CN104780007A - 基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，其方法步骤为：初始化阶段，每个次用户进行独立频谱感知、次用户相互之间形成联盟、选取联盟内的联盟头、计算次用户效用值、判断是否形成联盟、更新联盟分区、判断联盟是否达到稳定状态、各联盟内进行数据融合、最终进行联盟协作频谱感知。同时考虑到环境变化，如主用户移动性等，可以周期性地重复以上步骤。本发明在认知无线电网络的基础上，运用联盟博弈理论分析多用户协作感知问题。提高了对于无线环境动态变化的适应性。降低了阴影效应和隐藏节点对感知性能的影响。提高了频谱感知的检验概率，减少了对主用户的干扰，增大了对于主用户的保护。

Description

基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及认知无线电网络中的基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法。

背景技术

无线通信是通过电磁波来携带传输信息的，虽然无线电磁波的频谱很宽，但是在实际使用过程中由于电磁波本身固有的传播特性和可使用无线电的设备自身的限制，目前能够使用的频谱比较少，同时为了避免干扰，频谱分配都有专门的无线电法规部门采用固定的频谱分配原则进行统一分配和管理。美国联邦通信委员会的研究表明，授权频段的平均利用率范围在15％-85％之间，频谱利用率高较低，随着通信业务量的急剧增大，这种频谱分配方式暴露出了很大的缺陷，为了使得空闲的授权频谱被利用，人们提出了认知无线电技术用来提高频谱利用率。其中拥有授权频谱的用户称为主用户，未被授权频谱的用户称之为次用户。

结合各研究组织和学者对于认知无线电的定义和建立的系统模型分析可以得出，认知无线电是一种可以感知外部通信环境，并且能够在环境发生改变的时候，通过修改自身工作的相关参数，比如说功率，速率，频率等，来适应环境变化的一种智能的自我调整通信系统，总体来说认知无线电具备两大能力：认知能力和重构能力，其中认知能力使得认知无线电能够从其所处的工作环境中感知频谱信息，从而获得特定时间和空间内未被使用的频谱空洞，由此可见认知能力是认知无线电实现技术实现的重要前提。为了避免对于主用户的干扰，首先应该确保将要使用的授权频段是空闲的，也就是说只有在频谱感知的基础上，才能够进行频谱分配、频谱接入等一系列操作。

根据划分原则不同对频谱感知技术进行不同的分类。根据检测主用户信号来源不同，将频谱感知技术分为基于主用户发射机检测和主用户接收机检测；据参与检测的次用户的数目不同，将频谱感知技术分为单用户独立频谱感知和多用户协作频谱感知，在单用户独立频谱感知中主要采用基于主用户发射机检测技术，常用的感知技术包含匹配滤波器检测、能量检测和循环平稳特征检测，单用户感知是基于单个设备进行感知的，由于实际通信系统和无线信道的复杂性，有很多因素影响了单用户频谱感知性能，比如隐藏节点和阴影效应。多用户协作频谱感知通过融合次用户独立感知时的感知信息，能够降低隐藏节点和阴影效应的影响，提高了检测性能。通常采用的融合机制是：OR规则、AND规则、K-out-of-N规则。如果存在一个控制中心实体来融合所有的感知信息，称之为集中式频谱感知，反之则为分布式频谱感知。

现有的多用户协作频谱感知技术多采集中式频谱感知，也就是说存在一个集中控制实体用来融合它所控制范围内所有的次用户的独立频谱感知时获得的频谱感知信息。这种方式存在两个弊端，首先只能将控制中心所控制的范围作为一个整体判断频谱使用情况，使得某些区域的频谱空洞不能被检测出来，降低了频谱利用率。再者，控制实体负责的次用户设备一般较多，所有次用户传递本地感知信息到同一个控制中心，需要消耗较多的带宽。

发明内容

根据现有技术的不足，本发明提出一种基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，目的是提高感知性能，保证主用户对于频谱的优先使用权，减少对主用户的干扰。

本发明基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，包括以下步骤，

A1、每个次用户进行独立频谱感知，计算各自的检验概率和虚警概率；

A2、次用户之间形成联盟，并选取漏检概率最低的次用户作为该联盟的联盟头；

A3、利用联盟效用函数，计算每个次用户在加入联盟之前和之后的效用值；

A4、如果加入联盟之后的效用值小于加入联盟之前的效用值，则重复执行A2、A3，形成新的联盟，并且直到加入联盟之后的效用值大于加入联盟之前的效用值，同时联盟内原有的其他次用户的效用值不降低；

A5、更新联盟分区；

A6、判断联盟是否稳定，如果不稳定，即一段时间内有次用户成功离开该联盟，则重复执行A2～A5，直到达到稳定状态；

A7、联盟内次用户将感知信息发送给联盟头；

A8、联盟头对所述感知信息进行数据融合，判断主用户是否存在，并将判断信息发送给所有次用户；

A9、如果主用户不存在，则表示该授权频段目前处于空闲状态，联盟内次用户可以使用该频段；否则联盟内次用户不能使用该频段

所述联盟效用函数v(S)定义为

v(S)＝Q_d,S-C(Q_f,S)

其中Q_d,S表示联盟S的检验概率，C(Q_f,S)为代价函数，满足 $C\left(Q_{f,S}\right)=\left\{\begin{array}{ccc}-a^2\&CenterDot;\log (1-{\left(\frac{Q_{f,S}}{a}\right)}^2)& \mathrm{if}& Q_{f,S}<a\\ +\&infin;& \mathrm{if}& Q_{f,S\&GreaterEqual;a}\end{array}\right.,$ 其中a表示联盟S的虚警概率Q_f,S的上限值。

优选的，A4中次用户效用值的比较，具体为：设定偏好关系来比较次用户的效用值，偏好关系满足帕累托最优，即如果次用户加入到该联盟内，使得联盟内原有的成员效用值不减小，同时使得自身的效用值增大，则该次用户就会加入到该联盟内，否则不允许加入到该联盟内。

A8中数据融合规则是，由于联盟S内次用户i向联盟头k发送感知信息具有误报率P_e,i,k，采用OR规则进行数据融合时，得到联盟S的虚警概率Q_f,S和检验概率Q_d,S分别表示为：

$\begin{array}{c}{Q}_{f,S}=1-\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Pi;}}[(1-P_f)(1-P_{e,i,k})+P_f{P}_{e,i,k}]\\ Q_{d,S}=1-\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Pi;}}[P_{m,i}(1-P_{e,i,k})+(1-P_{m,i})P_{e,i,k}]\end{array}.$

考虑到无线通信环境的多变性，如主用户或次用户的移动会带来相关参数改变，导致次用户的感知信息变化，从而使得原有的联盟分区结构不在处于稳定状态。为了适应无线环境的多变性，规定每间隔一定时间，重复执行A1-A9。这个时间可以根据环境的变化快慢来设定，如果环境变化快，将固定时间设置为一个较小的值，如果环境变化慢，就将固定时间设置为一个较大的值。

本发明达到的有益效果：采用分布式的融合机制，计算次用户效用值，根据新定义的偏好关系进行比较，使得次用户能够自组织地形成一个空间不重叠的稳定的联盟分区结构；在每个联盟内部，所有次用户可以共享其他次用户的感知信息；降低了数据传输开销，同时还能够完成多用户的数据融合，提高了频谱感知准确度。本发明还考虑到了协作频谱感知带来的虚警概率的增加，虚警概率的增加，降低了频谱利用率。为了限制虚警概率的增加，通过引入代价函数，在虚警概率满足一定限制条件下，尽可能的提高检验概率。

附图说明

图1为本发明基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法的流程图；

图2为本发明应用场景图；

图3为基于图2形成的稳定的联盟分区图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

应用场景是认知无线电网络，在该网络中，假设存在多个次用户和一个主用户，采用的是没有基站的分布式组网方式。次用户随机分布在一个固定区域内，如图2所示。

首先次用户独立进行频谱感知获得频谱感知信息，然后经过联盟形成阶段形成稳定的联盟分区结构，最后进行联盟频谱感知。

参照图1，具体步骤描述如下：

步骤1，初始化阶段，每个次用户进行独立频谱感知。

假设在瑞利莱斯衰落信道下，采用能量检测技术感知主用户信息，那么次用户对应的检验概率P_d,i和虚警概率P_f,i分别表示为：

$P_{d,i}=e^{-\frac{\mathrm{\&lambda;}}{2}}\underset{n=0}{\overset{m-2}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{n!}{\left(\frac{\mathrm{\&lambda;}}{2}\right)}^n+{\left(\frac{1+{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}}_{i,\mathrm{PU}}}{{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}}_{i,\mathrm{PU}}}\right)}^{m-1}\&times;[e^{-\frac{\mathrm{\&lambda;}}{1+{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}}_{i,\mathrm{PU}}}}-e^{-\frac{\mathrm{\&lambda;}}{2}}\underset{n=0}{\overset{m-2}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{n!}{\left(\frac{\mathrm{\&lambda;}{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}}_{i,\mathrm{PU}}}{2(1+{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&gamma;}}}_{i,\mathrm{PU}})}\right)}^n]$

$P_{f,i}=P_f=\frac{\mathrm{\&Gamma;}(m,\frac{\mathrm{\&lambda;}}{2})}{\mathrm{\&Gamma;}\left(m\right)}$

其中m表示的是时间带宽积，λ是能量检测门限值，为了不失一般性，本文假设所有的次用户具有相同的λ，Γ(.,.)是不完全伽马函数，Γ(.)是伽马函数，表示次用户端接受来自主用户的平均信噪比。P_PU表示主用户的发射功率，σ²是高斯白噪声方差，表示次用户i与主用户之间的路径损耗，κ是路径损耗常数，μ路径损耗指数，d_PU,i表示次用户i与主用户分之间的距离。

步骤2，次用户相互之间形成联盟。

在该阶段，次用户与邻近的次用户或者邻近的联盟相互之间合作，寻求可能存在的联盟，以该联盟假设存在的前提下，通过接下来的步骤来判断该联盟形成是否合理，是否应该存在。

步骤3，选取联盟内联盟头。

联盟S内次用户i向联盟头k发送感知信息具有误报率P_e,i,k，所以为了降低误报率，选取检验概率最高的次用户作为该联盟的联盟头，假设联盟头采用OR规则融合各次用户的感知信息，将联盟S的虚警概率Q_f,S和检验概率Q_d,S分别表示为：

$\begin{array}{c}{Q}_{f,S}=1-\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Pi;}}[(1-P_f)(1-P_{e,i,k})+P_f{P}_{e,i,k}]\\ Q_{d,S}=1-\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Pi;}}[P_{m,i}(1-P_{e,i,k})+(1-P_{m,i})P_{e,i,k}]\end{array}$

步骤4，计算次用户效用值。

因为联盟头的存在，每个次用户需要将自己的感知信息通过公共控制信道发送给联盟头，然后联盟头通过融合这些感知信息，然后对主用户是否存在做出判断，并将判断结果广播给该联盟内所有次用户成员。由于该联盟内次用户接收到的广播信息是相同的，所以在该联盟内每个次用户的效用值是相等的，都等于联盟效用值，即：

v(S)＝Q_d,S-C(Q_f,S)

其中C(Q_f,S)表示代价函数：

$C\left(Q_{f,S}\right)=\left\{\begin{array}{ccc}-a^2\&CenterDot;\log (1-{\left(\frac{Q_{f,S}}{a}\right)}^2)& \mathrm{if}& Q_{f,S}<a\\ +\&infin;& \mathrm{if}& Q_{f,S\&GreaterEqual;a}\end{array}\right.,$ 其中a表示的是联盟S的虚警概率Q_f,S的上限值，Q_d,S表示的联盟S的检验概率。

步骤5，比较判断效用值大小。

5a)如果加入联盟后，效用值增大了，以某个特定的次用户m为例，联盟S₀表示次用户m原本所在的联盟，联盟S₁表示次用户m准备加入的联盟，联盟S₂表示次用户在加入联盟S₁之后重新形成的新联盟。假设该次用户m在S₂内的效用值比在S₀内的效用值大，同时在次用户m加入之后，在联盟S₂内所对应的联盟S₁的所有次用户的效用值没有减小的，这时不论S₀内其他成员效用值如何变化，次用户m也会加入到S₂内；

5b)如果加入联盟后，效用值降低了，或者使得联盟内其他成员的效用值降低了，那么就不加入该联盟，继续执行步骤(2)、(3)、(4)和(5)，寻找新的联盟形成结构。

步骤6，更新联盟分区。

如果满足5a)的条件就执行该步骤，更新联盟分区。否则的话执行步骤5b)。

步骤7，判断联盟是否达到稳定状态。

7a)如果联盟达到稳定状态，也就是说形成的该联盟结构后，成员效用函数达到帕累托最优，此时没有次用户愿意离开原有联盟去加入到新的联盟中去，那么接下来就执行步骤(8)

7b)如果联盟未达到稳定状态，继续执行步骤2～步骤6，直至联盟达到稳定状态。

稳定的联盟分区结构如图3，图3包含4个圈，分别表示联盟1，联盟2，联盟3，连联盟4，联盟1包含两个次用户，联盟2包含4个次用户，联盟3包含1个次用户，也即是单联盟，联盟4包含3个次用户，联盟内次用户向联盟内的联盟头发送自身的感知信息，在一定时间段内，该联盟分区结构是不会变化的，处于稳定状态。

步骤8，各联盟内进行数据融合。

8a)形成稳定的联盟分区结构后，联盟内所有次用户将自身的感知信息发送给步骤3中所选出的联盟头。

8b)联盟头采用硬融合规则中的OR规则对数据进行融合，从而对主用户是否存在做出判决。

8c)然后联盟头将作出的判决信息，通过公共控制信道发送给联盟内所有次用户成员。

步骤9，最终进行联盟频谱感知。

将联盟作为整体，对主用户是否存在做出最终判断，并将最终判断结果广播给该联盟内所有次用户成员。如果判定主用户不存在，表明该授权频段目前处于空闲状态，那么该联盟内次用户就有机会使用该频段，否则联盟内次用户不能使用该频段。

步骤10，周期性的执行以上步骤。

考虑到无线通信环境的多变性，比如主用户或者次用户的移动会带来相关参数改变，导致次用户的感知信息变化，从而使得原有的联盟分区结构不在处于稳定状态，那么为了适应无线环境的多变性，每间隔一定时间，重复执行步骤1-步骤9。该时间根据环境的变化快慢来设定，如果环境变化快，则设置为一个较小的值，如果环境变化慢，则设置为一个较大的值。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。

Claims (5)

1.基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤，

A1、每个次用户进行独立频谱感知，计算各自的检验概率和虚警概率；

A2、次用户之间形成联盟，并选取漏检概率最低的次用户作为该联盟的联盟头；

A3、利用联盟效用函数，计算每个次用户在加入联盟之前和之后的效用值；

A4、如果加入联盟之后的效用值小于加入联盟之前的效用值，则重复执行A2、A3，形成新的联盟，并且直到加入联盟之后的效用值大于加入联盟之前的效用值，同时联盟内原有的其他次用户的效用值不降低；

A5、更新联盟分区；

A6、判断联盟是否稳定，如果不稳定，即一段时间内有次用户成功离开该联盟，则重复执行A2～A5，直到达到稳定状态；

A7、联盟内次用户将感知信息发送给联盟头；

A8、联盟头对所述感知信息进行数据融合，判断主用户是否存在，并将判断信息发送给所有次用户；

A9、如果主用户不存在，则表示该授权频段目前处于空闲状态，联盟内次用户可以使用该频段；否则联盟内次用户不能使用该频段。

2.如权利要求1所述的基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，其特征在于，所述效用值通过联盟效用函数v(S)计算，

v(S)＝Q_d,S-C(Q_f,S)

其中Q_d,S表示联盟S的检验概率，C(Q_f,S)为代价函数，满足

$C\left(Q_{f,S}\right)=\left\{\begin{array}{cc}-a^2\&CenterDot;\log (1-{\left(\frac{Q_{f,S}}{a}\right)}^2)& \mathrm{if}{Q}_{f,S}<a\\ +\&infin;& \mathrm{if}{Q}_{f,S}\&GreaterEqual;a\end{array}\right.,$ 其中a表示联盟S的虚警概率Q_f,S的上限值。

3.如权利要求1所述的基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，其特征在于，A4中次用户效用值的比较，具体为：设定偏好关系来比较次用户的效用值，偏好关系满足帕累托最优，即如果次用户加入到该联盟内，使得联盟内原有的成员效用值不减小，同时使得自身的效用值增大，则该次用户就会加入到该联盟内，否则不允许加入到该联盟内。

4.如权利要求1所述的基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，其特征在于，A8中数据融合规则是，由于联盟S内次用户i向联盟头k发送感知信息具有误报率P_e,i,k，采用OR规则进行数据融合时，得到联盟S的虚警概率Q_f,S和检验概率Q_d,S分别表示为：

$Q_{f,S}=1-\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Pi;}}[(1-P_f)(1-P_{e,i,k})+P_f{P}_{e,i,k}]$

$Q_{d,S}=1-\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Pi;}}[P_{m,i}(1+P_{e,i,k})+(1-P_{m,i})P_{e,i,k}].$

5.如权利要求1所述的基于联盟博弈的多用户协作频谱感知方法，其特征在于，每间隔一定时间，重复执行A1～A9。