一种认知无线电网络中的接纳控制方法

摘要

本发明公开了一种认知无线电网络中的接纳控制方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）获取马尔科夫模型的系统参数，根据马尔科夫模型求出带有接纳控制概率的稳态概率；（2）由带有接纳控制概率的稳态概率，在满足非线性规划问题的前提下，使吞吐率最大；（3）根据最佳信道感知长度，随机选择感知信道集，确定感知到的信道个数；（4）SUs将感知到的信道个数发给基站，基站根据当前的状态和最佳接纳控制概率，决定SUs是否接入信道；（5）如果新到的PUs挤占SUs占用的信道，则返回（3），如果新到的PUs占用空闲信道，则过程结束。该方法能在SUs的掉线率和PUs的碰撞率小于预先给定的门限值的情况下，使认知无线电网络的吞吐率达到最大值。

主权项

一种认知无线电网络中的接纳控制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取马尔科夫模型的系统参数，根据马尔科夫模型求出带有接纳控制概率的稳态概率；所述步骤(1)中，所述系统参数包括：一级信道PCs个数c₁，二级信道SCs个数c₂，错检率p_md，虚警率p_fal，新到SUs和切换SUs能够感知到的最大PCs数量n_c和n_s，以及SUs的掉线率和正在服务中的PUs的碰撞率的门限值和(2)由步骤(1)得到的带有接纳控制概率的稳态概率，在满足下列非线性规划问题的前提下，使吞吐率最大：(A1)一级用户PUs的碰撞率p_col(π)≤门限值(A2)二级用户SUs的掉线率p_drop(π)≤门限值(A3)ΜΤ(π)·p(π)＝0；其中，ΜΤ(π)·p(π)＝0是马尔科夫模型的平衡方程和归一化方程的矩阵联合表示，ΜΤ(π)是转移矩阵，p(π)是带有CAC概率的稳态概率，π是接纳控制概率向量；(3)根据最佳信道感知长度(n_c*,n_s*)，随机选择感知信道集，确定感知到的信道个数；(4)SUs将感知到的信道个数发给基站，基站根据当前的状态和最佳接纳控制概率，决定SUs是否接入信道；(5)如果新到的PUs挤占SUs占用的信道，则返回步骤(3)，如果新到的PUs占用空闲信道，则过程结束。