不能满足认知用户的QoS要求，则更新L_ij＝L_ij+ε2；其中，L_ij为学习因子，ε1和ε2分别为学习常数和遗忘常数；

（6）在通信期继续进行数据通信，经历Δt2判断是否完成通信，若是，转至步骤（7）；否则，返回步骤（2）。

（7）一次业务结束，等待下次业务。

Claims (7)

1.一种分布式认知无线网络中主动频谱切换的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

（1）认知用户初始化，其中所述认知用户属于首次接入网络，其并未对频谱存在任何使用信息，信道数据库信息初始化为0，空闲信道剩余时间列表和认知用户对不同信道的传输需求时间列表分别初始化为T₀和CRj(l₀)；

（2）频谱感知，其中在所述频谱感知过程中包括以下步骤：

A.所述认知用户接入信道后，在感知静默期对本地信道和邻居信道的状态进行频谱感知，其中每个认知用户的能力有限，不能进行大范围的全频段的连续监测，只能感知部分信道的状态信息；

B.所述认知用户之间通过控制信道可以共享感知信息，每个认知用户收集可用频谱的使用信息。其中，所述控制信道为专用的认知业务交互信息的信道，独立于用于数据通信的认知数据信道之外；

C.所述认知用户将所述感知信息与聚集的其它可用频谱的状态信息进行融合处理，并存储在信道数据库中；

D.经历t₁时间的观察后，从信道的角度出发，认知用户利用信道数据库中的信息建立空闲信道剩余时间列表；

E.从认知用户的角度出发，预测同一认知用户在不同信道上所需时长l_ij，建立认知用户j对不同信道i的传输需求时长列表，其中，由于同一认知用户在不同信道上的传输速率是不一样的，这与信息的编解码方式、用户的发射功率以及信道的衰落大小、信道容量都有一定的关系，所以同一认知用户对不同信道的传输需求时长是不同的；

F.在每个感知静默期，即在t₂＝t₁+mΔt(m＝0,1,2…)时刻，认知用户根据最新的感知结果更新信道数据库信息，其中，更新不同信道授权用户的空闲时间期望值1/λ_i和繁忙时间的期望值1/γ_i，进而更新空闲信道剩余时长列表；同理，令l_ij=l_ij-mΔt，更新传输需求时间列表；Δt为认知用户的感知-传输周期Δt＝Δt1+Δt2，认知用户的感知时长Δt1，传输时长Δt2；

（3）判断是否切换频谱，其中，比较空闲信道剩余时长列表和认知用户CR1对不同信道的传输需求时间列表中对应的项目，判断本地信道l_1i-T_i＞＝0，若是，则需要切换，转至步骤（4）；否则，转至步骤（6）；

（4）按信道选择概率大小对不同信道进行排序，选择具有最大信道选择概率且满足门限值T_ij＞0.5信道i作为目标切换信道：

$i=\arg \underset{i}{\max }{T}_{\mathrm{ij}}$

其中，T_ij为信道选择概率值，若存在可用信道i满足上述条件，则进行频谱切换，转至步骤（5）；否则，转至步骤（6）；

（5）认知用户根据计算结果执行频谱切换，其中包括：

A.认知用户CR1根据判断结果在下一通信时期切换到目标信道；

B.认知用户CR1通过控制信道通知与其通信的CR2切换到相同的信道；

C.若切换成功，令L_ij=L_ij-ε1，转至步骤（6）；若切换失败，令L_ij=L_ij+ε2，转至步骤（2），其中，L_ij是学习因子，ε1和ε2分别为学习常数和遗忘常数；

（6）在通信期继续进行数据通信，经历Δt2后判断是否完成通信，若是，转至步骤（7）；否则，返回步骤（2），其中，Δt2为授权用户可容忍的最大干扰长度（认知用户的通信长度）；

（7）一次业务结束，等待下次业务。

2.根据权利要求1所述的主动频谱切换方法，其特征在于，所述的认知用户进行本地信道检测的方法如下：

在感知阶段，认知用户启动本地信号检测过程，检测授权用户信号，若认知用户在信道Chn检测到授权用户的信号能量大于检测门限，则信道Chn的本地感知结果Staten为1，n∈{1,2,3,......m}，m为本地需要检测的信道个数。检测门限值根据信道衰落情况和认知用户与授权用户发射机的距离而定，否则信道Chn的本地感知结果Staten为0；认知用户对邻居信道执行同样检测算法，得到可用信道的状态信息。

$\mathrm{Sen}=\left[\begin{array}{cccc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2& \·\·\·& \mathrm{Chm}\\ \mathrm{State}1& \mathrm{State}2& \·\·\·& \mathrm{Statem}\end{array}\right]$

3.根据权利要求1所述的主动频谱切换方法，其特征在于，将所述感知信息与聚集的其它可用频谱的状态信息进行融合处理的方法如下：

认知用户在每个感知周期都对信道状态进行感知，则结合信道的多次感知结果可以得到信道ON或OFF状态的持续时间，并记录在信道数据库中，OFF状态的持续时间为x_i＝(x₁，x₂，…，x_n)，ON状态的持续时间为y_i＝(y₁，y₂，…，y_n)，其中C为检测结果连续相同的次数。

4.根据权利要求1所述的主动频谱切换方法，其特征在于，所述建立空闲信道剩余时间列表的方法如下：

（1）授权用户的行为可以建模成ON/OFF指数交替模型，ON（状态1）代表忙，即授权用户在使用授权信道；OFF（状态0）代表闲，即授权用户释放授权信道。根据排队论的相关知识，业务请求的到达过程服从速率为λ_i的泊松随机过程，则业务请求到达时间间隔X_i（OFF）服从均值为1/λ_i的负指数分布；同理，业务离开过程服从速率为γ_i的泊松随机过程，每个业务请求的服务时间Y_i（ON）服从均值为1/γ_i的负指数分布：

$f\left(x_i\right)\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_i{e}^{-{\mathrm{\λ}}_i{y}_i},x>0\\ 0,\mathrm{other}\end{array}\right.$ $f\left(y_i\right)=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\γ}}_i{e}^{-{\mathrm{\γ}}_i{x}_i},y>0\\ 0,\mathrm{other}\end{array}\right.$

（2）对于认知用户而言，信道的可用率为：

${\mathrm{\η}}_i=\frac{{\mathrm{EX}}_i}{{\mathrm{EX}}_i+{\mathrm{EY}}_i}=\frac{\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i}}{\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i}+\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_i}}=\frac{{\mathrm{\γ}}_i}{{\mathrm{\γ}}_i+{\mathrm{\λ}}_i}$

（3）根据更新理论，从0状态转移到0状态的概率以及从1概率转移至0状态的概率分别为：

$P_{00}^i=1-{\mathrm{\η}}_i+{\mathrm{\η}}_i\·e^{-({\mathrm{\λ}}_i+{\mathrm{\γ}}_i)\mathrm{\Δt}}$

$P_{10}^i=1-{\mathrm{\η}}_i-(1-{\mathrm{\η}}_i)e^{-({\mathrm{\λ}}_i+{\mathrm{\γ}}_i)\mathrm{\Δt}}$

其中，Δt代表上一感知结果到下一感知周期的时间间隔；

（4）那么信道i在下一阶段的空闲概率为：

$P_i=\left\{\begin{array}{c}{P}_{00}^i,L_i=0\\ P_{10}^i,L_i=1\end{array}\right.$

其中，L_i为上一阶段信道i的状态。

（5）从信道的角度出发，计算不同信道的剩余空闲时长

生成空闲信道剩余时长列表（可用资源的稳定性），其中P_i为信道i在下一通信周期的空闲概率大小，λ_i为信道i中授权用户业务到达过程的泊松分布参数，Ch1、Ch2分别代表不同的信道，T₁、T₂分别为根据预测模型对Ch1和Ch2未来频谱的剩余空闲时间的估计值；

$T_i=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2\·\·\·\\ T_1& T_2\·\·\·\end{array}\right)$

5.根据权利要求1所述的主动频谱切换方法，其特征在于，所述认知用户j在可用信道i的传输所需时长列表的生成方法如下：

认知用户在任一信道上的传输所需时长等于认知用户要传输的数据量与传输速率的比值

其中，S_data为本次业务需要传输的数据量，V_ij为认知用户CR1在信道i上的传输速率

从认知用户的角度出发，预测同一认知用户在不同信道上所需时长l_ij，建立认知用户j对不同信道i的传输需求时间列表:

$\mathrm{CR}1\left(l\right)=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{Ch}1& \mathrm{Ch}2\·\·\·\\ l_{11}& l_{12}\·\·\·\end{array}\right)$

其中，Ch1、Ch2分别代表不同的信道，l₁₁、l₁₂表示认知用户CR1在Ch1和Ch2上的传输所需时长。

6.根据权利要求1所述的主动频谱切换方法，其特征在于，所述的信道选择公式如下：

$T_{\mathrm{ij}}=\frac{T_i^n}{T_i^n+{\mathrm{\αl}}_{\mathrm{ij}}^n+{\mathrm{\βL}}_{\mathrm{ij}}^n}$

其中，αβ分别为影响l_ij和L_ij的正的常量系数。经过一段时间的观察后，未来频谱的可用信息可以通过预测得到，T_i为信道i的空闲剩余时间，l_ij为认知用户j在信道i上所需的传输时间。L_ij是一个学习因子，若切换成功且信道i满足认知用户的QoS要求，则认知用户j从成功中学习，L_ij更新为L_ij-ε1；若切换失败或信道i不能满足认知用户j的QoS要求，则信道i不适合认知用户j通信，认知用户j从失败中学习，L_ij更新为L_ij+ε2，ε1和ε2分别为学习常数和遗忘常数。

7.根据权利要求书1所述的主动频谱切换方法，其特征在于，所述认知用户若不是首次接入网络，则直接转至步骤（2）。

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