CN108366428A - 一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及OFDM认知无线网络技术领域，公开了一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法及装置。该方法包括：从用户对主用户进行能量值检测，并产生对主用户状态的硬判决值；对于给定的分区组合，从用户计算自身的接入概率，同时数据融合中心计算该分区组合中所有从用户的接入效益并反馈给从用户，从用户依据接入概率和接入效益决定是否结束更新分区组合；依据分区组合各联盟中从用户对主用户状态的硬判决情况，选定一个联盟进行接入并最大化该联盟的接入效益。本发明充分考虑了用户的接入公平性以及用户的分区迭代意愿，能够充分利用信道时隙资源从而最大化实际的联盟接入效益，使网络中信道和功率资源得到有效利用。

Description

一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法及装置

技术领域

本发明涉及OFDM认知无线网络技术领域，特别涉及一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法及装置。

背景技术

在5G系统中，认知无线电技术被提出以应对频谱资源稀缺的问题。其中，在主用户干扰受限的情况下，解决从用户的频谱感知和资源分配问题就显得尤为重要。

一般来说，从用户有三种方式接入主用户授权的信道：(1)interwave模式；(2)underlay模式；(3)overlay模式。在interwave模式中，从用户在主用户没有接入授权信道的时间段内可以使用该信道。在underlay模式中，从用户可以与主用户共享授权信道，只要从用户对主用户的干扰满足限制条件即可。在overlay模式中，从用户与主用户可以进行合作，以达到互利共赢的目的。

资源分配在认知无线电网络中被认为是一个重要组成部分。由于无线信道的时变以及衰落特征，在时间，频率，空间中往往存在着分集增益。因此，高效的资源分配算法将会更多地利用可用资源。由于从用户在授权信道的接入随机性，从用户将会对主用户网络引入更多的干扰。因此，在资源分配方面使得主从用户之间能够协调工作就变得越来越重要。

发明内容

发明目的：为了进一步提高资源分配的效率，本发明目的在于提出一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法及装置，该方法中从用户依据自身效益自组织形成分区组合，在融合中心依照硬判决结果选定分区内部的接入联盟后，接入联盟以最大化联盟效益的方式利用信道时隙资源。同时兼顾用户的接入公平性以及利用信道时隙资源的最优性。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，包括如下步骤：

(1)从用户进行能量值检测并进行主用户状态硬判决估计；

(2)对给定分区组合，从用户计算其自身的接入概率，同时数据融合中心计算每个从用户的接入效益并反馈给从用户；从用户依据计算的接入概率和接入效益更新分区组合，直到分区组合迭代收敛；所述分区组合包括若干联盟，所述联盟包括若干从用户，一个从用户只归属一个联盟；所述从用户的接入概率为其所归属联盟的接入概率，每个联盟采用与规则将内部每个从用户的硬判决值进行合并得到最终该联盟对主用户状态的判决值，只有认为主用户不在线的联盟可以被选择接入，其接入概率与其所包含的从用户的数量成正比；从用户的接入效益通过在假定从用户所述联盟被接入时，以最大化联盟的用户接入效益之和为目标进行联合信道时隙与功率分配优化问题求解获得各从用户的接入效益；

(3)数据融合中心依据分区组合中每个联盟对主用户状态的估计值，选定一个联盟进行接入；

(4)对于接入的联盟，在从用户通信信噪比约束下，采用联合信道时隙与功率分配来最大化联盟的用户接入效益之和。

作为优选，在进行分区组合迭代时，初始分区组合中每个联盟中之包含一个用户，两个联盟合并的条件是当且仅当联盟中所有用户的效益不下降，且至少有一个用户的效益上升。

作为优选，所述联合信道时隙与功率分配优化问题以联盟中所有的从用户的时隙-子载波分配和功率分配为优化变量，以最大化联盟中所有用户的效益函数和为优化目标；约束条件包括：每个从用户在同一时隙的各子载波中的最大功率不超过设定的阈值；每个从用户在最小分配资源单元中的信噪比不低于设定的阈值；以及同一个二级网络的用户不占用同一个时隙-子载波对。

作为优选，从用户的效益函数F(·)满足如下三个特性：

过零特性：如果没有任何资源分配给用户，则该用户的效益函数值为0；

单调特性：分配给用户的资源越多，则该用户的效益函数值越高；

保守特性：随着用户的分配资源增多，该用户的效益函数增长率不会增加。

作为优选，所述优化问题的求解方法为：将联合信道时隙与功率分配问题的为混合整数非线性规划问题分为两个子问题：信道时隙分配子问题和功率分配子问题；对于信道时隙分配子问题，采用基于偏好规则的模拟退火方法求解，对于功率分配子问题转化为凸问题求解。

作为优选，在求解信道时隙分配子问题时，采用如下三个分配规则：

移除规则：给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t,k)以及一个从用户SU_l,n∈μ_t,k(x)，将SU_l,n移除出时隙-子载波对(t,k)，当且仅当

占用规则：给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t,k)以及一个从用户允许SU_l,n占用时隙-子载波对(t,k)，当且仅当：并且，

替代规则：给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t,k)以及一个从用户此外存在另外的一个将时隙-子载波对(t,k)从转移到SU_l,n，当且仅当

其中，x表示当前迭代次数，t表示时隙编号，k表示子载波编号，n表示二级网络编号，l、l₁表示从用户编号，ε_m表示第m个联盟，\表示从集合中除去，＜为偏序符号。

作为优选，从用户的硬判决门限为：

其中，λ_l,n是从用户SU_l,n对主用户占用信道状态的硬判决门限；SU_l,n表示位于第n个从用户网络的第l个从用户；f_s是从用户对主用户进行能量值采集的采样率；r_m是从用户进行能量值采集时所占用OFDM符号个数；τ₀是一个OFDM符号的持续时间；γ_l,n是主用户发射端到从用户SU_l,n接收端的接收信噪比；erfc^-1(·)是高斯补误差函数的逆函数；η＝{1,2,…,N}是二级网络组，其中n∈η为一个二级网络，其中包括一个数据融合中心以及多个从用户；L(η)为二级网络组中所有从用户构成的集合，|L(η)|表示二级网络组所有从用户的个数；是主用户网络的漏检概率上限值。

本发明另一方面提供的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配装置，包括：

从用户判决模块，用于从用户进行能量值检测并进行主用户状态硬判决估计；

接入效率计算模块，用于对给定分区组合，从用户计算其自身的接入概率；所述分区组合包括若干联盟，所述联盟包括若干从用户，一个从用户只归属一个联盟；所述从用户的接入概率为其所归属联盟的接入概率，每个联盟采用与规则将内部每个从用户的硬判决值进行合并得到最终该联盟对主用户状态的判决值，只有认为主用户不在线的联盟可以被选择接入，其接入概率与其所包含的从用户的数量成正比；

效益计算模块，用于对给定分区组合，数据融合中心计算每个从用户的接入效益并反馈给从用户；从用户的接入效益通过在假定从用户所述联盟被接入时，以最大化联盟的用户接入效益之和为目标进行联合信道时隙与功率分配优化问题求解获得各从用户的接入效益；

分区组合更新模块，用于从用户依据计算的接入概率和接入效益更新分区组合，直到分区组合迭代收敛；

接入选择模块，用于数据融合中心依据分区组合中每个联盟对主用户状态的估计值，选定一个联盟进行接入；

以及，资源分配模块，用于对于接入的联盟，在从用户通信信噪比约束下，融合中心采用联合信道时隙与功率分配来最大化联盟的用户接入效益之和。

有益效果：本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：本发明提出的基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，以分阶段的方式考虑该感知与分配过程，在对主用户干扰受限的情况下，充分兼顾了用户的意愿和接入效益的最大化。在联合信道时隙与功率分配中，在保证从用户传输速率的条件下，允许多个从用户占用同一个信道时隙，利用了多用户分集增益，提高网络性能。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程图；

图2为本发明实施例中SB的组成以及联合频谱感知与资源分配的三个阶段示意图；

图3为本发明实施例中传输过程中的干扰链路和传输链路示意图；

图4为本发明实施例中联合信道时隙与功率分配问题求解流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。

如图1所示，本发明实施例公开的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，主要包括如下步骤：

(1)从用户进行能量值检测并进行主用户状态硬判决估计。

(2)对给定分区组合，从用户计算其自身的接入概率，同时数据融合中心计算每个用户的接入效益并反馈给从用户；从用户依据计算的接入概率和接入效益更新分区组合，直到分区组合迭代收敛。记二级网络组η＝{1,2,…,N}，其中n∈η为一个二级网络，其中包括一个数据融合中心以及多个从用户。令二级网络组中所有从用户构成的集合为L(η)。则分区组合ρ＝{ε₁,ε₂,…,ε_M}，其中ε_(·)表示由L(η)中从用户构成的联盟。且分区组合满足如下条件

(3)数据融合中心依据分区组合中每个联盟对主用户状态的判决值，选定一个联盟进行接入。分区组合中每个联盟对于主用户状态的估计是采用“与规则”(and rule)。即通过“与规则”将联盟内部每一个从用户硬判决值进行合并得到最终该联盟对主用户状态的判决值。当有两个及两个以上的联盟认为主用户不在线，则这些联盟就在接入信道时隙资源的过程中发生了碰撞，由用户公平性角度考虑，这些联盟选为接入联盟的概率与该联盟所含从用户的数量成正比，并在数据传输阶段按比例随机选择一个联盟进行资源接入。

(4)对于接入的联盟，在从用户通信信噪比约束下，采用联合信道时隙与功率分配来最大化联盟的用户接入效益之和。联合信道时隙与功率分配问题被建模为混合整数非线性规划(MINLP)，并且该规划问题分为两个子问题：信道时隙分配问题(整数规划)和功率分配问题(非线性规划)。对于信道时隙分配问题，采用基于偏好规则的模拟退火方案解决。对于功率分配问题则转化为凸问题求解。

本发明实施例主要解决认知无线网络中从用户的频谱感知和信道时隙资源的分配问题。认知无线网络中，主用户的最小分配资源单元(SB)一次占用14个OFDM符号以及12个子载波。因此可将一个SB按OFDM符号分成如下三个阶段：频谱感知阶段，分区迭代阶段，数据传输阶段。在频谱感知阶段，从用户对主用户进行能量值检测，并产生对主用户状态的硬判决值。在分区迭代阶段，对于当前给定的从用户接入分区组合(Partition)，各个从用户计算自身的系统接入概率，同时数据融合中心计算该分区组合中所有从用户的接入效益并反馈给从用户，从用户依据系统接入概率和接入效益决定是否结束更新分区组合。在数据传输阶段，分区组合依据每一个联盟中从用户对主用户状态的硬判决情况，选定一个联盟进行接入并在部分传输条件的限制下最大化该联盟的接入效益。

步骤(1)中，从用户状态硬判决过程具体过程如下所示：

记SU_l,n为第n个二级网络的第l个用户。由于用户合作联盟采用and rule进行硬判决值合并，因此联盟ε_m对主用户的虚警和漏检概率表示为：

对于整个分区组合ρ＝{ε₁,ε₂,…,ε_M}。有如下两种检测情况：

1)所有的联盟都认为主用户占用了SB。

2)有些联盟认为主用户没有占用SB。这时数据融合中心将会选择一个联盟接入信道时隙资源。从从用户的公平性角度考虑，联盟接入的概率与联盟中的用户个数成正比。

因此分区组合ρ的虚警和漏检概率表示为：

由于分区组合ρ对主用户的漏检概率将会对主用户网络产生干扰，因此其中表示漏检门限值。考虑到从用户的检测公平性，从用户对主用户网络的保护应承担相同的责任，因此

P_MD(l,n)＝P_MD(i,j)for all SU_l,n,SU_i,j∈ρ (3)

同时考虑最小化虚警概率以增大用户的接入效益，因此硬判决门限和从用户虚警概率为：

其中，λ_l,n是从用户SU_l,n对主用户占用信道状态的硬判决门限；SU_l,n表示位于第n个从用户网络的第l个从用户；f_s是从用户对主用户进行能量值采集的采样率；r_m是从用户进行能量值采集时所占用OFDM符号个数；τ₀是一个OFDM符号的持续时间；γ_l,n是主用户发射端到从用户SU_l,n接收端的接收信噪比；erfc^-1(·)是高斯补误差函数的逆函数；是主用户网络的漏检概率上限值；P_FA(l,n)是从用户SU_l,n对主用户状态的虚警概率；P_MD(l,n)是从用户SU_l,n对主用户状态的漏检概率；P_FA(ε_m)是联盟ε_m对主用户状态的虚警概率；P_MD(ε_m)是联盟ε_m对主用户状态的漏检概率；P_FA(ρ)是分区ρ对主用户状态的虚警概率；P_MD(ρ)是分区ρ对主用户状态的漏检概率；erfc(·)是高斯补误差函数。

步骤(2)中分区迭代的具体执行过程如下所示：

首先初始化分区即每个联盟中只包含一个用户。之后再进行联盟合并，联盟ε_i，ε_j合并的条件是当且仅当联盟中所有用户的效益不下降，且至少有一个用户的效益上升。即

其中ρ(k)是第k+1次迭代之前的分区组合，包含联盟ε_i，ε_j。而ρ(k+1)是ρ(k)中联盟ε_i，ε_j合并之后所形成的新的分区组合。是帕累托偏序符号，等价于：

1)

2)

其中U(SU_l,n|ρ)表示在分区组合ρ中，从用户SU_l,n的效益期望值。从用户的效益期望值可以拆分为两部分，分别是从用户的接入概率和从用户的接入效益，即：

U(SU_l,n|ρ)＝P(ε_m|ρ)U_a(SU_l,n|ε_m) (6)

其中SU_l,n∈ε_m；P(ε_m|ρ)表示分区组合ρ中联盟ε_m的接入概率；U_a(SU_l,n|ε_m)表示当联盟ε_m进行信道时隙资源接入时，用户SU_l,n所能分到的接入效益。在此对分区组合ρ引入一个二值虚警向量：

X(ρ)＝{X₁,X₂,...,X_M}∈{0,1}^M (7)

其中对于有如下两种情况：

1)而SB被主用户占用。这时分区组合ρ产生了漏检。

2)而SB未被主用户占用。这时分区组合ρ正确检测到了信道时隙资源的空缺。

由于在漏检情况下，主用户和从用户将会产生严重的干扰。因此，用户的接入效益不考虑情况1。假设则预备接入的联盟组为根据之前所描述的联盟接入冲突问题，引入如下定义：

在数据传输阶段，从预备接入的联盟组中选择一个联盟作为接入联盟进行信道时隙资源分配。在预备联盟组中，每个联盟被选择的概率与它所包含的用户数量成正比。因此，对于任意的联盟该联盟被选择作为接入联盟的概率为对于因此，分区组合ρ中联盟ε_m的接入概率为

这里面是对虚警向量X(ρ)的每一种可能性求和，从{0,0,…,0}到{1,1,…,1}一共2^M种可能性；是表示虚警向量的概率， I(·)是示性函数，当括号内的条件满足时，I(·)＝1，否则I(·)＝0；表示当虚警向量时，联盟ε_m在这种虚警向量下的接入概率，其中P₀为主用户未占用SB的先验概率。该先验概率可以通过主用户以前的占用状态历史数据中求得。

分区迭代的具体算法如下所示：

上述算法中，ρ(y)是当前给定的分区，ρ(y+1)是将ρ(y)中两个随机选定的联盟ε_i和ε_j合并之后，产生的新分区。等价于

U(SU_i,j|ρ(y+1))≥U(SU_i,j|ρ(y))；且 U(SU_i,j|ρ(y+1))>U(SU_i,j|ρ(y))。即合并联盟中的每个用户都不会在这个合并操作后，使得自己的效益期望值降低；并且至少有一个用户的效益期望值严格上升。

步骤(2)和步骤(4)中联合信道时隙与功率分配可采用同一个算法，该算法输入参数是联盟(即该联盟中的用户)，以及该联盟中所有用户的信道增益，输出参数是联盟接入效益最大化时，联盟中各个用户的时隙-子载波分配和功率分配，以及每个用户的接入效益。由于频谱感知，分区迭代以及数据传输阶段的时间长度会在实际系统中给出，因此r_mτ₀，(r_d-r_m)τ₀，(R-r_d)τ₀都是已知的。联合信道时隙与功率分配在分区迭代和数据传输阶段都会用到，即步骤(2)和步骤(4)都要使用。分区迭代中只有联盟合并操作，因此对于联盟合并之后产生的新联盟，需要对该联盟进行一次联合信道时隙与功率分配，预先计算一下在数据传输阶段的给定资源(即(R-r_d)τ₀的时间长度，K个子载波，算下来一共(R-r_d)·K个OFDM符号)中，该联盟每个用户能够获得的接入效益，之后通过式(6)计算该联盟中用户的效益期望值，来决定这些用户是否拒绝这次联盟合并。而步骤(4)是在步骤(3)选定实际的接入联盟之后，要对该联盟进行实际的信道时隙与功率分配时，调用该算法计算联盟每个用户的时隙-子载波分配和功率分配，并依照这种分配，在数据传输阶段进行接入。下面对本实施例中涉及的联合信道时隙与功率分配做详细介绍。

当选择了ε_m作为接入联盟后，系统需进行联合信道时隙与功率分配。图2显示SB的组成以及该方案的联合频谱感知与资源分配的三个阶段。图3显示了传输过程中的干扰链路和传输链路的情况。设一个OFDM符号的时间长度为τ₀，且频谱感知，分区迭代，数据传输阶段分别占用r_mτ₀，(r_d-r_m)τ₀，(R-r_d)τ₀个时间长度。在此记P_i,j(t,k)为从用户SU_i,j在坐标为(t,k)的OFDM符号上的发射功率，其中t表示第t个时隙，k表示第k个子载波。因此(t,k)可看作是一个时隙-子载波对；为从用户SU_i,j对第n个二级网络的融合中心的信道增益。则从用户SU_i,j的数据传输速率为：

其中T_i,j＝{(t,k)|P_i,j(t,k)>0,t∈[r_d+1,R],k∈[1,K]}，BW是子载波带宽；n₀是高斯背景噪声。表示从用户SU_i,j在数据传输阶段所占据的时隙-子载波对集合，此外子载波总数为K；μ_t,k＝{SU_i,j|P_i,j(t,k)>0,SU_i,j∈L(η)}，表示在时隙-子载波对(t,k)上复用的从用户集合。由于SB在主用户网络是最小资源分配单元，因此信道增益在单个SB上是平坦的，与时隙-子载波对(t,k)无关。

由于同一个二级网络的用户占用同一个时隙-子载波对将产生很大的组内干扰，因此

该约束是为了防止同一个二级网络下的用户占用同一个时隙-子载波对。由上述T_i,j和μ_t,k的定义可得：因此T_i,j和μ_t,k可以相互转化。对于每个从用户SU_l,n，效益函数F(·)如下定义：

(1)过零特性：如果没有任何资源(如通信传输速率)分配给用户，则该用户的效益函数值为0。即F(0)＝0；

(2)单调特性：分配给用户的资源越多，则该用户的效益函数值越高。即

(3)保守特性：随着用户的分配资源增多，该用户的效益函数增长率不会增加。即F"(x)≤0；

效益函数可选用满足如上特性的任意函数，如F(x)＝x或者F(x)＝ln(1+x)。

设在联盟ε_m中所有的从用户的时隙-子载波分配为且联盟ε_m中所有的从用户的功率分配为则联合信道时隙与功率分配问题描述如下：

s.t.(10)

其中，U_a(ε_m,μ,P)是给定该联盟ε_m以及时隙-子载波分配μ和功率分配P后，联盟ε_m的接入效益，等于联盟内每个用户的效益函数和。是SU_i,j在一个时隙内的K个子载波中，和功率的上限值；是一个OFDM符号中，SU_i,j的信噪比下限值。

该优化目标为联盟ε_m中所有用户的效益函数和。约束(12)表示每个从用户在同一时隙的K个子载波中的最大功率限制。约束(13)表示每个从用户在SB中的信噪比要求。由式(11)的变量可知，该问题是混合整数非线性规划(MINLP)。其中时隙-子载波分配变量μ为整型变量，功率分配变量P为连续变量，因此可以拆分成两个子问题：时隙-子载波分配子问题和功率分配子问题，如图4所示。

通过固定μ＝μ(x)，首先讨论功率分配子问题，描述如下

s.t.(12),(13)

该功率分配子问题可以转换为如下的凸问题：

其中 是将功率分配子问题转换为凸问题的中间变量。由于(16)，(17)，(18)是log-sum-exp函数，并且内部为变量的线性函数，因此这三个函数是凸函数。(19)和(20)是线性函数，因此这5个约束构成了凸集。又因为目标是最大化凹函数，因此该问题转换为了凸问题。因此可以采用牛顿法或者内点法解决上述凸问题。

因此在给定一个时隙-子载波分配μ，通过上述凸问题可得最优的功率分配P＝P(μ)。因此时隙-子载波分配子问题描述为：

s.t.(10)

在此引入一个偏序符号给定两个时隙-子载波分配μ(x₁)，μ(x₂)。

此外给出三个分配规则：

1)(移除规则)给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t,k)以及一个从用户SU_l,n∈μ_t,k(x)。融合中心将SU_l,n移除出时隙-子载波对(t,k)，当且仅当

2)(占用规则)给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t,k)以及一个从用户融合中心允许SU_l,n占用时隙-子载波对(t,k)，当且仅当：a)b)

3)(替代规则)给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t,k)以及一个从用户此外存在另外的一个融合中心将时隙-子载波对(t,k)从转移到SU_l,n，当且仅当

在此为了获得时隙-子载波分配子问题的最优解，引入模拟退火算法的思想。即使某一次分配规则不满足偏序符号，仍然存在着对该次分配规则的接受概率。从μ(x₁)到μ(x₂)的接受概率如下定义：

当分配规则使得μ(x₁)变为能够产生更大联盟效益的μ(x₂)，系统就接受此次分配规则。否则就以退火概率接受此次分配规则。其中T_y＝T₀/log(y+1)，T₀是最初退火温度，y是算法迭代次数。随着迭代次数的增加，接受概率会变得越来越严苛，并且由于模拟退火的特性，该时隙-子载波分配将会最终收敛到最优解。联合信道时隙与功率分配算法如下所示。

记μ_fin和P_fin分别为接入联盟ε_m的最终的时隙-子载波分配和功率分配值，则对于每一个SU_l,n∈ε_m，它的接入效益如下所示：

其中为式(9)将μ_fin和P_fin代入计算所得。之后根据式(8)和式(6)计算从用户的效益期望值。

本发明另一实施例公开的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配装置，包括：从用户判决模块，用于从用户进行能量值检测并进行主用户状态硬判决估计；接入效率计算模块，用于对给定分区组合，从用户计算其自身的接入概率；所述分区组合包括若干联盟，所述联盟包括若干从用户，一个从用户只归属一个联盟；所述从用户的接入概率为其所归属联盟的接入概率，每个联盟采用与规则将内部每个从用户的硬判决值进行合并得到最终该联盟对主用户状态的判决值，只有认为主用户不在线的联盟可以被选择接入，其接入概率与其所包含的从用户的数量成正比；效益计算模块，用于对给定分区组合，数据融合中心计算每个从用户的接入效益并反馈给从用户；从用户的接入效益通过在假定从用户所述联盟被接入时，以最大化联盟的用户接入效益之和为目标进行联合信道时隙与功率分配优化问题求解获得各从用户的接入效益；分区组合更新模块，用于从用户依据计算的接入概率和接入效益更新分区组合，直到分区组合迭代收敛；接入选择模块，用于数据融合中心依据分区组合中每个联盟对主用户状态的估计值，选定一个联盟进行接入；以及，资源分配模块，用于对于接入的联盟，在从用户通信信噪比约束下，融合中心采用联合信道时隙与功率分配来最大化联盟的用户接入效益之和。

上述基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配装置实施例可以用于执行基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法实施例，其技术原理、所解决的技术问题及产生的技术效果相似，上述描述的基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的过程，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，可以对实施例中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)从用户进行能量值检测并进行主用户状态硬判决估计；

(2)对给定分区组合，从用户计算其自身的接入概率，同时数据融合中心计算每个从用户的接入效益并反馈给从用户；从用户依据计算的接入概率和接入效益更新分区组合，直到分区组合迭代收敛；所述分区组合包括若干联盟，所述联盟包括若干从用户，一个从用户只归属一个联盟；所述从用户的接入概率为其所归属联盟的接入概率，每个联盟采用与规则将内部每个从用户的硬判决值进行合并得到最终该联盟对主用户状态的判决值，只有认为主用户不在线的联盟可以被选择接入，其接入概率与其所包含的从用户的数量成正比；从用户的接入效益通过在假定从用户所述联盟被接入时，以最大化联盟的用户接入效益之和为目标进行联合信道时隙与功率分配优化问题求解获得各从用户的接入效益；

(3)数据融合中心依据分区组合中每个联盟对主用户状态的估计值，选定一个联盟进行接入；

(4)对于接入的联盟，在从用户通信信噪比约束下，采用联合信道时隙与功率分配来最大化联盟的用户接入效益之和。

2.根据权利要求1所述的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，其特征在于，在进行分区组合迭代时，初始分区组合中每个联盟中之包含一个用户，两个联盟合并的条件是当且仅当联盟中所有用户的效益不下降，且至少有一个用户的效益上升。

3.根据权利要求1所述的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，其特征在于，所述联合信道时隙与功率分配优化问题以联盟中所有的从用户的时隙-子载波分配和功率分配为优化变量，以最大化联盟中所有用户的效益函数和为优化目标；约束条件包括：每个从用户在同一时隙的各子载波中的最大功率不超过设定的阈值；每个从用户在最小分配资源单元中的信噪比不低于设定的阈值；以及同一个二级网络的用户不占用同一个时隙-子载波对。

4.根据权利要求1所述的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，其特征在于，从用户的效益函数F(·)满足如下三个特性：

过零特性：如果没有任何资源分配给用户，则该用户的效益函数值为0；

单调特性：分配给用户的资源越多，则该用户的效益函数值越高；

保守特性：随着用户的分配资源增多，该用户的效益函数增长率不会增加。

5.根据权利要求3所述的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，其特征在于，所述优化问题的求解方法为：将联合信道时隙与功率分配问题的为混合整数非线性规划问题分为两个子问题：信道时隙分配子问题和功率分配子问题；对于信道时隙分配子问题，采用基于偏好规则的模拟退火方法求解，对于功率分配子问题转化为凸问题求解。

6.根据权利要求5所述的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，其特征在于，在求解信道时隙分配子问题时，采用如下三个分配规则：

移除规则：给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t，k)以及一个从用户SU_l，n∈μ_t，k(x)，将SU_l，n移除出时隙-子载波对(t，k)，当且仅当

占用规则：给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t，k)以及一个从用户允许SU_l，n占用时隙-子载波对(t，k)，当且仅当：并且，

替代规则：给定一个时隙-子载波分配μ(x)，一个时隙-子载波对(t，k)以及一个从用广此外存在另外的一个将时隙-子载波对(t，k)从转移到SU_l，n，当且仅当

其中，x表示当前迭代次数，t表示时隙编号，k表示子载波编号，n表示二级网络编号，l、l₁表示从用户编号，ε_m表示第m个联盟，\表示从集合中除去，＜为偏序符号。

7.根据权利要求1所述的一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配方法，其特征在于，从用户的硬判决门限为：

其中，λ_l，n是从用户SU_l，n对主用户占用信道状态的硬判决门限；SU_l，n表示位于第n个从用户网络的第l个从用户；f_s是从用户对主用户进行能量值采集的采样率；r_m是从用户进行能量值采集时所占用OFDM符号个数；τ₀是一个OFDM符号的持续时间；γ_l，n是主用户发射端到从用户SU_l，n接收端的接收信噪比；erfc^-1(·)是高斯补误差函数的逆函数；η＝{1，2，...，N}是二级网络组，其中n∈η为一个二级网络，其中包括一个数据融合中心以及多个从用户；L(η)为二级网络组中所有从用户构成的集合，|L(η)|表示二级网络组所有从用户的个数；是主用户网络的漏检概率上限值。

8.一种基于博弈优化的联合频谱感知与资源分配装置，其特征在于，包括：

从用户判决模块，用于从用户进行能量值检测并进行主用户状态硬判决估计；

接入效率计算模块，用于对给定分区组合，从用户计算其自身的接入概率；所述分区组合包括若干联盟，所述联盟包括若干从用户，一个从用户只归属一个联盟；所述从用户的接入概率为其所归属联盟的接入概率，每个联盟采用与规则将内部每个从用户的硬判决值进行合并得到最终该联盟对主用户状态的判决值，只有认为主用户不在线的联盟可以被选择接入，其接入概率与其所包含的从用户的数量成正比；

效益计算模块，用于对给定分区组合，数据融合中心计算每个从用户的接入效益并反馈给从用户；从用户的接入效益通过在假定从用户所述联盟被接入时，以最大化联盟的用户接入效益之和为目标进行联合信道时隙与功率分配优化问题求解获得各从用户的接入效益；

分区组合更新模块，用于从用户依据计算的接入概率和接入效益更新分区组合，直到分区组合迭代收敛；

接入选择模块，用于数据融合中心依据分区组合中每个联盟对主用户状态的估计值，选定一个联盟进行接入；

以及，资源分配模块，用于对于接入的联盟，在从用户通信信噪比约束下，融合中心采用联合信道时隙与功率分配来最大化联盟的用户接入效益之和。