CN104168622A - 基于信道跳变的分布式多信道握手方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于信道跳变的分布式多信道握手方法，主要解决现有方法频谱利用率和公平性低的问题。其实现步骤是：1)在协商阶段，所有的认知用户按照信道跳变序列进行协商；2)协商成功的认知用户对计算可用于数据传输的目标信道集合O；3)协商成功的认知用户对使用置信上限UCB1算法进行数据传输；4)在数据传输阶段，更新目标信道集合O，协商成功的认知用户对使用置信上限UCB1算法进行数据传输；5)没有协商成功的认知用户对等待下一个周期的协商阶段继续协商。本发明经过接入优先级和通信阶段的周期性循环，使系统性能达到最优，提高了频谱利用率和公平性，可用于认知无线电网络中。

Description

基于信道跳变的分布式多信道握手方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种分布式多信道握手方法，可用在认知无线电网络中。

背景技术

近年来，随着无线通信的快速发展，可用的频谱资源变得越来越稀缺，但是美国联邦通讯委员会FCC发现：全球移动通信系统GSM蜂窝移动业务下行频段占用度特别高达70％以上，而其他业务频段的占用度都很低。得出的结论为：无线频谱没有得到充分的利用。目前研究的认知无线电技术可以对不可再生的频谱资源实现再利用，通过认知节点感知频谱空洞，然后利用频谱空洞进行机会接入，提高了频谱的利用率，因此受到了广泛的关注。

然而随着认知无线电技术的发展，很多传统通信网络不曾遇到的挑战陆续出现，比如：在一个认知无线电网路中，存在多个认知用户，认知用户和授权用户要同时使用频谱资源，并且保证认知用户不会对授权用户造成干扰，如何解决认知用户对之间有效协商并且在数据传输中能够最大化系统吞吐量的问题，学者们主要由两个方向对其进行研究，一个方面是基于固定控制信道的握手方法，另一个是基于信道跳变的握手方法。在基于固定控制信道的握手方法中的信道，一类是控制信道，仅用来传输信令信息，所有的控制信息都在该信道上交互；另一类是数据信道，仅用来传输数据信息和确认信息；在基于信道跳变的握手方法中，每个信道都可以传输信令信息和数据信息，所有的认知节点都按照序列在不同的信道上跳变。在基于固定控制信道的握手方法中，一旦授权用户连续使用固定控制信道很长时间，一切控制信息的交换将会被阻塞，存在信道不稳定和饱和问题。所以基于信道跳变的握手方法更适用于未来的认知无线电网络。

目前，认知网络中基于信道跳变的多信道握手方法都在数据传输时还是利用信道跳变序列在不同的信道上跳变，如Guey-Yun Chang等在IEEE TRANSACTIONS ONMOBILE COMPUTING 2014《Novel Channel-Hopping Schemes for Cognitive RadioNetworks》一文中，提出了一种基于信道跳变的握手方法，此方法以各个信道跳变序列的重合度达到最大为目的，很好地解决多个认知用户对的协商，但此方法的不足有两点：一是频谱利用率低，表现在两个方面：一方面是没有考虑到认知用户对在数据传输时的信道跳变序列频繁重合问题，从而会造成多个认知用户之间频繁地发生碰撞；另一个方面是当认知用户个数比较少的时候，没必要用所有信道来构造信道跳变序列，因为构造信道跳变序列的信道数越多，序列之间重合的间隔时间越长，从而导致所有认知用户对协商成功花费的时间越长；二是认知用户之间成功接入信道的公平性低。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种基于信道跳变的多用户多信道握手方法，以提高频谱利用率和认知用户之间成功接入信道的公平性。

实现本发明目的的技术方案是：假定认知无线电通信系统的每个通信阶段由协商阶段和数据传输阶段构成。在协商阶段，所有认知用户按照默认的信道跳变序列进行协商，协商成功的认知用户对根据序列特征剔除其他用户在此时隙可能用于协商的信道，得出在协商阶段的剩余时间内可用于数据传输的目标信道集合，并使用解决多臂赌博机模型算法之一的置信上限UCB1算法，对信道空闲概率进行预测；再根据当前的预测结果，将目标信道集合中的信道进行排序，利用接入优先级分别接入对应的信道进行数据传输；在数据传输阶段，将数据传输信道集合更新为所有的信道，协商成功的认知用户对都利用置信上限UCB1算法进行数据传输；经过接入优先级和通信阶段的多次周期性循环，使系统性能达到最优。具体实现步骤包括如下：

1)初始化：

1a)设系统中共有N条信道，M对认知用户，即发送端和接收端认知用户个数分别为M，且M≤N；

设发送端认知用户d的编号r和接收端认知用户h的编号v为：

r∈{1,2,…,M}，v∈{1,2,…,M}；

设发送端信道跳变序列集合TCH和接收端信道跳变序列集合RCH为：

TCH＝{tch₁,tch₂,...,tch_M}，RCH＝{rch₁,rch₂,...,rch_M}，

其中，tch_b是第b个发送端信道跳变序列，b＝1,2,...,M，rch_c是第c个接收端信道跳变序列，c＝1,2,...,M；

1b)每个认知用户对每一条信道进行一次感知，初始化置信上限UCB1算法的参数为：

当前时隙数n：n＝1；

发送端认知用户d感知信道f的次数：T_f,d(1)＝1，发送端认知用户d感知信道f且是空闲的次数：其中f∈{0,1,…,N-1}；

接收端认知用户h感知信道p的次数：T_p,h(1)＝1，接收端认知用户h感知信道p且是空闲的次数：其中p∈{0,1,…,N-1}；

2)认知用户根据编号在相应的信道跳变序列集合中选择信道跳变序列，即发送端认知用户d在发送端信道跳变序列集合TCH中选择发送端信道跳变序列tch_r，接收端认知用户h在接收端信道跳变序列集合RCH中选择rch_v；

3)设通信阶段发生在第U个周期，发送端认知用户d根据编号r、认知用户对数M和通信阶段发生的周期号U计算接入优先级a；

4)根据步骤2)得到的信道跳变序列，每对认知用户对所选择的信道进行感知，得到信道状态为空闲或者忙碌的不同状态；

5)根据不同的信道状态做出相应的决策；

5a)对于发送端认知用户d，若感知信道f的状态为空闲，则执行步骤5a1)，否则等待下一时隙继续感知，执行步骤5a2)；

5a1)发送控制帧s_d，该控制帧包括：发送端认知用户d的编号r、接收端认知用户h的编号v与发送端认知用户d的接入优先级a，再执行步骤5a2)；

5a2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、发送端认知用户d感知信道f的次数T_f,d(n)＝T_f,d(n-1)+1、发送端认知用户d感知信道f且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{f,d}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_f\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{f,d}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_f\left(k\right);$

5b)对于接收端认知用户h，若感知信道p的状态为空闲，执行步骤5b1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤5b2)；

5b1)等待接收控制帧，如果接收到正确的控制帧s_d，则发送确认帧ACK，再执行步骤5b2)；否则不发送，直接执行步骤5b2)；

5b2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、接收端认知用户h感知信道p的次数T_p,h(n)＝T_p,h(n-1)+1和接收端认知用户h感知信道p且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{p,h}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_p\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{p,h}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_p\left(k\right);$

6)如果发送端认知用户d接收到步骤5b1)中的确认帧ACK，则发送端认知用户d和接收端认知用户h协商成功，执行步骤7)；否则协商失败，等待下一时隙继续感知，返回步骤4)；

7)根据步骤2)得到的信道跳变序列，协商成功的认知用户对计算可用于传输数据的目标信道集合O；

8)协商成功的认知用户对，根据步骤5a2)和5b2)更新后的参数使用置信上限UCB1算法，计算目标信道集合O中的每条信道的空闲概率预测值，并根据空闲概率预测值的大小对这些信道进行排序；

9)根据步骤8)得到的信道排序结果X，协商成功的认知用户对进行协商阶段的数据传输；

10)协商阶段结束之后，将目标信道集合O中的信道更新为系统中的所有信道，协商成功的认知用户对再进入数据传输阶段完成数据传输；没有协商成功的认知用户对，等待下一个周期的协商阶段继续协商；

11)本周期通信阶段结束之后进入下一周期，所有的认知用户执行步骤3)到步骤10)。

本发明与现有技术相比，具有如下优点：

(1)本发明采用置信上限UCB1算法进行数据传输，与现有使用信道跳变的方法相比，可以提高频谱利用率。

(2)本发明在协商阶段也有数据传输，与现有在协商阶段只能进行协商的方法相比，可以提高系统吞吐量。

(3)本发明利用接入优先级的旋转，与现有随机选择或者固定接入优先级的方法相比，可以提高认知用户成功接入信道的公平性。

附图说明

图1是本发明的使用场景图；

图2是本发明的实施流程图；

图3是本发明中的信道时隙图；

图4是本发明与现有方法的累积接入时间对比曲线；

图5是本发明与现有方法的信道利用率对比曲线。

具体实施方式

以下参照附图，对本发明的技术方案和效果做进一步描述：

参照图1，本发明的使用的认知无线电网络中，有N条授权信道，M对认知用户，且M≤N。设认知无线电网络中的环境是平稳缓慢变化的，并且每个认知用户在同一时刻对相同信道的感知结果是相同的。信道被分为一个一个的时隙，每一个时隙的长度为T，其包括感知时间τ_s、接入时间T_a和确认时间τ_d，其中，τ_d→0，τ_s远远小于T，如图3所示。

参照图2，本发明在图1所示场景中的实现分为协商阶段和数据传输阶段。

一.协商阶段

步骤1.初始化参数。

1a)初始化信道和认知用户对：

设系统中共有N条信道，M对认知用户，即发送端和接收端认知用户个数分别为M，且M≤N；

设发送端认知用户d的编号r和接收端认知用户h的编号v为：

r∈{1,2,…,M}，v∈{1,2,…,M}；

设发送端信道跳变序列集合TCH和接收端信道跳变序列集合RCH为：

TCH＝{tch₁,tch₂,...,tch_M}，RCH＝{rch₁,rch₂,...,rch_M}，

其中，tch_b是第b个发送端信道跳变序列，b＝1,2,...,M，rch_c是第c个接收端信道跳变序列，c＝1,2,...,M；

1b)初始化置信上限UCB1算法的参数：

每个认知用户对每一条信道进行一次感知，初始化置信上限UCB1算法的参数为：

当前时隙数n：n＝1；

到当前时隙n为止，送端认知用户d感知信道f的次数：T_f,d(1)＝1，发送端认知用户d感知信道f且是空闲的次数：其中f∈{0,1,…,N-1}；

到当前时隙n为止，接收端认知用户h感知信道p的次数：T_p,h(1)＝1，接收端认知用户h感知信道p且是空闲的次数：其中p∈{0,1,…,N-1}。

步骤2，每个认知用户在相应的信道跳变序列集合中选择信道跳变序列。

2a)发送端认知用户d根据编号r在发送端信道跳变序列集合TCH中选择发送端信道跳变序列tch_r；

2b)接收端认知用户h根据编号v在接收端信道跳变序列集合RCH中选择接收端信道跳变序列rch_v。

步骤3，发送端认知用户d选择接入优先级a。

认知用户选择接入优先级目前有多种技术手段，总体分为随机选择和利用公式计算。

本实例中采用公式计算，其公式为a＝mod((r+U),M)+1，a∈{1,2,..,M}，

其中，r为发送端认知用户d的编号，M为认知用户对数，U为通信阶段发生的周期号。

步骤4，根据所述步骤2得到的信道跳变序列，每对认知用户对所选择的信道进行感知。

4a)发送端认知用户d对发送端信道跳变序列tch_d中的信道f进行感知；

4b)接收端认知用户h对接收端信道跳变序列rch_h中的信道p进行感知。

步骤5，根据不同的信道状态做出相应的决策。

5a)对于发送端认知用户d，若感知信道f的状态为空闲，则执行步骤5a1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤5a2)；

5a1)发送端认知用户d发送控制帧s_d，该控制帧包括：发送端认知用户d的编号r、接收端认知用户h的编号v与发送端认知用户d的接入优先级a，再执行步骤5a2)；

5a2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、发送端认知用户d感知信道f的次数T_f,d(n)＝T_f,d(n-1)+1、发送端认知用户d感知信道f且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{f,d}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_f\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{f,d}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_f\left(k\right);$

5b)对于接收端认知用户h，若感知信道p的状态为空闲，则执行步骤5b1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤5b2)；

5b1)接收端认知用户h等待接收控制帧，如果接收到正确的控制帧s_d，则发送确认帧ACK，再执行步骤5b2)；否则不发送，直接执行步骤5b2)；

5b2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、接收端认知用户h感知信道p的次数T_p,h(n)＝T_p,h(n-1)+1、接收端认知用户h感知信道p且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{p,h}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_p\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{p,h}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_p\left(k\right).$

步骤6，如果发送端认知用户d接收到步骤5b1)中的确认帧ACK，则发送端认知用户d和接收端认知用户h协商成功，执行步骤7；否则协商失败，等待下一时隙继续感知，返回步骤4。

步骤7，协商成功的认知用户对计算出可用于在协商阶段的剩余时间内传输数据的目标信道集合O。

7a)协商成功的认知用户对根据步骤2得到的信道跳变序列，计算出其他认知用户在此时隙不用于协商的信道集合CH；

7b)计算信道集合CH和备选数据传输信道集合C的并集，得到用于传输数据的目标信道集合：O＝CH∪C，其中，C＝{L,L+1,...,N-1}，L是用于构造信道跳变序列的信道个数，2≤L＜N且mod(L,2)＝0。

步骤8，协商成功的认知用户使用置信上限UCB1算法，计算目标信道集合O中每条信道的空闲概率预测值，根据空闲概率预测值的大小对这些信道进行排序。

8a)发送端认知用户d根据步骤5a2)更新的参数，计算每条信道的空闲概率预测值g_f,d，计算的依据是Agrawal在1995年的文章《Sample mean based index policies withO(log n)regret for the multi-armed bandit problem》中提出的置信上限UCB1算法中公式求得：

其中，g_f,d∈{g_1,d,g_2,d,...,g_W,d}，W是目标信道集合O中的信道个数，表示一个单边置信区间的大小；

8b)接收端认知用户h根据步骤5b2)更新的参数，利用置信上限UCB1算法中的公式计算每条信道的空闲概率预测值g_p,h：

$g_{p,h}=\underset{k=1}{\overset{T_{p,,h}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}\frac{r_f\left(k\right)}{T_{p,h}\left(n\right)}+\sqrt{\frac{2\log n}{T_{p,h}\left(n\right)}},$ 其中，g_p,d∈{g_1,d,g_2,d,...,g_W,d}， $\sqrt{\frac{2\log n}{T_{p,h}\left(n\right)}}$ 表示一个单边置信区间的大小；

8c)设每个认知用户在同一时刻对同一个信道的感知结果是相同的，则发送端认知用户d和接收端认知用户h对信道的排序结果是相同的，设其为：X＝{ch₁,ch₂,...,ch_W}，其中，ch_j是信道排序结果X中的第j个信道，j＝1,2,...,W。

步骤9，根据步骤8得到的信道排序结果，协商成功的认知用户对进行数据传输。

9a)对于发送端认知用户d，选择与接入优先级a相对应的信道ch_z进行感知，若对其感知的结果为空闲状态，则执行步骤9a1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤9a2)，其中ch_z是信道排序结果X中的第z个信道，z＝a；

9a1)发送端认知用户d接入信道ch_z，并利用该时隙中剩余的可用时间T_a发送数据，再执行步骤9a2)，其中，T_a＝T-τ_s，T表示时隙长度，τ_s表示感知一次信道所需时间；

9a2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、发送端认知用户d感知信道ch_z的次数发送端认知用户d感知信道ch_z且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{ch}}_z,d}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{ch}}_z}\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{ch}}_z,d}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{ch}}_z}\left(k\right);$

9b)接收端认知用户h根据接入优先级a，选择与其相对应的信道ch_z进行感知，若对其感知的结果为空闲状态，则执行步骤9b1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤9b2)；

9b1)接收端认知用户h接收数据，如果接收到正确数据，则发送确认信号，再执行步骤9b2)；否则不发送，直接执行步骤9b2)；

9b2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、接收端认知用户h感知信道ch_z的次数接收端认知用户h感知信道ch_z且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{ch}}_z,h}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{ch}}_z}\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{ch}}_z,h}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{ch}}_z}\left(k\right).$

二.数据传输阶段

步骤10，协商阶段结束之后，根据不同的协商结果做出相应的决策。

10a)对于协商成功的认知用户对，将目标信道集合O中的信道更新为系统中的所有信道进行信道排序，具体的信道排序过程与协商阶段信道排序过程类似，其步骤如下：

10a1)发送端认知用户d根据步骤9a2)更新的参数，利用置信上限UCB1算法中公式求得每条信道的空闲概率预测值g_f,d：

其中，g_f,d∈{g_1,d,g_2,d,...,g_E,d}，E是目标信道集合O中的信道个数，表示一个单边置信区间的大小；

10a2)接收端认知用户h根据步骤9b2)更新的参数，利用置信上限UCB1算法中的公式计算每条信道的空闲概率预测值g_p,h：

$g_{p,h}=\underset{k=1}{\overset{T_{p,,h}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}\frac{r_f\left(k\right)}{T_{p,h}\left(n\right)}+\sqrt{\frac{2\log n}{T_{p,h}\left(n\right)}},$ 其中，g_p,d∈{g_1,d,g_2,d,...,g_E,d}， $\sqrt{\frac{2\log n}{T_{p,h}\left(n\right)}}$ 表示一个单边置信区间的大小；

10a3)设每个认知用户在同一时刻对同一个信道的感知结果是相同的，则发送端认知用户d和接收端认知用户h对信道的排序结果是相同的，设其为：Y＝{chl₁,chl₂,...,chl_E}，其中，chl_i是信道排序结果Y中的第i个信道，i＝1,2,...,E；

10b)对于没有协商成功的认知用户对，等待下一个周期的协商阶段继续协商。

步骤11，根据步骤10得到的信道排序结果，协商成功的认知用户对进行数据传输,具体的数据传输过程与协商阶段数据传输过程类似，其步骤如下：

11a)对于发送端认知用户d，选择与接入优先级a相对应的信道chl_s进行感知，若对其感知的结果为空闲状态，则执行步骤11a1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤11a2)，其中chl_s是信道排序结果Y中的第s个信道，s＝a；

11a1)发送端认知用户d接入信道chl_s，并利用该时隙中剩余的可用时间T_a发送数据，再执行步骤11a2)，其中，T_a＝T-τ_s，T表示时隙长度，τ_s表示感知一次信道所需时间；

11a2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、发送端认知用户d感知信道chl_s的次数发送端认知用户d感知信道chl_s且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{chl}}_s,d}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{chl}}_s}\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{chl}}_s,d}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{chl}}_s}\left(k\right);$

11b)接收端认知用户h根据接入优先级a，选择与其相对应的信道chl_s进行感知，若对其感知的结果为空闲状态，则执行步骤11b1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤11b2)；

11b1)接收端认知用户h接收数据，如果接收到正确数据，则发送确认信号，再执行步骤11b2)；否则不发送，直接执行步骤11b2)；

11b2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、接收端认知用户h感知信道chl_s的次数接收端认知用户h感知信道chl_s且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{chl}}_s,h}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{chl}}_s}\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{chl}}_s,h}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{chl}}_s}\left(k\right).$

步骤12，本周期通信阶段结束之后进入下一周期，所有的认知用户执行步骤3到步骤11。

本发明的效果可通过仿真进一步说明：

1)设置仿真参数

设16条授权信道都服从伯努利分布模型，其空闲概率分别为(0.9,0.8,0.7,0.6,0.7,0.7,0.6,0.9,0.5,0.6,0.55,0.3,0.4,0.7,0.2,0.5)，认知用户对数是16。总仿真时隙数为4000，时隙长度T设为1s，感知所需时间τ_s设为0.1s，仿真次数是100次，然后对获得的结果进行统计平均。

设累积接入时间为M个认知用户经过n个时隙获得的累积接入时间，其中，μ_d(q)是认知用户d在时隙q得到的接入时间。对于累积接入时间的统计规定如下：如果发送端认知用户d感知信道f的状态为空闲且数据传输成功，则获得累积接入时间为T_a＝T-τ_s，即0.9s；否则不获得累积接入时间。

对于信道利用率的计算规定如下：在信道的空闲概率已知的条件下，认知用户利用的信道空闲时隙总和与信道实际空闲时隙总和之比。

2)仿真内容与结果

仿真1，累积接入时间对比

取本发明中协商阶段与数据传输阶段的比例为1:4，用于构造信道跳变序列的信道个数为10；

取现有方法中用于构造信道跳变序列的信道个数为16。

对本发明与现有方法的累积接入时间进行仿真，得到的对比柱状图如图4所示。

从图4可见，本发明提高了认知用户的累积接入时间即频谱利用率；改善了认知用户成功接入信道的公平性。

仿真2，系统信道利用率对比

取本发明中协商阶段与数据传输阶段的比例取为1:4，用于构造信道跳变序列的信道个数取为10；

取现有方法中用于构造信道跳变序列的信道个数为16。

对本发明与现有方法的系统信道利用率进行仿真，得到的对比曲线如图5所示。图5显示了认知用户对数从2变化到16时，其系统信道利用率的变化情况。

从图5可见，本发明能提高系统信道利用率即频谱利用率，可减少认知用户之间的碰撞。

Claims (4)

1.一种基于信道跳变的分布式多信道握手方法，包括如下步骤：

1)初始化：

1a)设系统中共有N条信道，M对认知用户，即发送端和接收端认知用户个数分别为M，且M≤N；

设发送端认知用户d的编号r和接收端认知用户h的编号v为：

r∈{1,2,…,M}，v∈{1,2,…,M}；

设发送端信道跳变序列集合TCH和接收端信道跳变序列集合RCH为：

TCH＝{tch₁,tch₂,...,tch_M}，RCH＝{rch₁,rch₂,...,rch_M}，

其中，tch_b是第b个发送端信道跳变序列，b＝1,2,...,M，rch_c是第c个接收端信道跳变序列，c＝1,2,...,M；

1b)每个认知用户对每一条信道进行一次感知，初始化置信上限UCB1算法的参数为：

当前时隙数n：n＝1；

发送端认知用户d感知信道f的次数：T_f,d(1)＝1，发送端认知用户d感知信道f且是空闲的次数：其中f∈{0,1,…,N-1}；

接收端认知用户h感知信道p的次数：T_p,h(1)＝1，接收端认知用户h感知信道p且是空闲的次数：其中p∈{0,1,…,N-1}；

2)认知用户根据编号在相应的信道跳变序列集合中选择信道跳变序列，即发送端认知用户d在发送端信道跳变序列集合TCH中选择发送端信道跳变序列tch_r，接收端认知用户h在接收端信道跳变序列集合RCH中选择rch_v；

3)设通信阶段发生在第U个周期，发送端认知用户d根据编号r、认知用户对数M和通信阶段发生的周期号U计算接入优先级a；

4)根据步骤2)得到的信道跳变序列，每对认知用户对所选择的信道进行感知，得到信道状态为空闲或者忙碌的不同状态；

5)根据不同的信道状态做出相应的决策；

5a)对于发送端认知用户d，若感知信道f的状态为空闲，则执行步骤5a1)，否则等待下一时隙继续感知，执行步骤5a2)；

5a1)发送控制帧s_d，该控制帧包括：发送端认知用户d的编号r、接收端认知用户h的编号v与发送端认知用户d的接入优先级a，再执行步骤5a2)；

5a2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、发送端认知用户d感知信道f的次数T_f,d(n)＝T_f,d(n-1)+1、发送端认知用户d感知信道f且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{f,d}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_f\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{f,d}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_f\left(k\right);$

5b)对于接收端认知用户h，若感知信道p的状态为空闲，执行步骤5b1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤5b2)；

5b1)等待接收控制帧，如果接收到正确的控制帧s_d，则发送确认帧ACK，再执行步骤5b2)；否则不发送，直接执行步骤5b2)；

5b2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、接收端认知用户h感知信道p的次数T_p,h(n)＝T_p,h(n-1)+1和接收端认知用户h感知信道p且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{p,h}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_p\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{p,h}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_p\left(k\right);$

6)如果发送端认知用户d接收到步骤5b1)中的确认帧ACK，则发送端认知用户d和接收端认知用户h协商成功，执行步骤7)；否则协商失败，等待下一时隙继续感知，返回步骤4)；

7)根据步骤2)得到的信道跳变序列，协商成功的认知用户对计算可用于传输数据的目标信道集合O；

8)协商成功的认知用户对，根据步骤5a2)和5b2)更新后的参数使用置信上限UCB1算法，计算目标信道集合O中的每条信道的空闲概率预测值，并根据空闲概率预测值的大小对这些信道进行排序；

9)根据步骤8)得到的信道排序结果X，协商成功的认知用户对进行协商阶段的数据传输；

10)协商阶段结束之后，将目标信道集合O中的信道更新为系统中的所有信道，协商成功的认知用户对再进入数据传输阶段完成数据传输；没有协商成功的认知用户对，等待下一个周期的协商阶段继续协商；

11)本周期通信阶段结束之后进入下一周期，所有的认知用户执行步骤3)到步骤10)。

2.根据权利要求1所述的基于信道跳变的分布式多信道握手方法，其中所述步骤3)中的接入优先级a，按如下计算公式计算：

a＝mod((r+U),M)+1，a∈{1,2,..,M}，

其中，r为发送端认知用户d的编号，M为认知用户对数，U为通信阶段发生的周期号。

3.根据权利要求1所述的基于信道跳变的分布式多信道握手方法，其中步骤7)所述的协商成功的认知用户对计算可用于传输数据的目标信道集合O，是先根据所述步骤2)得到的信道跳变序列，计算出其他认知用户在此时隙不用于协商的信道集合CH；再计算该集合和备选数据传输信道集合C的并集，即用于传输数据的目标信道集合O，其中，C＝{L,L+1,...,N-1}，O＝CH∪C，L是用于构造信道跳变序列的信道个数，2≤L＜N且mod(L,2)＝0。

4.根据权利要求1所述的基于信道跳变的分布式多信道握手方法，其中步骤9)所述协商成功的认知用户对进行协商阶段的数据传输，按如下步骤进行：

9a)对于发送端认知用户d，选择与接入优先级a相对应的信道ch_z进行感知，若对其感知的结果为空闲状态，则执行步骤9a1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤9a2)，其中ch_z是信道排序结果X中的第z个信道，z＝a；

9a1)发送端认知用户d接入信道ch_z，并利用该时隙中剩余的可用时间T_a发送数据，再执行步骤9a2)，其中，T_a＝T-τ_s，T表示时隙长度，τ_s表示感知一次信道所需时间；

9a2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、发送端认知用户d感知信道ch_z的次数发送端认知用户d感知信道ch_z且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{ch}}_z,d}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{ch}}_z}\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{ch}}_z,d}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{ch}}_z}\left(k\right);$

9b)接收端认知用户h根据接入优先级a，选择与其相对应的信道ch_z进行感知，若对其感知的结果为空闲状态，则执行步骤9b1)；否则等待下一时隙继续感知，执行步骤9b2)；

9b1)接收端认知用户h接收数据，如果接收到正确数据，则发送确认信号，再执行步骤9b2)；否则不发送，直接执行步骤9b2)；

9b2)更新置信上限UCB1算法中的时隙数n＝n+1、接收端认知用户h感知信道ch_z的次数接收端认知用户h感知信道ch_z且是空闲的次数 $\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{ch}}_z,h}\left(n\right)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{ch}}_z}\left(k\right)=1+\underset{k=1}{\overset{T_{{\mathrm{ch}}_z,h}(n-1)}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{{\mathrm{ch}}_z}\left(k\right).$