CN104780031B - 利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法，本发明方法考虑了感知信息，得到了系统的最优分配功率，能够有效降低EPG中断指数，优化系统的能效性。

Description

利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法
技术领域
本发明涉及认知无线系统资源分配，特别是涉及利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法。
背景技术
在绿色认知无线系统中，尽管被传输的导频信号对信道估计意义重大，但是它并不携带信息，这在一定程度上可视为系统功率资源的浪费。因此，在系统性能需求和数据传输的能效性之间进行适当的平衡符合绿色移动通信的要求，认知无线电技术可成为其实现的途径。在MIMO和SISO环境的认知无线电中，次用户可以通过各种方法来共享主用户的带宽。传输功率是决定系统通信速率、可靠性和功率消耗的一个主要因素。对于一个能量利用率最优的系统，该系统在保持速率、延时等服务质量参数的同时可以将系统的能量降到最低，即每个成功接收到的比特能量消耗(EPG)最小化会得到最优的系统能效性。在导频辅助信道估计时最大化传输速率和最小化传输功率，使得功率速率比达到最小，同时也降低了EPG中断指数，能够在导频密度和其所分配的能量之间找一个最佳的平衡，从而实现对系统资源节能有效的分配。现有技术中利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配的方法得到的EPG中断指数较高，系统的能效性较差。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种能够有效降低EPG中断指数、优化系统能效性的利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法。
技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法，包括以下的步骤：
S1：初始化Psi(γ)；
S2：如果且γsi≥γvi，继续进行步骤S3；否则，关闭子载波，并标记对应的i；
S3：设置
S4：如果Psi(γ)≤Pmax，继续进行步骤S5；否则，设置Psi(γ)＝Pmax；
S5：如果继续进行步骤S6；否则，中止传输并等待下一个次用户的感知-传输周期；
S6：如果Ε[Psi(γ)γspi-Pave]≤0，继续进行步骤S7；否则，中止传输并等待下一个次用户的感知-传输周期；
S7：采用变分原理，对传输功率与传输速率的比值进行最优分析，求得系统的最优分配功率
其中，
其中，Psi(γ)是次用户在子载波i上的发射功率，N是子载波的总数，γsi是次用户发射机和次用户接收机之间衰落信道参数的模平方，γvi是次用户信道质量阈值，γpsi是主用户发射机和次用户接收机之间衰落信道参数的模平方，γspi是主用户接收机和次用户发射机之间衰落信道参数的模平方，σi是功率反向系数，Pmax是次用户的瞬时功率，Pp是主用户在子载波i上的发射功率，Rmin是次用户的最小固定速率，Qint是次用户对主用户不造成干扰时传输功率的最高值，t是数学运算过程中引入的优化变量，kt是功率放大器运转的恒定常数功率，λ1、λ2和λ3是拉格朗日乘子，是 是γspi的概率密度函数，是主用户不存在的概率密度函数，是主用户存在的概率密度函数，γui是判定主用户存在的门限值，Pave是主用户接收机从次用户发射机接收到的干扰的平均功率约束，α是主用户开机的概率，是主用户关机的概率，P是次用户预先设定的传输功率。
有益效果：本发明提供的利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法，考虑了感知信息，得到了系统的最优分配功率，能够有效降低EPG中断指数，优化系统的能效性。
附图说明
图1为本发明的绿色认知无线系统模型；
图2为本发明中感知帧结构模型；
图3为本发明中系统的EPG中断性能与子载波数N之间的关系；
图4为本发明中系统的EPG指数的CDF性能与子载波数N之间的关系；
图5为本发明中系统采用本发明方法时的EPG指数的CDF性能与α之间的关系。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案做进一步的阐述。
本发明的绿色认知无线系统的模型如图1所示，包括主用户发射机(PT)、次用户接收机(SR)、主用户接收机(PR)、次用户发射机(ST)和感知器。其中，PT和SR之间的衰落信道参数为hpsi，TR和ST之间的衰落信道参数为hspi，SR和ST之间的衰落信道参数为hsi，各自对应的模平方为：
γpsi＝|hpsi|2,γspi＝|hspi|2,γsi＝|hsi|2 (1)
本发明的利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法，包括以下的步骤：
S1：初始化Psi(γ)；
S2：如果且γsi≥γvi，继续进行步骤S3；否则，关闭子载波，并标记对应的i；
S3：设置
S4：如果Psi(γ)≤Pmax，继续进行步骤S5；否则，设置Psi(γ)＝Pmax；
S5：如果继续进行步骤S6；否则，中止传输并等待下一个次用户的感知-传输周期；
S6：如果Ε[Psi(γ)γspi-Pave]≤0，继续进行步骤S7；否则，中止传输并等待下一个次用户的感知-传输周期；
S7：采用变分原理，对传输功率与传输速率的比值进行最优分析，求得系统的最优分配功率
其中，
其中，Psi(γ)是次用户在子载波i上的发射功率，N是子载波的总数，γsi是次用户发射机和次用户接收机之间衰落信道参数的模平方，γvi是次用户信道质量阈值，γpsi是主用户发射机和次用户接收机之间衰落信道参数的模平方，γspi是主用户接收机和次用户发射机之间衰落信道参数的模平方，σi是功率反向系数，Pmax是次用户的瞬时功率，Pp是主用户在子载波i上的发射功率，Rmin是次用户的最小固定速率，Qint是次用户对主用户不造成干扰时传输功率的最高值，t是数学运算过程中引入的优化变量，kt是功率放大器运转的恒定常数功率，λ1、λ2和λ3是拉格朗日乘子，是 是γspi的概率密度函数，是主用户不存在的概率密度函数，是主用户存在的概率密度函数，γui是判定主用户存在的门限值，Pave是主用户接收机从次用户发射机接收到的干扰的平均功率约束，α是主用户开机的概率，是主用户关机的概率，P是次用户预先设定的传输功率。
图2是本发明中的感知帧结构，感知信息与最优化问题有关，其表现在ST对PR的干扰的平均约束。无线电在一段时间Ts内对信道进行感知，然后在Tc时间段内传输。假设Tc＞＞Ts，这样Ts就不会影响系统的传输性能。能量检测器的输出表达式为：
感知信息的矢量表达式是Ns是感知样本数。SR传感器端接收到信号表达式为：
其中，xi(n)是子载波i从PT发射的符号，ηi(n)是子载波i的感知器端的加性高斯白噪声。
用和表示其概率密度函数，对应的均值为μ0和μ1，方差为和两个假设的概率密度函数似然函数表达式为：
其中，γui是感知阈值。上式成立说明PU处于空闲状态。解不等式得到一组满足不等式时的值，它们在区域Z0内。否则，也就是不等式不成立时，的值在区域Z1内可以判断出PU是处于活动状态，SU停止传输信号。
图3是本发明中系统采用本发明方法(最优分析)和采用传统方法(次优分析)的EPG中断性能与子载波数N之间关系的对比，可见阈值Pmax大的时候最优分析的性能比阈值Pmax小的时候的性能要好，当Pmax变小时，两种分析系统的性能差异变大，同时可以看出，增大子载波数会提高系统的性能。
图4是本发明中所提出系统的EPG指数的CDF性能与子载波数N之间的关系，不管N是何值，最优系统的EPG指数的CDF性能都要比次优系统的性能好，当N从36增大到46时，系统的性能都会变好。
图5是本发明中系统采用本发明方法时的EPG指数的CDF性能与α之间的关系，说明当α减小时，系统的CDF性能得到提高。但是当α很小后，再减小α时，CDF性能没有明显的改善。

Claims (1)

1.利用感知信息的绿色认知无线系统资源分配方法，其特征在于：包括以下的步骤：
S1：初始化Psi(γ)；
S2：如果且γsi≥γvi，继续进行步骤S3；否则，关闭子载波，并标记对应的i；
S3：设置
S4：如果Psi(γ)≤Pmax，继续进行步骤S5；否则，设置Psi(γ)＝Pmax；
S5：如果继续进行步骤S6；否则，中止传输并等待下一个次用户的感知-传输周期；
S6：如果Ε[Psi(γ)γspi-Pave]≤0，继续进行步骤S7；否则，中止传输并等待下一个次用户的感知-传输周期；
S7：采用变分原理，对传输功率与传输速率的比值进行最优分析，求得系统的最优分配功率
其中，
<mrow> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>+</mo> </msubsup> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>&amp;omega;</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>max</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，Psi(γ)是次用户在子载波i上的发射功率，N是子载波的总数，γsi是次用户发射机和次用户接收机之间衰落信道参数的模平方，γvi是次用户信道质量阈值，γpsi是主用户发射机和次用户接收机之间衰落信道参数的模平方，γspi是主用户接收机和次用户发射机之间衰落信道参数的模平方，σi是功率反向系数，Pmax是次用户的瞬时功率，Pp是主用户在子载波i上的发射功率，Rmin是次用户的最小固定速率，Qint是次用户对主用户不造成干扰时传输功率的最高值，t是数学运算过程中引入的优化变量，kt是功率放大器运转的恒定常数功率，λ1、λ2和λ3是拉格朗日乘子，是fγspi(γspi)是γspi的概率密度函数，是主用户不存在的概率密度函数，是主用户存在的概率密度函数，γui是判定主用户存在的门限值，Pave是主用户接收机从次用户发射机接收到的干扰的平均功率约束，α是主用户开机的概率，是主用户关机的概率，P是次用户预先设定的传输功率；Z0为使得不等式成立时的的值域。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN1878027A (zh) * 2006-06-30 2006-12-13 西安电子科技大学 基于认知无线电系统的多用户资源分配方法

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OFDM 认知无线电系统中的自适应资源分配新算法;张键，朱琦;《系统仿真学报》;20121231;全文 *
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