CN105120463A - 一种认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，通过根据Database(数据库)中的可用信道信息进行频谱预分配，得到次级用户如果参与感知能够得到频谱的概率；之后次级用户根据预分配概率和本身电量等情况作为参考综合决策是否参与实时感知，决定参与感知的次级用户协作进行实时感知，根据实时感知结果进行频谱分配；最后考察整个网络中次级用户的满意度。本发明保证了感知结果的精确度和整个网络的稳定性；将感知和分配综合起来考虑，既考虑了一般的频谱感知对频谱分配的影响，也给出了频谱分配对频谱感知的反作用，这在现有技术中是不存在的，在本技术领域是属于空白的。

Description

一种认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法。

背景技术

随着数据通信业务需求的不断发展，通信技术不断在提高，目前4G网络以超高数据传输速率被人们广泛使用。但是4G网络的覆盖范围还有待提高，在一些郊外、景区可能没有4G网络的覆盖，甚至连基本的2G网络的信号都很差，使得在偏远的郊外不能上网，不仅如此，在市区的一些相对封闭的餐馆等地网络信号也很差。但是现在旅游出行，很多时候需要打车，打车软件已开始盛行，滴滴打车，易到用车等打车软件被人们所接受。此外很多的餐馆都开始和一些手机app如百度外卖、饿了么、淘点点等联合推出很多优惠活动以吸引顾客。享受这些优惠便利都是需要在联网的情况下完成的，但是由于4G信号的不稳定性以及一些地方的不可覆盖性，导致网络不通，使得人们无法享受上述互联网带来的好处。而在这些地方，很多频段如电视广播信号都是覆盖的，信号强度很高且很多频段是空闲的，在这种情况下就可以利用空闲的频段来供顾客使用。此时认知无线网络就能够满足需求，通过感知周围的可用频段，并利用这些空闲频段，既解决了网络不好无法进行网络操作的弊端，又提高了频谱的利用率，所以认知无线网络发展是必然的。作为认知无线电网络中十分重要的一个环节，频谱感知分实时感知和数据库(Database)驱动两种方式。实时感知是要求网络中的接入终端具有与周围环境互动的能力，能够感知和利用周围空间的已注册的空闲的频段，即频谱空洞。数据库驱动方式是通过查询数据库来获得可用频段的信息。认知无线电网络中，除了频谱感知，频谱分配也是一个很重要的阶段。感知到空闲频段后，需要进行频谱分配，从而使次级用户能够利用感知到的频段进行通信。现有的关于认知无线电网络的研究都是将频谱感知和频谱分配分开的，感知有不同的感知方法，不同的感知方法又有不同的优缺点，研究感知主要集中在如何准确的感知到可用频段以供次级用户使用以及哪种感知方法更能够提高准确性并且减少开销。研究频谱分配主要是研究频谱分配方法，如何公平的进行频谱分配。但是感知结果影响频谱分配，频谱分配又会反作用于参与感知的次级用户感知的行为，所以两个环节应该综合考虑，不能割裂开来。协作感知是被研究的最多的频谱感知方法，协作感知可以有效的消除衰落、阴影效应等对频谱检测的影响。但是协作感知会带来感知开销的增大。协作感知开销主要体现在：1.用户冗余，浪费资源；2.感知用户数越多，综合决策时需要传输的数据越多，网络开销越大；3.时延会加大4.次级用户本身的电量消耗。以上前三个方面所述的开销是目前研究的重点，有很多文章对这3个方面的开销进行研究，并给出了解决方案。如有文章提出的and、or、K/M协作准则等，有的文章研究认知用户的量化比特数对协作感知的结果的影响，还有的文章研究了根据本地感知结果与中心融合结果的相关性选择认知用户的方法，或者是研究在满足对授权用户的干扰概率可容忍时,结合网络开销和感知性能的影响,提出参与协同频谱感知的最佳认知用户数需要满足的约束条件,并在使用能量融合算法时,证明在约束条件下可以获得最佳认知用户数。但是最后一点关于次级用户的能量消耗问提很少被考虑。用户本身的电量是与用户密切相关的问题，也是用户很关心的问题。次级用户本身的电量就是有限的，所以必须对这有限的电量进行合理、最优的分配。次级用户是将剩余电量用在频谱感知上，或者是做其他的事情上，是一个艰难的决策。若次级用户消耗能量参与感知，但是最后却没有分配到可用的频段，这也是一种能量的浪费，所以决策时需要考虑的因素也是一个难题。

综上所述，次级用户是否参与频谱感知，参与频谱感知需要考虑的因素有哪些，都是急需解决的问题，以前的文章并没有提出相应的决策方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，旨在解决现有的认知无线电网络中次级用户如何决策是否参与频谱感知的问题。次级用户的能量消耗问题在认知无线电网络中很少被研究，而次级用户本身的电量是次级用户密切关注的问题，次级用户的电量分配即次级用户如何决策电量参与感知是一个亟待解决的问题。

本发明是这样实现的，一种认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，所述的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，主要通过数据库(Database)对可用频谱进行预分配得出次级用户的预分配概率，次级用户根据预分配概率与自己本身的情况综合决策是否参与感知。综合决策后，决定参与感知的次级用户进行协作感知，并根据实时感知结果进行频谱分配，最后考察整个网络中次级用户的满意度。

进一步，所述频谱预分配具体包括：

步骤一，查询发送阶段：次级用户(SU)发送查询信息给基站(BS)，基站(BS)将查询信息发送到数据库(Database)；

步骤二，信息提取阶段:数据库(Database)在次级用户(SU)发送的查询信息中提取区域信息，经过一系列的计算,数据库(Database)给出该区域中的频谱可用信息总表，通过基站(BS)将可用频谱信息总表发给次级用户(SU)；

步骤三，结果提交阶段：次级用户(SU)在收到可用频谱信息列表后，选择一个频段，通过基站(BS)发送给数据库(Database)；

步骤四，频谱预分配阶段:数据库(Database)根据每个次级用户在步骤三所发送的信道选择信息计算出每个次级用户能够得到所申请频段的概率，即频谱预分配概率，并将此概率通过基站(BS)发送给每个次级用户(SU)。

进一步，所述预分配的概率具体计算为：一个频段申请使用的次级用户数为m，则算出若该频段可用，申请该频段的每个次级用户的预分配概率即为1/m。

进一步，所述综合决策和实时感知、分配具体包括：

步骤一，综合决策阶段：次级用户(SU)收到自己的预分配概率后，结合自己的剩余电量等其他情况，通过既定的规则综合决策出自己能够参与实时感知的概率，根据此概率决定自己是否参与实时感知；

步骤二，数据库(Database)监督阶段：数据库(Database)中也存储着每个次级用户(SU)的剩余能量与预分配概率，也可算出每个次级用户(SU)参与感知的概率，根据网络规定得出参与感知的次级用户，此时数据库(Database)负责监督需要参与感知的次级用户参与实时感知；

步骤三，实时感知阶段:在预分配之后，需要参与感知的次级用户在数据库(Database)的监督下进行实时协作感知；

步骤四，频谱分配阶段:根据实时感知的结果，进行频谱分配。

进一步，所述满意度计算阶段:频谱分配完后考察整个网络次级用户的整体满意度，网络的整体满意度的计算如下：有s个次级用户参与感知，其中只有t个次级用户得到了想要的频段，此时满意度定义为：ω_满＝t/s。

本发明提供的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，本发明与现有技术相比具有以下优点：

1.对已有的关于协作感知的花销的研究进行了扩充，考虑了已有研究没有考虑的关于次级用户能量消耗方面对次级用户参与感知的影响。

2.通过借鉴数据库(Database)驱动来对可用频谱进行预分配，预分配之后再进行实时感知，既保证了感知结果的精确度，也考虑了次级用户的意愿，最后对整个网络的满意度进行考察，更保证了整个网络的稳定性及其他性能。

3.综合考虑多方因素，如次级用户的预分配概率、次级用户的电量剩余等，给出了一种决策方法，次级用户根据该决策方法决定自己是否参与频谱感知。

4.将感知和分配综合起来考虑，既考虑了一般的频谱感知对频谱分配的影响，也给出了频谱分配对频谱感知的反作用，这在现有技术中是不存在的，在本技术领域是属于空白的。

5、本发明是在用户自身条件的限制下，通过对资源获取概率的估计来决策是否参与频谱感知，从而降低次级用户无用的消耗。

附图说明

图1是本发明实施例提供的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法流程图。

图2是本发明实施例提供的认知无线电网络的示例图。

图3是本发明实施例提供的数据库(Database)示例图。

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。

本发明主要通过数据库(Database)对频谱进行预分配，次级用户根据预分配概率与自己本身的情况综合决策是否参与感知，从而解决认知无线电网络中次级用户对参与频谱感知的决策问题。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法包括以下步骤：

S101：查询发送阶段：次级用户(SU)发送查询信息给基站(BS)，基站(BS)将查询信息发送到数据库(Database)；

S102：信息提取阶段：数据库(Database)在次级用户(SU)发送的查询信息中提取区域信息,经过一系列的计算,Database给出该区域中的频谱可用信息总表，通过基站(BS)将可用频谱信息总表发给次级用户(SU)；

S103：结果提交阶段：次级用户(SU)在收到可用频谱信息列表后，选择一个频段，通过基站(BS)发送给数据库(Database)；

S104：频谱预分配阶段：数据库(Database)根据每个次级用户在步骤S103所发送的信道选择信息计算出每个次级用户能够得到所申请频段的概率，即频谱预分配概率，并将此概率通过基站(BS)发送给每个次级用户(SU)；

S105：综合决策阶段：次级用户(SU)收到自己的预分配概率后，结合自己的剩余电量等其他情况，通过既定的规则综合决策出自己能够参与实时感知的概率，根据此概率决定自己是否参与实时感知；

S106：数据库(Database)监督阶段：数据库(Database)中也存储着每个次级用户(SU)的剩余能量与预分配概率，也可算出每个次级用户(SU)参与感知的概率，根据网络规定得出参与感知的次级用户，此时数据库(Database)负责监督需要参与感知的次级用户参与实时感知；

S107：实时感知阶段:在预分配之后，需要参与感知的次级用户在数据库(Database)的监督下进行实时协作感知；

S108：频谱分配阶段：根据实时感知的结果，进行频谱分配；

S109：满意度计算阶段：频谱分配完成后，考察整个网络次级用户的整体满意度。

下面结合具体实施例对本发明的应用原理作进一步的说明。

参见图2所示，本发明实施例中的认知无线电网络由若干主用户(PU)、若干次级用户(SU)、若干基站(BS)以及数据库(Database)四部分组成。基站(BS)是提供无线接口并连接次级用户(SU)和数据库(Database)的无线基础设施。基站(BS)覆盖的区域C可以分成n×n个正方形小区域，每个区域表示为C_ij，i和j分别是行索引和列索引，1≤i,j≤n。基站(BS)覆盖的整个区域的频谱可用信息存储于数据库(Database)中，表示为n×n的矩阵M。每个小区域C_ij的频谱可用信息表示为m_ij。假设基站(BS)覆盖范围内有K个主用户(PU)，表示为PU_k，k＝1，2，…，K。PU_k所使用的频道表示为ch_k，PUs的活动模型是ON/OFF交替模型，即每条信道在ON和OFF两个模式之间随机转换。

参见图3，本发明实施例中的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，其中数据库(Database)包括两个部分，一个是存储引擎，另一个是计算引擎。存储引擎中存储着主用户信号信息，且该信息根据主用户的位置进行存储,以及每个次级用户发送的查询信息。计算引擎根据存储的主用户的历史信号特点以及主用户信号的关键信息，可计算出下一时刻该频段是否可用，即通过计算引擎找出下一时刻可用的信道列表。计算引擎的另一个应用是在后面的一个步骤中计算次级用户参与实时感知的概率，在实时感知阶段起到监督次级用户的作用。

参见图1所示，本发明实施例中的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，包括以下步骤：

步骤一，查询发送阶段:次级用户(SU)发送查询消息给基站(BS)，查询信息包含次级用户(SU)的位置C_ij、次级用户(SU)的能量剩余P_剩等,基站(BS)再将查询信息发送给数据库(Database)；

步骤二，信息提取阶段:数据库(Database)根据存储的主用户信号信息，通过计算引擎计算出主用户下一时刻的ON、OFF状态，从而给出下一时刻所有可用信道总表。同时从S1次级用户所发送的查询信息中提取次级用户所在区域C_ij,根据Database前面计算出的可用信息总表，给出每个次级用户所在区域中的频谱可用信息列表m_ij，并通过基站(BS)将信息发给次级用户(SU)。其中数据库(Database)存储着各个区域各个信道历史使用情况，根据历史情况可推测各个区域的可用频谱信息；

步骤三，结果提交阶段:次级用户(SU)在收到可用频谱信息列表m_ij后，选择一个可用的频道ch_k,通过基站(BS)发送给数据库(Database)；

步骤四，频谱预分配阶段:数据库(Database)根据每个次级用户在步骤3所发送的信息给出每个次级用户能够得到想要频段的概率即预分配概率，即P_预，并将此概率通过基站(BS)发送给每个次级用户(SU)。其中预分配概率的具体计算为：假设一个频段申请使用的次级用户数为m，则可算出若该频段可用，申请该频段的每个次级用户的预分配概率即为1/m；

步骤五，综合决策阶段：次级用户(SU)收到自己的预分配概率后，结合自己的剩余电量等其他情况，通过既定的规则综合决策出自己能够参与感知的概率，根据此概率决定自己是否参与实时感知。其中次级用户是否参与感知主要考虑的因素有步骤4的预分配概率，次级用户本身的电量剩余等不同的方面，不同的方面分配不同的权值，这些权值是根据次级用户本身的条件动态变化的，有的次级用户很需要该频段，就会将更注重预分配概率，所以预分配概率的权值就会大，而有的用户更注重的是自己本身电量剩余，所以用户电量剩余的权值就会大些。次级用户根据自己本身的情况选择权重，综合决策，计算自己参与感知的概率，计算公式可简单表示如下：P_感＝ω₁×P_预+ω₂×P_剩+ω₃×P₃+........，ω_,1，ω_,2，ω_,3.......为各个不同考虑因素所占的权重，本发明主要考虑两个主要方面，即用户电量剩余与数据库(Database)预分配概率；

步骤六，数据库(Database)监督阶段:数据库(Database)中也存储着每个次级用户(SU)的剩余能量与预分配概率，也可算出每个次级用户(SU)参与感知的概率，根据网络规定得出参与感知的次级用户,此时数据库(Database)负责监督需要参与感知的次级用户参与实时感知；

步骤七，实时感知阶段:在预分配之后，需要参与感知的次级用户在数据库DB监督下系统进行实时协作感知。系统需要参与感知的次级用户是根据如下规定给出的，即次级用户计算出参与感知的概率后，系统给出一个阈值P_阈，且规定参与概率大于P_阈的次级用户都必须参与实时感知。参与实时感知的次级用户进行协作式频谱感知，感知方法采用能量感知；

步骤八，频谱分配阶段:根据实时感知的结果，采用最常用、最简单的频谱分配策略进行频谱分配。使用的频谱分配方法为简单的随机分配；

步骤九，满意度计算阶段:频谱分配完后考察整个网络次级用户的整体满意度。网络的整体满意度的计算如下：若有s个次级用户参与感知，但其中只有t个次级用户得到了想要的频段，此时满意度就可定义为：ω_满＝t/s。

本发明的工作原理如下：

结合数据库驱动和实时感知两种方法的优点，首先，步骤S1-S4是预分配过程，数据库服务器通过数据库(Database)中存储的主用户信息以及次级用户的申请信息，利用数据库(Database)中的计算引擎计算出每个次级用户的预分配概率。

步骤五是综合决策的过程。次级用户根据数据库(Database)传回来的预分配概率，再综合自己本身的情况如本身的电量剩余信息综合决策是否参与感知。每个次级用户得出自己的参与概率，根据系统规定，参与概率大于阈值的就需要参与实时协作感知。

步骤七-八是需要参与实时感知的次级用户协作实时感知和频谱分配过程，完成之后，步骤九开始考察整个系统的满意度，即参与的次级用户有没有得偿所愿，得到自己想要通信的频段。根据对满意度的考察来评判整个网络的性能。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，其特征在于，所述认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法包括；

首先通过数据库对可用频谱进行预分配得出次级用户的预分配概率，次级用户根据预分配概率与自己本身的情况综合决策是否参与感知；

其次综合决策后，决定参与感知的次级用户进行协作感知，并根据实时感知结果进行频谱分配；所述综合决策和实时感知、分配阶段具体包括：

步骤一，综合决策阶段：次级用户收到自己的预分配概率后，结合自己的剩余电量情况，通过既定的规则综合决策出自己能够参与实时感知的概率，根据此概率决定自己是否参与实时感知；

步骤二，数据库监督阶段：数据库中也存储着每个次级用户的剩余能量与预分配概率，算出每个次级用户参与感知的概率，根据网络规定得出参与感知的次级用户，此时数据库负责监督需要参与感知的次级用户参与实时感知；

步骤三，实时感知阶段：在预分配之后，需要参与感知的次级用户在数据库的监督下进行实时协作感知；

步骤四，频谱分配阶段：根据实时感知的结果，进行频谱分配；

最后考察整个网络中次级用户的满意度。

2.如权利要求1所述的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，其特征在于，所述频谱预分配具体包括：

步骤一，查询发送阶段：次级用户发送查询信息给基站，基站将查询信息发送到数据库；

步骤二，信息提取阶段:数据库在次级用户发送的查询信息中提取区域信息,经过一系列的计算,数据库给出该区域中的频谱可用信息总表，通过基站将可用频谱信息总表发给次级用户；

步骤三，结果提交阶段：次级用户在收到可用频谱信息列表后，选择一个频段,通过基站发送给数据库；

步骤四，频谱预分配阶段:数据库根据每个次级用户在步骤三所发送的信道选择信息计算出每个次级用户能够得到所申请频段的概率，即频谱预分配概率，并将此概率通过基站发送给每个次级用户。

3.如权利要求2所述的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，其特征在于，所述预分配的概率具体计算为：一个频段申请使用的次级用户数为m，则算出若该频段可用，申请该频段的每个次级用户的预分配概率即为1/m。

4.如权利要求1所述的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法，其特征在于，所述网络整体满意度计算阶段:频谱分配完后考察整个网络次级用户的整体满意度，网络的整体满意度的计算如下：有s个次级用户参与感知，其中只有t个次级用户得到了想要的频段，此时满意度定义为：ω_满＝t/s。

5.一种如权利要求1所述的认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法的多因素决策系统，其特征在于，所述多因素决策系统包括：

感知确认模块，用于通过数据库对可用频谱进行预分配得出次级用户的预分配概率，次级用户根据预分配概率与自己本身的情况综合决策是否参与感知；

频谱分配模块，用于综合决策，决定参与感知的次级用户进行协作感知，并根据实时感知结果进行频谱分配；

满意度模块，用于考察整个网络中次级用户的满意度。

6.如权利要求5所述的多因素决策系统，其特征在于，所述感知确认模块进一步包括：

查询发送单元，用于次级用户发送查询信息给基站，基站将查询信息发送到数据库；

信息提取单元，用于数据库在次级用户发送的查询信息中提取区域信息,经过一系列的计算,数据库给出该区域中的频谱可用信息总表，通过基站将可用频谱信息总表发给次级用户；

结果提交单元，用于次级用户在收到可用频谱信息列表后，选择一个频段,通过基站发送给数据库；

频谱预分配单元，用于数据库根据每个次级用户在步骤三所发送的信道选择信息计算出每个次级用户能够得到所申请频段的概率，即频谱预分配概率，并将此概率通过基站发送给每个次级用户；

所述频谱分配模块和满意度模块进一步包括：

综合决策单元，用于次级用户收到自己的预分配概率后，结合自己的剩余电量情况，通过既定的规则综合决策出自己能够参与实时感知的概率，根据此概率决定自己是否参与实时感知；

数据库监督单元，用于数据库中也存储着每个次级用户的剩余能量与预分配概率，算出每个次级用户参与感知的概率，根据网络规定得出参与感知的次级用户，此时数据库负责监督需要参与感知的次级用户参与实时感知；

实时感知单元，用于在预分配之后，需要参与感知的次级用户在数据库的监督下进行实时协作感知；

频谱分配单元，用于根据实时感知的结果，进行频谱分配。

7.如权利要求6所述的多因素决策系统，其特征在于，所述预分配的概率具体计算为：一个频段申请使用的次级用户数为m，则算出若该频段可用，申请该频段的每个次级用户的预分配概率即为1/m。

8.如权利要求5所述的多因素决策系统，其特征在于，所述满意度模块的计算如下：有s个次级用户参与感知，其中只有t个次级用户得到了想要的频段，此时满意度定义为：ω_满＝t/s。

9.一种使用权利要求1-4任意一项所述认知无线电网络中基于用户需求的多因素决策方法的通讯系统。