CN104202750A - 一种认知网络路径的选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种认知网络路径的选择方法。次用户源节点、次用户中继节点和次用户目的节点分别获取对在主用户和次用户互干扰场景下，认知网络的中断性能进行分析所需的各种参数，结合主用户接收机端所允许的干扰限制，建立在瑞利衰落信道下认知中继网络中任意一条路径的中断概率闭合表达式，并根据系统端到端中断性能最优的准则，选择网络中源节点到目的节点信息传输的最优路径，以认知网络中断概率最小的标准选择网络路径。本发明技术方案在认知网络路径选择中充分考虑了主用户对次用户的干扰因素，并采取相应的有效措施，提高了认知网络路径适时选择的合理性。

Description

一种认知网络路径的选择方法

技术领域

本发明涉及认知无线电、认知网络技术领域，特别是涉及一种认知网络路径的选择方法。 

背景技术

认知无线电技术是提高频谱使用效率的一种有效方法，在不影响主用户(Primary Users, PUs)正常通信的情况下，允许次用户（Secondary Users, SUs）使用PUs的授权频谱。在认知网络中PUs和SUs共享频谱的方法有underlay、overlay、interweave三种，其中underlay方法越来越受到人们的重视，其基本思想是只要SUs发射机对PUs接收机的干扰不超过所允许的最大干扰阈值，SUs就可以利用PUs的授权频谱完成通信。因此，为了不对PUs接收机产生有害的干扰，应对SUs发射机的发射功率进行限制，使其不超过PUs接收机所允许的最大干扰阈值。另外，当今协作中继通信已作为一种有潜力的方案用以提高无线通信系统的传输性能。因此，如何将认知无线电技术与协作通信技术相结合，以提高通信网络的性能，成为当今研究的热点。 

现有技术中，国内外已有不少学者对协作通信及认知网络中断性能技术进行研究。A. Bletsas首先提出了将MAC层的机会中继与物理层的协作分集相结合的一种基于网络路径选择的协同节点选择算法，该算法对研究无线通信网络的跨层路由选择具有一定的指导意义。把认知技术和协作中继通信技术相结合，出现了认知中继网络的概念，从而极大地提升了人们研究认知网络性能的兴趣，特别是对认知网络的中断性能及路由选择的研究。因此，为了提高无线频谱资源的使用效率，基于中断概率的认知网络路径选择方法是一种有效的研究方法。 

下面对认知网络中断性能的研究方法进行简单的介绍： 

（1）在考虑次用户完美感知主用户频谱使用情况的条件下，分析认知中继网络的中断概率和分集增益；

（2）在underlay模式下，假设次用户在没有最大传输功率限制条件下，分析研究认知中继网络的中断概率近似上界；

（3）在underlay模式下，考虑次用户各接收机接收信噪比相互依赖的情况下，分析认知中继网络的中断概率精确上界和下界；

（4）在underlay模式下，分析认知中继网络中继节点的选择方法，从而得出认知中继网络的中断概率闭合表达式。

以上研究均只考虑SUs发射机对PUs接收机的干扰或PUs发射机对SUs接收机的干扰情况，而没全面考虑PUs和SUs之间互干扰的情况，这种分析认知中继网络中断性能的方法是不全面的；而根据PUs和SUs之间互干扰的情况，分析认知中继网络中断概率，并根据中断概率进行网络路径选择的方法还没有人研究。 

发明内容

为解决现有技术存在的问题，本发明提供一种能有效提供认知网络路径适时选择的合理性的认知网络的路径选择方法。 

实现本发明目的的技术方案是提供一种认知网络路径的选择方法，所述认知网络包括主用户、次用户源节点、次用户中继节点和次用户目的节点，路径的选择方法包括如下步骤： 

（1）次用户源节点、次用户中继节点和次用户目的节点分别获取如下参数：

 次用户源节点：次用户源节点的最大发射功率，主用户接收机的最大干扰阈值，次用户源节点与主用户接收机间的瞬时信道增益；

次用户中继节点：主用户接收机的最大干扰阈值，主用户发射机的信号发射功率，次用户中继节点的最大发射功率，次用户中继节点与主用户发射机间的瞬时信道增益，次用户中继节点与主用户接收机间的瞬时信道增益，次用户源节点与次用户中继节点间的瞬时信道增益；

次用户目的节点：主用户发射机的信号发射功率，次用户中继节点与次用户目的节点间的瞬时信道增益，次用户目的节点与主用户发射机间的瞬时信道增益；

（2）根据主用户接收机所允许的最大干扰阈值，次用户源节点、次用户中继节点与主用户接收机间的瞬时信道增益，次用户源节点的最大发射功率以及次用户中继节点的最大发射功率,由功率控制政策确定次用户发射机、次用户中继节点发射信号时的信号发射功率；

（3）以次用户源节点发射信号，次用户中继节点接收信号的信息传输过程为第一跳，以次用户中继节点解码重传接收到的信号，次用户目的节点接收信号的信息传输过程为第二跳，分别计算认知网络各条路径上，第一跳和第二跳输出端的信干噪比，选第一跳和第二跳两跳的信干噪比中小的作为该条路径上次用户源节点到次用户目的节点端到端的信干噪比；

（4）在瑞利衰落信道下，分别得到第一跳信干噪比和第二跳信干噪比的分布函数,及该条路径上端到端信干噪比的分布函数，依据端到端交互信息量的阈值及中断概率和信干噪比，得到认知网络各条路径的中断概率；

（5）选择认知网络中中断概率最小的路径作为次用户源节点到次用户目的节点信息传输的最优路径。

本发明针对主用户和次用户互干扰场景下的系统模型中，次用户源节点和目的节点之间的信息传输有N条可选择的路径，考虑主用户接收机端所允许的干扰限制，初始化系统参数,根据underlay模式下功率控制政策,确定次用户发射机和次用户中继节点发射信号时的实时信号发射功率；再根据次用户和主用户的信号发射功率计算认知网络第i条路径上第一跳和第二跳的信干噪比,进而确定第i条路径端到端的信干噪比；根据中断概率的定义计算在瑞利衰落信道下认知网络第i(i=1,…,N)条路径的中断概率；根据系统端到端中断概率最小的准则选择网络中源节点到目的节点信息传输的最优路径，从而计算最优路径上端到端的中断概率，即认知网络的中断概率；最后，选择认知网络中中断概率最小的路径作为次用户源节点到次用户目的节点信息传输的最优路径。 

与现有技术相比，本发明的有点在于：充分考虑主用户和次用户互干扰的情况以及无线信道状态的不确定性，根据认知网络端到端中断概率最小的准则选择网络路径，可有效提高网络路径选择的正确性。 

附图说明

图1为本发明实施例所提供的一种认知网络路径的选择方法的流程图； 

图2为实施例一中按照本发明所提供方案的系统模型图；其中，S_p、D_p分别表示PU源节点和目的节点；S_s、D_s为SU源节点和目的节点，S_s与D_s间间的通信需借助中继节点才能实现。可利用的次用户中继节点表示为SU_i(i=1,…,N)，即从S_s到D_s的信息传输有N条可选择的网络路径。H_pp、H_pi、H_pd分别表示S_p与D_p、S_p与SU_i、以及S_p与D_s之间的瞬时信道衰落，H_sp、H_si分别表示S_s与D_p、S_s与SU_i之间的瞬时信道衰落，H_ip、H_id分别表示SU_i与D_p、SU_i与D_s之间的瞬时信道衰落。

图3为实施例一中按照本发明所提供方案对考虑PU对SU干扰和不考虑PU对SU干扰的情况，两组传输信道参数在不同的次用户最大发射功率条件下进行1000组计算实验所得的认知网络中断概率； 

图4为实施例一中按照本发明所提供方案对考虑PU对SU干扰和不考虑PU对SU干扰的情况，两组传输信道参数在不同的主用户所允许的干扰门限值条件下进行1000组计算实验所得的认知网络中断概率；

图5为实施例一中按照本发明所提供方案对考虑PU对SU干扰和不考虑PU对SU干扰的情况，两条传输路径在不同的主用户发射功率条件下进行1000组计算实验所得的每条路径上认知网络中断概率。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。 

实施例一 

本实施例提供了一种认知网络路径的选择方法，以实现认知网络路径的正确选择。参见附图1，认知网络路径的选择方法包括如下步骤：

 S101、分析认知网络中主用户和次用户互干扰的场景，考虑主用户接收机端所允许的干扰限制，设计符合实际通信环境的系统模型；

S102、初始化系统参数,根据功率控制政策,确定次用户发射机和次用户中继节点发射信号的实时发射功率分别为P_s和P_i；

其中，I_th、P_p、P_max、P_s、P_i分别为主用户接收机所允许的最大干扰门限值、主用户发射机的发射功率、次用户的最大发射功率、次用户发射机发射信号的实际发射功率、次用户中继节点发射信号的实际发射功率， 、分别为次用户发射机与主用户接收机间的信道增益、次用户中继节点SU_i与主用户接收机间的信道增益，在underlay模式下对次用户发射机和次用户中继节点的信号发射功率进行控制：

若，则；若，则。所以可得式（1）和（2）如下：

          （1）                        

                   （2） 

S103、计算认知网络第i条路径上第一跳和第二跳的信干噪比γ_1i和γ_2i，进而确定端到端的信干噪比γ_i，参见式（3）和（4）如下：

    第一跳S_s到SU_i传输，SU_i接收的信干噪比为

       （3）

    第二跳SU_i到D_s传输，D_s接收的信干噪比为

       （4）

    其中，N₀为噪声功率。

    两跳认知网络端到端的输出信干噪比为式（5）： 

                      （5）

S104、在瑞利衰落信道下，求γ_1i和γ_2i的分布函数，从而求出γ_i的分布函数，进而计算认知网络N条路径中任意一条路径的中断概率（以第i条路径为例）；

其中，第i条路径的中断概率的计算过程如下：

 设两跳认知网络端到端的交互信息量为I_i，其定义为式（6）：

      （6）

设交互信息量的阈值为C_th，第i条路径的中断概率定义为（7）：

    （7）

γ_1i和γ_2i的分布函数分别如下式（8）和（9）：

    (8)

（9）

则γ_i的分布定义为式（10）：

           （10）

则中断概率如下式（11）：

                   （11）

S105、根据系统端到端中断性能最优的准则选择网络中源节点到目的节点信息传输的最优路径；

设第r条路径为最优路径，其定义为式（12）：

                  （12） 

S106、计算最优路径的中断概率，即认知网络的中断概率；

其中，认知网络的中断概率如下式（13）：

   （13） 

S107、分析系统参数（次用户最大传输功率、主用户接收机最大干扰门限值、主用户的传输功率、次传输链接的信道质量、干扰链接的信道质量）对认知网络中断性能的影响；

S108、分析主用户对次用户的干扰对认知网络路径选择的影响，证明主用户对次用户的干扰和次用户对主用户的干扰对认知网络路径的正确选择都具有重要的作用。

其中，所述网络路径的选择与当前的信道状态及主用户的干扰有关，随着主用户的干扰不同，所选择的路径可以不同。 

本发明实施例所提供的技术方案，首先给出主用户和次用户互干扰场景下的系统模型，该模型中次用户源节点和目的节点之间的信息传输有N条可选择的路径，考虑主用户接收机端所允许的干扰限制；然后初始化系统参数,根据underlay模式下功率控制政策,确定次用户发射机和次用户中继节点的信号实时发射功率；接着根据次用户和主用户的发射功率计算认知网络第i条路径上第一跳和第二跳的信干噪比,进而确定第i条路径端到端的信干噪比；于是从信息论角度出发，根据中断概率的定义计算在瑞利衰落信道下认知网络第i(i=1,…,N)条路径的中断概率；根据中继选择的标准，按系统端到端中断概率最小的准则选择网络中源节点到目的节点信息传输的最优路径，从而计算最优路径上端到端的中断概率，即认知网络的中断概率；最后分析系统参数对网络路径选择的影响。本方案中，充分考虑主用户和次用户互干扰的情况以及无线信道状态的不确定性，根据认知网络端到端中断概率最小的准则选择网络路径，可有效提高网络路径选择的正确性。 

下面结合具体应用实例对本发明所提供的方案进行介绍。 

所有的无线信道为独立不同分布瑞利衰落信道，噪声功率为1，λ_pr，λ_pd，λ_sp，λ_rp，λ_sr和λ_rd 为指数分布的信道增益, , , , 和 的分布参数。 

图3为实施例一中按照本发明所提供方案对考虑PU对SU干扰和不考虑PU对SU干扰的情况，两组传输信道参数在不同的次用户最大发射功率条件下进行1000组计算实验所得的认知网络中断概率。其中，, ，Pp=10dB，I_th=5dB， C_th=0.5bps/Hz，在和两种情况下，分别给出了考虑PU对SU干扰和不考虑PU对SU干扰时的中断概率随次用户最大发射功率变化的改变情况。由图3可以看到，理论分析与仿真结果较好的吻合；信道参数、次用户最大发射功率相同时，考虑PU与SU互干扰时网络的中断性能总是劣于不考虑PU对SU干扰时的中断性能。系统中断概率随SU最大传输功率的增大而减小。当最大传输功率P_max固定时，传输信道参数越大（信道衰落越严重），中断概率越高。所以网络中断性能随的减小而提高，说明中断性能依赖于SU传输链接的信道质量。 

图4为实施例一中按照本发明所提供方案对考虑PU对SU干扰和不考虑PU对SU干扰的情况，两组传输信道参数在不同的主用户所允许的干扰门限值条件下进行1000组计算实验所得的认知网络中断概率。其中，Pp=10dB，P_max=20dB，C_th=0.5bps/Hz，，，在和时，分别给出了考虑PU对SU干扰和不考虑PU对SU干扰时系统中断概率随PU所允许的干扰门限值变化的改变情况。由图4可知，认知网络的中断性能随PU所允许的干扰阈值I_th的增加而得到提升。对于给定的I_th,中断性能随SU传输信道参数的增加而降低。当I_th趋于0时，中断概率趋近于1，意味着当主用户接收机不允许有任何干扰时，次用户的通信就不能进行。当I_th趋于无穷大时，中断概率趋近于0，说明当主用户接收机可以容忍任何程度的干扰时，次用户总是以最大的功率发送信息，次用户间的通信就一直可以进行。 

图5为实施例一中按照本发明所提供方案对考虑PU对SU干扰和不考虑PU对SU干扰的情况，两条传输路径在不同的主用户发射功率条件下进行1000组计算实验所得的每条路径上认知网络中断概率。其中，P_max=20dB，I_th=5dB，C_th=0.5bps/Hz，，在路径1 ，和路径2 ，时，分别给出不考虑PU对SU干扰和考虑PU对SU干扰情况下两条路径中端到端的中断概率随主用户发射功率变化的改变情况。如果不考虑PU对SU干扰的影响，按端到端中断概率最小的准则选择路径，毫无疑问将选择路径1作为Ss到Ds信息传输的路径。但如果考虑PU对SU干扰的影响，当主用户PU发射功率P_P较小，小于12dB时仍选路径1作为信息传输的路径，可随着发射功率P_P的增加，对次用户的干扰也随之增加，当P_P大于12dB时将选择路径2作为信息传输的路径，由此可见在根据端到端中断概率最小的准则选择网络路径时，主用户对次用户的干扰因素是非常重要的，这也说明了实际分析中不应忽略PU对SU干扰的影响。 

本发明中的路径选择方法考虑了无线环境下不断变化因素的影响，能正确适时地选择网络路径。 

Claims (1)

1.一种认知网络路径的选择方法，所述认知网络包括主用户、次用户源节点、次用户中继节点和次用户目的节点，其特征在于，路径的选择方法包括如下步骤：

（1）次用户源节点、次用户中继节点和次用户目的节点分别获取如下参数：

 次用户源节点：次用户源节点的最大发射功率，主用户接收机的最大干扰阈值，次用户源节点与主用户接收机间的瞬时信道增益；

次用户中继节点：主用户接收机的最大干扰阈值，主用户发射机的信号发射功率，次用户中继节点的最大发射功率，次用户中继节点与主用户发射机间的瞬时信道增益，次用户中继节点与主用户接收机间的瞬时信道增益，次用户源节点与次用户中继节点间的瞬时信道增益；

次用户目的节点：主用户发射机的信号发射功率，次用户中继节点与次用户目的节点间的瞬时信道增益，次用户目的节点与主用户发射机间的瞬时信道增益；

    （2）根据主用户接收机所允许的最大干扰阈值，次用户源节点、次用户中继节点与主用户接收机间的瞬时信道增益，次用户源节点的最大发射功率以及次用户中继节点的最大发射功率,由功率控制政策确定次用户发射机、次用户中继节点发射信号时的信号发射功率；

    （3）以次用户源节点发射信号，次用户中继节点接收信号的信息传输过程为第一跳，以次用户中继节点解码重传接收到的信号，次用户目的节点接收信号的信息传输过程为第二跳，分别计算认知网络各条路径上，第一跳和第二跳输出端的信干噪比，选第一跳和第二跳两跳的信干噪比中小的作为该条路径上次用户源节点到次用户目的节点端到端的信干噪比；

    （4）在瑞利衰落信道下，分别得到第一跳信干噪比和第二跳信干噪比的分布函数,及该条路径上端到端信干噪比的分布函数，依据端到端交互信息量的阈值及中断概率和信干噪比，得到认知网络各条路径的中断概率；

    （5）选择认知网络中中断概率最小的路径作为次用户源节点到次用户目的节点信息传输的最优路径。