CN110677176A - 一种基于能量效率与频谱效率的联合折中优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于能量效率与频谱效率的联合折中优化方法。采用一种基于合约制的协作频谱共享新模型。在该模型中当主用户信道质量较差时，次用户为其提供中继服务；作为回报，在主用户信道质量良好时，次用户可以在一定的干扰约束下以underlay的模式和主用户共享频谱。在此框架下引入合约理论，将主次用户间的协作问题建模为合约设计问题，并建立了主次用户评价合约收益的效用函数，将提高主用户的能效和谱效问题转换为设计合约使主用户获得最大效用的优化问题，并利用差分进化算法进行求解。

Description

一种基于能量效率与频谱效率的联合折中优化方法

技术领域

本发明涉及认知无线电领域，尤其涉及一种基于能量效率与频谱效率的联合折中优化方法。

背景技术

随着无线网络和服务的快速增长，不管是对商业应用还是军事应用，都需要在现有的频谱资源条件下获得高数据传输速率。因此，频谱资源稀缺成为了亟待解决的问题。频谱效率定义为净比特率(有用信息速率，不包括纠错码)或最大吞吐量除以通信信道或数据链路的带宽(单位：赫兹)，频谱效率效率越高，给定频谱带宽的数据速率也越高。另一方面，为量化信息传输的功率消耗，能量效率定义为从发射端到接收端单位能耗成功传输的信息比特数，能量效率越高，对于固定的能量资源可传输更多的信息。

目前，数量持续快速增长的手机、平板和传感器等移动设备，一方面需要传输大量的数据，另一方面为提高其在不同应用场景下的适应性，对尺寸、重量和功耗等也有较高的要求。为了获得较高的频谱效率，高效地利用频谱资源，需要成功传输更多的数据包，但同时也消耗了更多的能量，导致能量效率的损失，反之亦然。因此，对能量效率与频谱效率进行联合折中优化成为了一个值得研究的问题。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种在认知无线电网络中，以最大化认知用户的能量效率和频谱效率为目标的最佳功率分配方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于能量效率与频谱效率的联合折中优化方法，认知无线电网络系统包括主用户和认知用户。在时分双工的工作模式下，上行链路信道与下行链路信道之间存在互易性，基站能够根据上行链路的导频序列对下行链路信道进行估计和预编码。

方法具体包括以下几个方面：

(1)随机产生初始化种群。该种群包括一个主用户和一个次用户，每条通信链路一对收发天线，分别记主用户和次用户终端之间的接收天线对为(PT,RT)，PT与RT之间的信道质量服从瑞利分布。然后：

A、当主用户信道质量低于一定阈值时，次用户为主用户提供中继服务，保证主用户链路的可靠通信；

B、作为中继转发的奖励，当主用户信道质量高于阈值时，主用户允许次用户在满足一定干扰条件时接入信道；

(2)对主用户效用进行评价，即计算主用户的目标函数值：

A、假设PT和RT之间的信道质量服从参数为σ的瑞利分布，当信道的增益低于h^*时，次用户需要为主用户提供中继服务，此时，次用户可以与主用户共享频谱；

B、在协作中继阶段1，主用户发送数据至自身的接收端和次用户的发射端；

C、在协作中继阶段2，次用户为主用户提供中继服务；

(3)在协作频谱共享过程中，次用户消耗能量换取频谱资源以达到发送自身数据的目的。次用户在频谱共享阶段以主用户允许的最大功率发送信息。

(4)判断是否达到终止条件或进化代数达到最大：

A、若是，则进化终止，将此时的最佳个体作为输出解；

B、若否，则继续条件循环；

(5)进行变异和交叉操作，对边界条件进行处理，得到临时种群。

(6)对临时种群进行评价，计算每个个体的目标函数值。

(7)进行选择操作，得到新种群。

(8)进化代数，并转向(3)。

附图说明

图1是本发明的频谱共享系统模型；

图2是本发明的优化方法流程图；

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。

如图1所示，本发明的频谱共享系统模型包含1个主用户和1个次用户通信链路。在基于资源交易的频谱共享模型中，次用户为主用户提供中继服务并获得主用户释放的频谱资源，主用户在获得链路可靠通信的同时也节省了发射功率。因此可知基于资源交易的协作通信机制，主用户的频谱效率和能量效率得到有效提升。已有的协作频谱共享研究大多集中于主用户以overlay的方式共享频谱，次用户为主用户提供中继服务并获得一定时隙的频谱资源。在其所获得的时隙内，主用户不能使用频带。在共存的共享方式下，只要次用户对主用户的干扰低于主用户可容忍的干扰限制条件，次用户就可与主用户同时共同使用授权频带。考虑到主用户的信道质量具有时间维度上的随机性，当其信道质量不理想时，次用户为其提供中继服务；当信道质量良好时，在不采用中继转发的情况下亦可满足其传输需求。在一定干扰约束下，可以令次用户以underlay的模式共享频谱，以此取代对次用户提供中继服务的专有时隙奖励，可节约更多的频谱资源。具体包括如下步骤：

步骤(1)，次用户在主用户信道质量不佳时为其提供中继服务；

步骤(2)，在主用户信道良好时，次用户可以以underlay的方式与其共享频谱资源，并利用合约理论将其建模为合约设计问题；

步骤(3)，通过定义评价合约收益的效用函数，建立主用户效用最大化的优化数学模型；

步骤(4)，利用差分进化算法进行求解；

步骤(5)，得到仿真结果，主用户的能量效率和频谱效率均得到了提升。

如图2所示，本发明的优化方法具体包括如下步骤：

步骤(1)，初始化主用户和次用户的工作参数以及进化代数k＝0；

步骤(2)，在认知无线电网络中，主用户发射端以功率P₀发送数据至对用的接收端和次用户发射端；

步骤(3)，次用户发射端将步骤(2)接收到的数据进行解码，并转发给主用户接收端；

步骤(4)，引入合约理论，将主用户和次用户希望从资源交换中获得各自效用最大化的问题转换为主用户最优合约设计问题。次用户被动地选择最优合约，因此最优合约设计问题就成为主用户如何设计合约让自己获得最大效用的问题。优化数学模型为：

maxU_p(h^*,P)

其中，U_p为主用户整体的数据传输速率期望效用函数；h^*为信道增益阈值；P为主用户接收端收到次用户转发信号的速率；U_s次用户发送自身数据的传输速率期望R_s减去消耗代价为次用户的效用函数。

步骤(5)，判断是否达到终止条件或进化代数达到最大。若是，则终止进化，将此时的最佳个体作为输出街；若否，则继续；

步骤(6)，进化代数k＝k+1，转向步骤(2)。

应理解，本实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

Claims (3)

1.一种基于能量效率与频谱效率的联合折中优化方法,其特征在于：包括：采用经济学中的合约理论，将主次用户间的协作问题建模为合约设计问题，并建立了主次用户评价合约收益的效用函数，将提高主用户的能效和谱效问题转变为设计合约使主用户获得最大效用的优化问题，并采用差分进化算法进行求解。

2.根据权利要求1所述的一种基于能量效率与频谱效率的联合折中优化方法，其特征在于：

基于合约理论的模型具体为：

在协作频谱共享的机制中，主用户和次用户存在资源的交换。影响交易双方收益的主要因素有中继功率、中继服务的信道增益阈值和次用户在频谱共享阶段对主用户的干扰约束。由于主次用户之间存在矛盾，因此协作双方若要在资源交换中达到各自的效用最大化，取决于是否存在有效的激励机制吸引双方积极和主动的协作。在合约理论模型中，将主用户和次用户希望从资源交换中获得各自效用最大化的问题转换为主用户最优合约问题的设计问题。其中，次用户被动的选择最优合约，因此将最优合约设计问题转换为主用户如何设计合约让自己活得最大效用的问题。

3.根据权利要求2所述的一种基于能量效率与频谱效率的联合折中优化方法，其特征在于：

(1)主用户效用函数具体为：

在协作中继阶段1中，主用户发送数据至自身的接收端和次用户的发射端，主用户的数据传输速率的期望表达式为：

其中，P₀为主用户的发射功率，n₀为主用户接收端的噪声功率，主次用户之间服从参数为σ的瑞利分布，h^*为信道增益阈值，pr为次用户为主用户提供中继服务的概率。

在协作中继阶段2中，次用户为主用户提供中继服务，此时主用户的数据传输速率为：

其中，P为主用户接收端收到次用户转发信号的功率。

在频谱共享阶段，主用户在次用户的干扰下发送数据，主用户的期望数据传输速率R₃：

其中，α为主用户允许次用户对其产生的干扰功率与主用户接收端收到次用户转发信号功率的比值。

主用户整体的平均数据传输速率的期望为：

定义主用户整体的数据传输速率期望为主用户的效用函数U_p

U_p＝R_E

(2)次用户效用函数具体为：

次用户在频谱共享阶段以主用户允许的最大功率发送信息，则在整个过程中发送自身数据的传输速率期望R_s为：

其中，h₁为次用户发射端到主用户接收端的信道增益，h₂为次用户发射端到自身接收端的信道增益，h₃为主用户发射端到次用户接收端的信道增益，n₁是次用户接收端的噪声功率。

在整个过程中，主用户所消耗的总功率期望为：

其中，P/(2h₁)表示在写作阶段次用户的平均功率，αP/h₁表示次用户发送自身数据的传输功率。

定义次用户发送自身数据的传输速率期望R_s减去消耗的代价为次用户的效用函数U_s表达式为：

其中，C表示次用户消耗单位能量的代价，通常由电池的能量转换效率决定。

(3)优化合约设计函数为：

个人理性约束是指次用户仅在自身获得非负效用的条件下与主用户进行协作频谱共享。即满足：

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