CN113347639B - 一种基于协同通信的混合接入频谱的方法 - Google Patents

一种基于协同通信的混合接入频谱的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113347639B
CN113347639B CN202110893800.0A CN202110893800A CN113347639B CN 113347639 B CN113347639 B CN 113347639B CN 202110893800 A CN202110893800 A CN 202110893800A CN 113347639 B CN113347639 B CN 113347639B
Authority
CN
China
Prior art keywords
transmission
relay
cooperative
spectrum
channel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110893800.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113347639A (zh
Inventor
朱洪波
陆平
周梦影
赵海涛
张晖
夏文超
蔡艳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ZTE Corp
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
ZTE Corp
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ZTE Corp, Nanjing University of Posts and Telecommunications filed Critical ZTE Corp
Priority to CN202110893800.0A priority Critical patent/CN113347639B/zh
Publication of CN113347639A publication Critical patent/CN113347639A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113347639B publication Critical patent/CN113347639B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/14Spectrum sharing arrangements between different networks
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16YINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y30/00IoT infrastructure
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00Communication routing or communication path finding
    • H04W40/02Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing
    • H04W40/22Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing using selective relaying for reaching a BTS [Base Transceiver Station] or an access point

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于协同通信的混合接入频谱的方法,物联网环境下协作认知无线电网络包括1个原始发信者PS、1个原始收信者PD、1个聚合中心FC和含有N个次级用户SU的协作认知无线电网络用户集
Figure 720883DEST_PATH_IMAGE002
,聚合中心FC利用信道状态信息设计物联网环境下协作认知无线电网络混合接入频谱方法;本方法在频谱资源受限的情况下,增强通信主路传输性能,兼顾物联网环境下协作认知无线电网络的数据传输,提升系统吞吐量,从而提高频谱效率。

Description

一种基于协同通信的混合接入频谱的方法
技术领域
本发明涉及物联网环境下频谱资源管理技术领域,特别是一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法。
背景技术
科学技术快速发展的同时,无线通信产业也在飞速扩大,越来越多的无线电用户和更高的 QoS 要求已经成为了无线通信技术向前发展的最强动力,与此同时也带来了无线电的频谱资源短缺问题。无线电频谱可以看作是一种有限的资源,每个频段只有获得许可的用户才能自由使用该频段。由于频谱稀缺性问题,未经许可的用户可被允许利用某些频段的临时未使用部分来进行机会接入,这个概念称为认知无线电(Cognitive Radio,CR)。未经许可的用户,也称为认知用户,应单独或协作地感知频谱,以识别未使用的部分并避免与许可用户发生冲突。认知无线电中,协作频谱感测(Collaborative SpectrumSensing,CSS)是通过将单个SU频谱感知结果报告给聚合中心(a Fusion Center ,FC)来执行的,该中心负责就频谱可用性做出全局决策,协作频谱感测可以减轻多路径衰落和阴影,提高频谱感知决策准确度。如今,随着物联网网络和应用的出现,大量物联网设备终端涌现,对频谱资源的需求也不断增长,针对无线电的频谱资源短缺问题,协作认知无线电物联网网络技术有望在智能技术领域中发挥重要作用。现有的物联网设备网络接入技术大多没有考虑到物联网设备与认知无线电技术的合理融合使用,频谱效率无法继续提高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法,在频谱资源受限的情况下,增强通信主路传输性能,兼顾物联网环境下协作认知无线电网络的数据传输,提升系统吞吐量,从而提高频谱效率。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
根据本发明提出的一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法,物联网环境下协作认知无线电网络包括1个原始发信者PS、1个原始收信者PD、1个聚合中心FC和含有N个次级用户SU的协作认知无线电网络用户集
Figure 162458DEST_PATH_IMAGE002
,聚合中心FC利用信道状态信息设计物联网环境下协作认知无线电网络混合接入频谱方法;具体如下:
步骤一、首先计算原始发信者PS和原始收信者 PD之间的直接传输速率
Figure 307132DEST_PATH_IMAGE004
;初始化强化学习条件、学习率
Figure 889423DEST_PATH_IMAGE006
、折扣因子
Figure 250872DEST_PATH_IMAGE008
Figure 147284DEST_PATH_IMAGE010
表=0,
Figure 84147DEST_PATH_IMAGE012
=1,2,…,N,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
表为第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
个次级用户的
Figure 683012DEST_PATH_IMAGE018
表,
Figure 33222DEST_PATH_IMAGE020
表内的
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
值全部为0;
步骤二、设定在时间k上、第
Figure 903963DEST_PATH_IMAGE012
个次级用户
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
的状态
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
,其中,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
代表原始发信者PS与
Figure 925359DEST_PATH_IMAGE028
之间的信道增益,
Figure 787136DEST_PATH_IMAGE030
代表
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE031
与原始收信者之间的信道增益,
Figure 562325DEST_PATH_IMAGE033
代表
Figure 564654DEST_PATH_IMAGE031
的地理位置;
根据强化学习的规则和
Figure 804005DEST_PATH_IMAGE035
-贪婪算法,
Figure 695738DEST_PATH_IMAGE031
根据状态
Figure 489382DEST_PATH_IMAGE037
和预设
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE039
表选择相应的动作
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE041
,动作是指
Figure 173697DEST_PATH_IMAGE031
是否愿意作为中继,PS与PD之间的传输次数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE043
初始设定为1;
步骤三、PS与PD之间进行第
Figure 798714DEST_PATH_IMAGE044
次数据传输时,
Figure 267872DEST_PATH_IMAGE045
=1,2,…,M,M为预设的传输总次数,聚合中心FC根据信道增益,使用K均值法将PS与
Figure 578506DEST_PATH_IMAGE028
之间的信道划分为多个集合,从这些集合中选择协作传输速率最大的作为最优中继集合
Figure 892943DEST_PATH_IMAGE047
,随机选中最优中继集合
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE048
中的第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE050
个次级用户
Figure 310149DEST_PATH_IMAGE052
作为中继;若时间k上PS与PD之间的第
Figure 976973DEST_PATH_IMAGE045
次传输时
Figure 479630DEST_PATH_IMAGE052
愿意作为中继,转至步骤四,否则,PS与PD之间直接进行传输,并转至步骤五;
步骤四、PS先将需要传输的信息发给选中的
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE054
Figure 128917DEST_PATH_IMAGE054
再将信息转发给PD,未作为中继的次级用户以频谱感知的方式接入频谱传输数据;
步骤五、本次中继传输完成后,计算第
Figure 462946DEST_PATH_IMAGE044
次传输后
Figure 772443DEST_PATH_IMAGE055
获得的收益
Figure 559133DEST_PATH_IMAGE057
,若PS与PD之间未累计达到M次传输,即
Figure 746532DEST_PATH_IMAGE059
时,令
Figure 872751DEST_PATH_IMAGE061
,转至步骤三,否则转到步骤六;
步骤六、根据
Figure 621657DEST_PATH_IMAGE063
计算时间k上每个
Figure 895644DEST_PATH_IMAGE065
的全局收益
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE067
,并根据
Figure 152313DEST_PATH_IMAGE068
对M次传输后得到的奖励带宽B进行分配,更新每个
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE069
的效益函数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE071
,根据学习率
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE073
和折扣因子
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE075
来更新
Figure 647885DEST_PATH_IMAGE069
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE077
表中的
Figure 765096DEST_PATH_IMAGE077
值等待下一次传输,转至步骤二。
作为本发明所述的一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法进一步优化方案,步骤二中,根据强化学习的规则和
Figure 588696DEST_PATH_IMAGE078
-贪婪算法,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE079
根据状态
Figure 790001DEST_PATH_IMAGE080
Figure 920506DEST_PATH_IMAGE082
表选择相应的动作
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE083
,如下式:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE085
其中,
Figure 355423DEST_PATH_IMAGE078
为正数,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE087
Figure 744947DEST_PATH_IMAGE088
的动作集中由贪婪算法选中的动作,
Figure 405735DEST_PATH_IMAGE090
为概率,
Figure 892211DEST_PATH_IMAGE092
为动作集,
Figure 416471DEST_PATH_IMAGE094
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE095
值。
作为本发明所述的一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法进一步优化方案,
步骤三中,使用K均值法将PS与
Figure 824450DEST_PATH_IMAGE088
之间的信道划分为多个集合,从这些集合中选择协作传输速率最大的作为最优中继集合
Figure 164296DEST_PATH_IMAGE048
,此问题转化为以下问题:
Figure 98754DEST_PATH_IMAGE096
Subject to
Figure 80002DEST_PATH_IMAGE098
其中,
Figure 506435DEST_PATH_IMAGE100
Figure 649972DEST_PATH_IMAGE102
为第v个中继集合,1≤v≤n,n为中继集合的总数,
Figure 111040DEST_PATH_IMAGE104
为优化的目标函数,
Figure 711523DEST_PATH_IMAGE106
为大于等于2的一个常数,
Figure 359674DEST_PATH_IMAGE108
是原始发信者PS与中继
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE110
之间信道的信道增益,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE112
为原始发信者PS的发射功率,
Figure DEST_PATH_IMAGE114
是高斯白噪声噪声功率,
Figure 886994DEST_PATH_IMAGE110
是中继,
Figure 530465DEST_PATH_IMAGE116
是原始发信者PS与
Figure 68894DEST_PATH_IMAGE023
之间信道的信道增益,
Figure 437296DEST_PATH_IMAGE118
Figure 516111DEST_PATH_IMAGE028
的发射功率,
Figure DEST_PATH_IMAGE120
是中继
Figure 686192DEST_PATH_IMAGE110
与原始收信者PD之间信道的信道增益,
Figure 395522DEST_PATH_IMAGE122
是在物联网环境下协作认知无线电网络中的次级用户的最大发射功率,
Figure DEST_PATH_IMAGE124
Figure 717132DEST_PATH_IMAGE031
与原始收信者PD之间信道的信道增益,
Figure DEST_PATH_IMAGE126
为PS与PD之间有
Figure 911222DEST_PATH_IMAGE052
作为中继的协作传输速率。
作为本发明所述的一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法进一步优化方案,步骤五中,
Figure DEST_PATH_IMAGE128
包括第m次传输后
Figure 404651DEST_PATH_IMAGE028
获得的收益
Figure DEST_PATH_IMAGE130
Figure DEST_PATH_IMAGE132
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE134
为在时间k上PS与PD之间的第m次传输时传输的数据量,
Figure 537080DEST_PATH_IMAGE136
代表时间k上PS与PD之间的第m次传输时
Figure 178277DEST_PATH_IMAGE052
是否愿意作为中继,
Figure 395632DEST_PATH_IMAGE138
为PS与PD之间有
Figure 773261DEST_PATH_IMAGE052
作为中继的协作传输速率。
作为本发明所述的一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法进一步优化方案,
步骤六中,
Figure 89973DEST_PATH_IMAGE140
根据
Figure 952887DEST_PATH_IMAGE142
对M次传输后得到的奖励带宽B进行分配,每个
Figure 114878DEST_PATH_IMAGE055
分到
Figure 78505DEST_PATH_IMAGE144
进行数据传输,
Figure 300539DEST_PATH_IMAGE146
Figure DEST_PATH_IMAGE147
分到的奖励带宽,
Figure 322852DEST_PATH_IMAGE146
的分配与
Figure 52649DEST_PATH_IMAGE148
的全局收益
Figure 171915DEST_PATH_IMAGE150
成正比,根据下式进行分配:
Figure 564850DEST_PATH_IMAGE152
作为本发明所述的一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法进一步优化方案,步骤六中,
Figure DEST_PATH_IMAGE153
的效益函数
Figure 575924DEST_PATH_IMAGE154
进行更新,如下式:
Figure DEST_PATH_IMAGE156
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE158
= 1或0,
Figure DEST_PATH_IMAGE160
表示
Figure 391303DEST_PATH_IMAGE153
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输,
Figure 630654DEST_PATH_IMAGE162
=1,2,…,M,
Figure DEST_PATH_IMAGE164
表示
Figure 132174DEST_PATH_IMAGE153
在第m次传输时不为PS和PD提供协作传输;
Figure DEST_PATH_IMAGE166
Figure 624685DEST_PATH_IMAGE153
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输时的数据量,
Figure DEST_PATH_IMAGE168
Figure 197749DEST_PATH_IMAGE153
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输时的协作传输速率,
Figure DEST_PATH_IMAGE170
Figure 993404DEST_PATH_IMAGE031
的发射/接收单位数据量的基础耗能量,
Figure DEST_PATH_IMAGE172
是频谱感知间隔内每秒的采样点数,
Figure DEST_PATH_IMAGE174
Figure 603508DEST_PATH_IMAGE023
向距离
Figure 120334DEST_PATH_IMAGE176
的FC传输单位数据量的能量,
Figure 700351DEST_PATH_IMAGE178
为M次传输中
Figure 445453DEST_PATH_IMAGE023
通过频谱感知机会接入传输成功的数据量,
Figure 554354DEST_PATH_IMAGE180
是频谱感知耗费的能量,
Figure 352284DEST_PATH_IMAGE182
是在物联网环境下协作认知无线电网络中的
Figure 1571DEST_PATH_IMAGE023
的最大发射功率。
作为本发明所述的一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法进一步优化方案,步骤六中
Figure 397917DEST_PATH_IMAGE184
值的更新方法如下:
Figure 740037DEST_PATH_IMAGE186
其中,
Figure 995569DEST_PATH_IMAGE188
Figure 280090DEST_PATH_IMAGE028
处于某状态采取某动作对应的
Figure DEST_PATH_IMAGE189
值,
Figure DEST_PATH_IMAGE191
为时间k上定义的效益函数,
Figure DEST_PATH_IMAGE193
为预测的(k+1)时间上第
Figure 812833DEST_PATH_IMAGE195
个次级用户
Figure 824390DEST_PATH_IMAGE028
的状态,
Figure 770480DEST_PATH_IMAGE092
为动作集。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:
(1)本方法在保证通信主路性能的同时,兼顾物联网环境下协作认知无线电网络的数据传输,提升系统吞吐量;
(2)本方法在协作认知无线电网络无法向通信主路提供中继服务时,通过广播和协作频谱感知、集中决策的方式,提高了物联网环境下协作认知无线电网络频谱感知的准确度,节约了通信资源,从而提高频谱效率。
附图说明
图1为物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法的网络架构图。
图2为物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法的流程图。
图3为物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法的过程示例图。
图4为物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法奖励带宽的分配图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。
本发明实施例提供的物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法,在频谱资源受限的情况下,增强通信主路传输性能,兼顾物联网环境下协作认知无线电网络的数据传输,提升系统吞吐量,从而提高频谱效率。
本例的物联网环境下协作认知无线电网络接入网络架构如图1所示,假设协作认知无线电网络由1个原始发信者PS、1个原始收信者PD、1个聚合中心FC和含有N个次级用户SU的协作认知无线电网络用户集
Figure 27149DEST_PATH_IMAGE197
构成,聚合中心FC利用信道状态信息设计物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法。
如图2所示,本发明实施例提供的物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法的流程图,该方法包括以下步骤:
步骤201:首先计算原始发信者PS和原始收信者 PD之间的直接传输速率
Figure 804612DEST_PATH_IMAGE199
;初始化强化学习条件、学习率
Figure 724420DEST_PATH_IMAGE201
、折扣因子
Figure 220123DEST_PATH_IMAGE203
Figure DEST_PATH_IMAGE205
表=0,
Figure DEST_PATH_IMAGE207
=1,2,…,N,
Figure DEST_PATH_IMAGE209
表为第
Figure 592068DEST_PATH_IMAGE211
个次级用户的
Figure 489617DEST_PATH_IMAGE213
表,
Figure 78861DEST_PATH_IMAGE213
表内的
Figure DEST_PATH_IMAGE214
值全部为0;
假定系统中每条信道的信道增益具有准静态瑞利衰落,在一个传输帧中它们保持不变。在诸如TDMA之类的通信系统中,由于信道衰落足够慢,且系统的上下行链路是在相同的频率资源的不同时隙上进行传输的,所以在相对较短的时间之内(即信道传播的相干时间),可以认为上行链路和下行链路的传输信号所经历的信道衰落是相同的,因此可以基于无线信道的互易性从上行链路方向获取信道状态信息,每条信道的信道状态可在传输数据前即可获知。
理论上,协作认知无线电网络的协作传输速率应该不小于原始发信者PS与原始收信者PD之间无SU协作为中继时的直接传输速率
Figure DEST_PATH_IMAGE216
,由香农公式可计算出直接传输速率
Figure DEST_PATH_IMAGE218
,即式1:
Figure DEST_PATH_IMAGE220
(1)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE222
是原始发信者PS与原始收信者PD之间直连信道的信道增益,
Figure 213258DEST_PATH_IMAGE112
是原始发信者PS的发射功率,
Figure 14992DEST_PATH_IMAGE114
是高斯白噪声噪声功率。
另外,对强化学习进行初始化,包括学习率
Figure DEST_PATH_IMAGE224
、折扣因子
Figure DEST_PATH_IMAGE226
,以及
Figure DEST_PATH_IMAGE228
表=0,
Figure DEST_PATH_IMAGE230
=1,2,…,N,
Figure 721042DEST_PATH_IMAGE232
表为第
Figure 481188DEST_PATH_IMAGE234
个次级用户的
Figure 685904DEST_PATH_IMAGE236
表,
Figure 822487DEST_PATH_IMAGE236
表内的
Figure 756945DEST_PATH_IMAGE236
值全部为0。
步骤202:设定
Figure 449177DEST_PATH_IMAGE238
的状态
Figure 141189DEST_PATH_IMAGE240
,其中
Figure 81464DEST_PATH_IMAGE242
代表原始发信者PS与
Figure DEST_PATH_IMAGE243
之间的信道增益,
Figure 713171DEST_PATH_IMAGE245
代表
Figure 815119DEST_PATH_IMAGE246
与原始收信者之间的信道增益,
Figure DEST_PATH_IMAGE248
代表
Figure 43363DEST_PATH_IMAGE249
的地理位置。根据强化学习的规则和
Figure DEST_PATH_IMAGE250
-贪婪算法,
Figure 459432DEST_PATH_IMAGE028
根据状态
Figure 102903DEST_PATH_IMAGE037
和预设
Figure 405446DEST_PATH_IMAGE232
表选择相应的动作
Figure 275313DEST_PATH_IMAGE251
,动作是指
Figure 885286DEST_PATH_IMAGE028
是否愿意作为中继,PS与PD之间的传输次数
Figure 320946DEST_PATH_IMAGE045
初始设定为1;
用k表示索引时间,在时间k上,每个
Figure 233539DEST_PATH_IMAGE031
的状态可以表示为
Figure 715335DEST_PATH_IMAGE037
。由步骤201可知,根据无线信道的互易性,可以得到原始发信者PS与
Figure 296709DEST_PATH_IMAGE028
之间的信道增益
Figure 790138DEST_PATH_IMAGE252
Figure 670369DEST_PATH_IMAGE031
与原始收信者之间的信道增益
Figure DEST_PATH_IMAGE253
,以及
Figure 747784DEST_PATH_IMAGE028
的地理位置
Figure 965139DEST_PATH_IMAGE033
,从而得到
Figure 313075DEST_PATH_IMAGE023
的状态
Figure 629787DEST_PATH_IMAGE254
,由下式2表示:
Figure 492701DEST_PATH_IMAGE256
(2)
Figure 156157DEST_PATH_IMAGE258
表示在时间k上
Figure 420916DEST_PATH_IMAGE028
是否愿意作为中继协作为PS与PD之间的数据传输,
Figure 705267DEST_PATH_IMAGE258
满足式3:
Figure 321056DEST_PATH_IMAGE260
(3)
再利用
Figure 286738DEST_PATH_IMAGE078
-贪婪算法,
Figure 107801DEST_PATH_IMAGE261
根据状态
Figure 500736DEST_PATH_IMAGE262
选择
Figure 869401DEST_PATH_IMAGE263
在时间k下的动作
Figure 576457DEST_PATH_IMAGE264
,如下式4:
Figure 334851DEST_PATH_IMAGE266
(4)
其中,
Figure 898687DEST_PATH_IMAGE078
为一较小正数。同时,PS与PD之间的传输次数
Figure 223490DEST_PATH_IMAGE045
设定为1。
步骤203:PS与PD之间进行第
Figure 124449DEST_PATH_IMAGE044
次数据传输时(
Figure 218307DEST_PATH_IMAGE045
=1,2,…,M),聚合中心FC根据信道增益,使用K均值法将PS与各个SU之间的信道划分为多个集合,选择选择协作传输速率最大的作为最优中继集合
Figure 920422DEST_PATH_IMAGE047
,随机选中最优中继集合
Figure 794837DEST_PATH_IMAGE047
中的
Figure 906013DEST_PATH_IMAGE052
作为中继。若时间k上PS与PD之间的第
Figure 57639DEST_PATH_IMAGE044
次传输时
Figure 556754DEST_PATH_IMAGE054
愿意作为中继,转至步骤204,否则,PS与PD之间直接进行传输,并转至步骤205;
此时,PS与PD进行在时间k上的第
Figure 856148DEST_PATH_IMAGE044
次传输。
首先聚合中心FC根据信道增益将PS与各个SU之间的信道划分为多个集合,由前设可知,原始发信者PS与
Figure DEST_PATH_IMAGE267
Figure 741321DEST_PATH_IMAGE195
=1,2,…,N)的信道增益为
Figure 809771DEST_PATH_IMAGE268
,即原始发信者PS与
Figure 89574DEST_PATH_IMAGE088
之间的信道增益总集
Figure DEST_PATH_IMAGE270
Figure DEST_PATH_IMAGE272
,利用K均值方法将
Figure 250166DEST_PATH_IMAGE270
划分多个集合:
1)从数据集
Figure 31040DEST_PATH_IMAGE270
中随机选择n个样本为初始的中心点
Figure 157259DEST_PATH_IMAGE274
,其中n值通过下式5-1得出:
Figure 404700DEST_PATH_IMAGE276
(5-1)
2)对
Figure 908713DEST_PATH_IMAGE270
中的每一个样本,计算其与每个中心点的距离
Figure 165382DEST_PATH_IMAGE278
,找出最小距离并加入对应的簇,分为n个簇
Figure DEST_PATH_IMAGE280
,距离的计算公式为,如下式5-2:
Figure DEST_PATH_IMAGE282
(5-2)
3)每个簇中的样本根据下式5-3重新计算中心点:
Figure 146108DEST_PATH_IMAGE284
(5-3)
4)计算损失函数E,若E达到最小值,则结束;否则重复2)和 3)。
Figure DEST_PATH_IMAGE286
(5-4)
利用以上K均值方法,则N个SU可划分为
Figure 669DEST_PATH_IMAGE288
等n个集合,最佳中继集合
Figure 496372DEST_PATH_IMAGE290
必是
Figure 291153DEST_PATH_IMAGE292
等n个集合的一个。
假设,原始发信者PS与中继r之间信道的信道增益为
Figure 424587DEST_PATH_IMAGE294
,中继r与原始收信者PD之间信道的信道增益是
Figure DEST_PATH_IMAGE296
,则由香农公式可分别计算出原始发信者PS与中继r的传输速率
Figure 217094DEST_PATH_IMAGE298
以及中继r与原始收信者PD之间的传输速率
Figure 934514DEST_PATH_IMAGE300
,即式6,式7:
Figure 765942DEST_PATH_IMAGE302
(6)
Figure 252418DEST_PATH_IMAGE304
(7)
其中,
Figure 12564DEST_PATH_IMAGE306
是高斯白噪声噪声功率,
Figure 217280DEST_PATH_IMAGE112
是原始发信者PS的发射功率,
Figure 115048DEST_PATH_IMAGE308
是原始发信者PS与
Figure 721610DEST_PATH_IMAGE246
之间信道的信道增益,
Figure 121498DEST_PATH_IMAGE309
Figure 813511DEST_PATH_IMAGE238
与原始收信者PD之间信道的信道增益,
Figure 81681DEST_PATH_IMAGE118
Figure 244547DEST_PATH_IMAGE246
的发射功率,
Figure DEST_PATH_IMAGE310
是在物联网环境下协作认知无线电网络中的SU的最大发射功率。
定义
Figure 143233DEST_PATH_IMAGE311
为中继r协作原始发信者PS与原始收信者PD之间数据传输的协作传输速率。假设PS与PD之间在时间k上的第m次传输时传输的数据量为
Figure DEST_PATH_IMAGE313
,则有下式8的数量关系:
Figure DEST_PATH_IMAGE315
(8)
由式8可推出
Figure 964952DEST_PATH_IMAGE311
的表达式,即式9:
Figure DEST_PATH_IMAGE317
(9)
Figure DEST_PATH_IMAGE319
之间,选择
Figure 256387DEST_PATH_IMAGE319
的中心点中协作传输速率
Figure 132814DEST_PATH_IMAGE126
最大的作为最优中继集合
Figure 608925DEST_PATH_IMAGE290
,如下式10:
Figure DEST_PATH_IMAGE321
Subject to
Figure DEST_PATH_IMAGE323
(10)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE325
Figure 849764DEST_PATH_IMAGE106
为大于等于2的一个常数。
在最优中继集合
Figure 459737DEST_PATH_IMAGE290
的SU中进行随机选择,选中
Figure 98660DEST_PATH_IMAGE054
作为中继协作PS与PD之间的数据传输。
Figure DEST_PATH_IMAGE327
,即时间k上
Figure 509787DEST_PATH_IMAGE052
愿意作为中继协作PS和PD之间的数据传输,转至步骤204。
否则,
Figure DEST_PATH_IMAGE329
,即
Figure 663688DEST_PATH_IMAGE052
不愿意作为中继协作PS和PD之间的数据传输,PS与PD之间直接进行数据的传输,并转至步骤205;
步骤204:PS先将需要传输的信息发给选中的
Figure 952718DEST_PATH_IMAGE054
Figure 508465DEST_PATH_IMAGE054
再将数据转发给PD,未作为中继的SU以频谱感知的方式接入频谱传输数据;
如图3所示,本发明提供的物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法的过程示意图,在中继传输部分,时间k下的第
Figure 982171DEST_PATH_IMAGE045
次传输时,原始发信者PS先将需要传输的信息发给选中的
Figure 62516DEST_PATH_IMAGE054
Figure 686395DEST_PATH_IMAGE054
再利用DF协议将数据转发给PD,完成本次协作传输,未作为中继的其余SU以频谱感知的方式机会接入频谱传输数据,不影响主路传输。
步骤205:本次中继传输完成后,计算
Figure DEST_PATH_IMAGE331
的收益
Figure DEST_PATH_IMAGE333
,若PS与PD之间未累计达到M次传输,即
Figure 565490DEST_PATH_IMAGE059
时,令
Figure DEST_PATH_IMAGE335
,转至步骤203,否则转到步骤206;
本次传输完成后,计算
Figure 521682DEST_PATH_IMAGE052
的收益
Figure DEST_PATH_IMAGE337
,如下式11所示:
Figure DEST_PATH_IMAGE339
(11)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE340
为在时间k上PS与PD之间的第m次传输时传输的数据量。
此时,若原始发信者PS与原始收信者PD之间在时间k下未累计达到M次传输,即
Figure DEST_PATH_IMAGE341
时,令
Figure 716688DEST_PATH_IMAGE335
,转至步骤203,进行新一轮传输,否则转到步骤206;
步骤206:计算每个
Figure 472155DEST_PATH_IMAGE249
的全局收益
Figure DEST_PATH_IMAGE342
,并根据
Figure 612280DEST_PATH_IMAGE342
对M次传输后得到的奖励带宽B进行分配,更新每个
Figure 598428DEST_PATH_IMAGE246
的效益函数
Figure DEST_PATH_IMAGE343
,根据学习率
Figure DEST_PATH_IMAGE344
和折扣因子
Figure DEST_PATH_IMAGE345
来更新
Figure 558425DEST_PATH_IMAGE031
Figure DEST_PATH_IMAGE346
表中的
Figure 556731DEST_PATH_IMAGE346
值。等待下一次传输,转至步骤202。
此时,若原始发信者PS与原始收信者PD之间在时间k下累计达到M次传输,如图3本发明提供的物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法的过程示意图所示,全体SU获得奖励带宽B进行自身数据的传输。
首先,先对每个
Figure DEST_PATH_IMAGE347
的全局收益
Figure 879259DEST_PATH_IMAGE342
进行结算,如下式12:
Figure DEST_PATH_IMAGE349
(12)
如图4,本发明提供的物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法的分配示意图所示,根据每个SU的全局收益
Figure DEST_PATH_IMAGE350
对M次传输后得到的奖励带宽B进行分配,每个
Figure DEST_PATH_IMAGE351
分到
Figure DEST_PATH_IMAGE353
进行数据传输。
Figure 990303DEST_PATH_IMAGE353
的分配与每个SU的全局收益
Figure 588994DEST_PATH_IMAGE350
成正比,根据下式13进行分配:
Figure DEST_PATH_IMAGE355
(13-1)
Figure DEST_PATH_IMAGE357
(13-2)
根据上诉方法分配得到的结果,对
Figure DEST_PATH_IMAGE358
的效益函数
Figure DEST_PATH_IMAGE360
进行更新,如下式14:
Figure DEST_PATH_IMAGE362
(14)
Figure DEST_PATH_IMAGE364
是不采用物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法下
Figure DEST_PATH_IMAGE366
始终使用频谱感知接入时传输数据量
Figure DEST_PATH_IMAGE368
的耗能,由15给出:
Figure DEST_PATH_IMAGE370
(15)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE372
Figure DEST_PATH_IMAGE374
的发射/接收单位数据量的基础耗能量,
Figure 293120DEST_PATH_IMAGE172
是频谱感知间隔内每秒的采样点数,
Figure DEST_PATH_IMAGE376
是感知时间,
Figure DEST_PATH_IMAGE378
Figure 703110DEST_PATH_IMAGE238
向距离
Figure DEST_PATH_IMAGE379
的FC传输单位数据量的能量。
Figure DEST_PATH_IMAGE381
是在时间k下采用物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法
Figure DEST_PATH_IMAGE383
在奖励带宽
Figure DEST_PATH_IMAGE385
下传输数据量
Figure DEST_PATH_IMAGE386
的耗能,由式16给出:
Figure DEST_PATH_IMAGE388
(16)
其中,
Figure 128931DEST_PATH_IMAGE158
= 1或0,
Figure DEST_PATH_IMAGE391
表示
Figure 93214DEST_PATH_IMAGE031
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输,
Figure 994174DEST_PATH_IMAGE162
=1,2,…,M,
Figure DEST_PATH_IMAGE393
表示
Figure 25715DEST_PATH_IMAGE031
在第m次传输时不为PS和PD提供协作传输;
Figure DEST_PATH_IMAGE395
Figure 397004DEST_PATH_IMAGE031
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输时的数据量,
Figure DEST_PATH_IMAGE397
Figure 474681DEST_PATH_IMAGE031
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输时的协作传输速率。
综上,
Figure DEST_PATH_IMAGE399
的效益函数
Figure DEST_PATH_IMAGE401
根据式17进行更新,如下式17:
Figure DEST_PATH_IMAGE403
(17)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE405
= 1或0,
Figure 100703DEST_PATH_IMAGE391
表示
Figure 753795DEST_PATH_IMAGE031
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输,
Figure DEST_PATH_IMAGE406
=1,2,…,M,
Figure 190592DEST_PATH_IMAGE164
表示
Figure DEST_PATH_IMAGE407
在第m次传输时不为PS和PD提供协作传输;
Figure 427670DEST_PATH_IMAGE166
Figure 778754DEST_PATH_IMAGE407
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输时的数据量,
Figure DEST_PATH_IMAGE409
Figure 112784DEST_PATH_IMAGE407
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输时的协作传输速率,
Figure DEST_PATH_IMAGE411
Figure 392587DEST_PATH_IMAGE407
的发射/接收单位数据量的基础耗能量,
Figure DEST_PATH_IMAGE413
是频谱感知间隔内每秒的采样点数,
Figure 839265DEST_PATH_IMAGE174
Figure DEST_PATH_IMAGE414
向距离
Figure DEST_PATH_IMAGE415
的FC传输单位数据量的能量,
Figure DEST_PATH_IMAGE416
为M次传输中
Figure DEST_PATH_IMAGE417
通过频谱感知机会接入传输成功的数据量,
Figure DEST_PATH_IMAGE418
是频谱感知耗费的能量,
Figure DEST_PATH_IMAGE420
是在物联网环境下协作认知无线电网络中的
Figure 744773DEST_PATH_IMAGE417
的最大发射功率;
接着,更新
Figure DEST_PATH_IMAGE421
Figure 310140DEST_PATH_IMAGE095
值,如下式18:
Figure DEST_PATH_IMAGE422
(18)
等待下一次传输,转至步骤202。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种物联网频谱稀缺环境下基于协同通信的混合接入频谱的方法,其特征在于,物联网环境下协作认知无线电网络包括1个原始发信者PS、1个原始收信者PD、1个聚合中心FC和含有N个次级用户SU的协作认知无线电网络用户集
Figure DEST_PATH_IMAGE001
,聚合中心FC利用信道状态信息设计物联网环境下协作认知无线电网络混合接入频谱方法;具体如下:
步骤一、首先计算原始发信者PS和原始收信者 PD之间的直接传输速率
Figure DEST_PATH_IMAGE002
;初始化强化学习条件、学习率
Figure DEST_PATH_IMAGE003
、折扣因子
Figure DEST_PATH_IMAGE004
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表=0,
Figure DEST_PATH_IMAGE006
=1,2,…,N,
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表为第
Figure DEST_PATH_IMAGE008
个次级用户的
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表,
Figure 978863DEST_PATH_IMAGE009
表内的
Figure DEST_PATH_IMAGE010
值全部为0;
步骤二、设定在时间k上、第
Figure 20637DEST_PATH_IMAGE006
个次级用户
Figure DEST_PATH_IMAGE011
的状态
Figure DEST_PATH_IMAGE012
,其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE013
代表原始发信者PS与
Figure DEST_PATH_IMAGE014
之间的信道增益,
Figure DEST_PATH_IMAGE015
代表
Figure DEST_PATH_IMAGE016
与原始收信者之间的信道增益,
Figure DEST_PATH_IMAGE017
代表
Figure 960561DEST_PATH_IMAGE016
的地理位置;
根据强化学习的规则和
Figure DEST_PATH_IMAGE018
-贪婪算法,
Figure 745983DEST_PATH_IMAGE016
根据状态
Figure DEST_PATH_IMAGE019
和预设
Figure DEST_PATH_IMAGE020
表选择相应的动作
Figure DEST_PATH_IMAGE021
,动作是指
Figure 606361DEST_PATH_IMAGE016
是否愿意作为中继,PS与PD之间的传输次数
Figure DEST_PATH_IMAGE022
初始设定为1;
步骤三、PS与PD之间进行第
Figure DEST_PATH_IMAGE023
次数据传输时,
Figure DEST_PATH_IMAGE024
=1,2,…,M,M为预设的传输总次数,聚合中心FC根据信道增益,使用K均值法将PS与
Figure 959982DEST_PATH_IMAGE014
之间的信道划分为多个集合,从这些集合中选择协作传输速率最大的作为最优中继集合
Figure DEST_PATH_IMAGE025
,随机选中最优中继集合
Figure DEST_PATH_IMAGE026
中的第
Figure DEST_PATH_IMAGE027
个次级用户
Figure DEST_PATH_IMAGE028
作为中继;若时间k上PS与PD之间的第
Figure 47587DEST_PATH_IMAGE024
次传输时
Figure 184170DEST_PATH_IMAGE028
愿意作为中继,转至步骤四,否则,PS与PD之间直接进行传输,并转至步骤五;
步骤四、PS先将需要传输的信息发给选中的
Figure 774420DEST_PATH_IMAGE028
Figure 705467DEST_PATH_IMAGE028
再将信息转发给PD,未作为中继的次级用户以频谱感知的方式接入频谱传输数据;
步骤五、本次中继传输完成后,计算第
Figure 646747DEST_PATH_IMAGE023
次传输后
Figure DEST_PATH_IMAGE029
获得的收益
Figure DEST_PATH_IMAGE030
,若PS与PD之间未累计达到M次传输,即
Figure DEST_PATH_IMAGE031
时,令
Figure DEST_PATH_IMAGE032
,转至步骤三,否则转到步骤六;
步骤六、根据
Figure 23240DEST_PATH_IMAGE030
计算时间k上每个
Figure DEST_PATH_IMAGE033
的全局收益
Figure DEST_PATH_IMAGE034
,并根据
Figure DEST_PATH_IMAGE035
对M次传输后得到的奖励带宽B进行分配,更新每个
Figure 536173DEST_PATH_IMAGE029
的效益函数
Figure DEST_PATH_IMAGE036
,根据学习率
Figure DEST_PATH_IMAGE037
和折扣因子
Figure DEST_PATH_IMAGE038
来更新
Figure 480864DEST_PATH_IMAGE033
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表中的
Figure 581544DEST_PATH_IMAGE039
值等待下一次传输,转至步骤二;步骤二中,根据强化学习的规则和
Figure DEST_PATH_IMAGE040
-贪婪算法,
Figure DEST_PATH_IMAGE041
根据状态
Figure DEST_PATH_IMAGE042
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表选择相应的动作
Figure DEST_PATH_IMAGE044
,如下式:
Figure DEST_PATH_IMAGE045
其中,
Figure 558465DEST_PATH_IMAGE040
为正数,
Figure DEST_PATH_IMAGE046
Figure 109178DEST_PATH_IMAGE041
的动作集中由贪婪算法选中的动作,
Figure DEST_PATH_IMAGE047
为概率,
Figure DEST_PATH_IMAGE048
为动作集,
Figure DEST_PATH_IMAGE049
Figure DEST_PATH_IMAGE050
值;
步骤三中,使用K均值法将PS与
Figure 568978DEST_PATH_IMAGE033
之间的信道划分为多个集合,从这些集合中选择协作传输速率最大的作为最优中继集合
Figure 609484DEST_PATH_IMAGE026
,此问题转化为以下问题:
Figure DEST_PATH_IMAGE051
Subject to
Figure DEST_PATH_IMAGE052
Figure DEST_PATH_IMAGE053
Figure DEST_PATH_IMAGE054
Figure DEST_PATH_IMAGE055
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE056
为第v个中继集合,1≤v≤n,n为中继集合的总数,
Figure DEST_PATH_IMAGE057
为优化的目标函数,
Figure DEST_PATH_IMAGE058
为大于等于2的一个常数,
Figure DEST_PATH_IMAGE059
是原始发信者PS与中继
Figure DEST_PATH_IMAGE060
之间信道的信道增益,
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为原始发信者PS的发射功率,
Figure DEST_PATH_IMAGE062
是高斯白噪声噪声功率,
Figure DEST_PATH_IMAGE063
是中继,
Figure DEST_PATH_IMAGE064
是原始发信者PS与
Figure DEST_PATH_IMAGE065
之间信道的信道增益,
Figure DEST_PATH_IMAGE066
Figure DEST_PATH_IMAGE067
的发射功率,
Figure DEST_PATH_IMAGE068
是中继
Figure 674917DEST_PATH_IMAGE063
与原始收信者PD之间信道的信道增益,
Figure DEST_PATH_IMAGE069
是在物联网环境下协作认知无线电网络中的次级用户的最大发射功率,
Figure DEST_PATH_IMAGE070
Figure DEST_PATH_IMAGE071
与原始收信者PD之间信道的信道增益,
Figure DEST_PATH_IMAGE072
为PS与PD之间有
Figure DEST_PATH_IMAGE073
作为中继的协作传输速率;
步骤五中,
Figure DEST_PATH_IMAGE074
包括第m次传输后
Figure 88406DEST_PATH_IMAGE041
获得的收益
Figure DEST_PATH_IMAGE075
Figure DEST_PATH_IMAGE076
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE077
为在时间k上PS与PD之间的第m次传输时传输的数据量,
Figure DEST_PATH_IMAGE078
代表时间k上PS与PD之间的第m次传输时
Figure 640479DEST_PATH_IMAGE028
是否愿意作为中继,
Figure DEST_PATH_IMAGE079
为PS与PD之间有
Figure 965019DEST_PATH_IMAGE073
作为中继的协作传输速率;
步骤六中,
Figure DEST_PATH_IMAGE080
根据
Figure DEST_PATH_IMAGE081
对M次传输后得到的奖励带宽B进行分配,每个
Figure 362371DEST_PATH_IMAGE029
分到
Figure DEST_PATH_IMAGE082
进行数据传输,
Figure 590221DEST_PATH_IMAGE082
Figure 850213DEST_PATH_IMAGE033
分到的奖励带宽,
Figure 350465DEST_PATH_IMAGE082
的分配与
Figure 318552DEST_PATH_IMAGE029
的全局收益
Figure DEST_PATH_IMAGE083
成正比,根据下式进行分配:
Figure DEST_PATH_IMAGE084
步骤六中,
Figure 430602DEST_PATH_IMAGE029
的效益函数
Figure DEST_PATH_IMAGE085
进行更新,如下式:
Figure DEST_PATH_IMAGE086
Figure DEST_PATH_IMAGE087
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE088
= 1或0,
Figure DEST_PATH_IMAGE089
表示
Figure 871948DEST_PATH_IMAGE033
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输,
Figure DEST_PATH_IMAGE090
=1,2,…,M,
Figure DEST_PATH_IMAGE091
表示
Figure DEST_PATH_IMAGE092
在第m次传输时不为PS和PD提供协作传输;
Figure DEST_PATH_IMAGE093
Figure 374342DEST_PATH_IMAGE092
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输时的数据量,
Figure DEST_PATH_IMAGE094
Figure 724550DEST_PATH_IMAGE092
在第m次传输时为PS和PD提供协作传输时的协作传输速率,
Figure DEST_PATH_IMAGE095
Figure DEST_PATH_IMAGE096
的发射/接收单位数据量的基础耗能量,
Figure DEST_PATH_IMAGE097
是频谱感知间隔内每秒的采样点数,
Figure DEST_PATH_IMAGE098
Figure DEST_PATH_IMAGE099
向距离
Figure DEST_PATH_IMAGE100
的FC传输单位数据量的能量,
Figure DEST_PATH_IMAGE101
为M次传输中
Figure 363211DEST_PATH_IMAGE099
通过频谱感知机会接入传输成功的数据量,
Figure DEST_PATH_IMAGE102
是频谱感知耗费的能量,
Figure DEST_PATH_IMAGE103
是在物联网环境下协作认知无线电网络中的
Figure DEST_PATH_IMAGE104
的最大发射功率;
步骤六中
Figure DEST_PATH_IMAGE105
值的更新方法如下:
Figure DEST_PATH_IMAGE106
Figure DEST_PATH_IMAGE107
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE108
Figure 604486DEST_PATH_IMAGE065
处于某状态采取某动作对应的
Figure DEST_PATH_IMAGE109
值,
Figure DEST_PATH_IMAGE110
为时间k上定义的效益函数,
Figure DEST_PATH_IMAGE111
为预测的(k+1)时间上第
Figure DEST_PATH_IMAGE112
个次级用户
Figure 813751DEST_PATH_IMAGE065
的状态,
Figure 638487DEST_PATH_IMAGE048
为动作集。
CN202110893800.0A 2021-08-05 2021-08-05 一种基于协同通信的混合接入频谱的方法 Active CN113347639B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110893800.0A CN113347639B (zh) 2021-08-05 2021-08-05 一种基于协同通信的混合接入频谱的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110893800.0A CN113347639B (zh) 2021-08-05 2021-08-05 一种基于协同通信的混合接入频谱的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113347639A CN113347639A (zh) 2021-09-03
CN113347639B true CN113347639B (zh) 2021-11-16

Family

ID=77480713

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110893800.0A Active CN113347639B (zh) 2021-08-05 2021-08-05 一种基于协同通信的混合接入频谱的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113347639B (zh)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101613235B1 (ko) * 2008-07-30 2016-04-18 코닌클리케 필립스 엔.브이. 무선 인지 중계 시스템에서 공유되는 스펙트럼 이용을 위한 센싱 및 통신 프로토콜들
US9007898B2 (en) * 2011-02-01 2015-04-14 Google Inc. System to share network bandwidth among competing applications
CN104796899B (zh) * 2015-03-23 2019-05-03 南京邮电大学 基于最优中继的自适应协作频谱感知方法和系统
CN106358205A (zh) * 2016-10-08 2017-01-25 重庆大学 一种多信道协作通信的认知无线网络功率分配方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113347639A (zh) 2021-09-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ye et al. Deep reinforcement learning based resource allocation for V2V communications
Zhang et al. Deep-reinforcement-learning-based mode selection and resource allocation for cellular V2X communications
Zhou et al. Dependable content distribution in D2D-based cooperative vehicular networks: A big data-integrated coalition game approach
Li et al. Coalitional games for resource allocation in the device-to-device uplink underlaying cellular networks
Xu et al. Efficiency resource allocation for device-to-device underlay communication systems: A reverse iterative combinatorial auction based approach
Xu et al. Resource allocation using a reverse iterative combinatorial auction for device-to-device underlay cellular networks
Sun et al. A distributed approach to improving spectral efficiency in uplink device-to-device-enabled cloud radio access networks
Wei et al. Resource allocation for V2X communications: A local search based 3D matching approach
CN107484244A (zh) 一种QoS感知的蜂窝网络D2D通信频谱资源分配算法
CN101534557B (zh) 自组织认知无线网络分布式最优资源分配方法
Zhang et al. Fuzzy logic-based resource allocation algorithm for V2X communications in 5G cellular networks
Ye et al. Deep reinforcement learning based distributed resource allocation for V2V broadcasting
CN105075371A (zh) 针对设备到设备和蜂窝通信进行资源共享的方法和装置
CN104717755A (zh) 一种蜂窝网络中引入d2d技术的下行频谱资源分配方法
Ghorbel et al. Distributed learning-based cross-layer technique for energy-efficient multicarrier dynamic spectrum access with adaptive power allocation
CN105142195B (zh) 一种基于Stackelberg博弈的无线终端通信策略选择与资源分配方法
Hou et al. Radio resource allocation and power control scheme in V2V communications network
Qi et al. Advanced user association in non-orthogonal multiple access-based fog radio access networks
Chen et al. Learning to entangle radio resources in vehicular communications: An oblivious game-theoretic perspective
KR101568081B1 (ko) 셀룰러 시스템에서의 d2d 통신을 위한 자원 할당 방법 및 그 장치
CN104883727A (zh) 蜂窝异构网络中d2d用户速率最大化的功率分配方法
Dai et al. Fairness improves throughput in energy-constrained cooperative ad-hoc networks
CN111343721B (zh) 一种最大化系统广义能效的d2d分布式资源分配方法
Jiang et al. Coalition game based full-duplex concurrent scheduling in millimeter wave wireless backhaul network
CN113347639B (zh) 一种基于协同通信的混合接入频谱的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant