发明名称 基于合作频谱感知的频谱接纳控制方法
摘要 本发明提供一种基于合作频谱感知的频谱接纳控制方法,包括步骤:步骤1)针对每个次用户SU,通过基于次用户组SUG的合作策略方案,自适应形成SUGs;步骤2)针对SUG的合作感知融合策略,源节点SU<sub>sor</sub>通过基于K秩融合的合作频谱感知方案的计算,得出在给定n值情况下的最佳k值;步骤3)针对认知无线网络的接纳控制门限,通过基于合作感知的频谱接纳控制方案,分析在全局虚警概率约束条件下,使SUGs的吞吐量最大化的最佳接纳控制门限,通过对最佳接纳控制门限的求解,整个优化过程完毕。本发明很好地改善了网络的频谱效率,能使得SUGs的吞吐量也获得有效提升,适用于认知无线网络中的频谱接入和频谱切换策略及其相应的性能分析。
申请公布号 CN102685754B 申请公布日期 2015.07.08
申请号 CN201210166500.3 申请日期 2012.05.24
申请人 上海交通大学 发明人 吴呈瑜;何晨;蒋铃鸽
分类号 H04W16/10(2009.01)I 主分类号 H04W16/10(2009.01)I
代理机构 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人 郭国中
主权项 一种基于合作频谱感知的频谱接纳控制方法,其特征在于结合次用户SU间的合作策略,自适应地形成次用户组SUG,在采用K秩融合的基础上,通过调整SUG内的SU数和接纳控制门限,在全局虚警概率约束条件下,使所有次用户组SUGs的吞吐量最大化,包括如下具体步骤:步骤(1)针对每个SU,通过基于SUG的合作策略方案,自适应形成SUGs;步骤(2)针对SUG的合作感知融合策略,源节点SU<sub>sor</sub>通过基于K秩融合的合作频谱感知方案的计算,得出在给定n值情况下的最佳k值,其中,n是K秩融合中的N值,k为K秩融合策略中的K值;步骤(3)针对认知无线网络的接纳控制门限,将所述步骤(1)、步骤(2)结合起来,通过基于合作感知的频谱接纳控制方案,分析在全局虚警概率约束条件下,使SUGs的吞吐量最大化的最佳接纳控制门限,通过对最佳接纳控制门限的求解,整个优化过程完毕;所述的步骤(1)中,包含以下步骤:步骤(1a)网络初始化阶段,将给定区域内的所有SUs标记为SU<sub>cop</sub>,并标记有数据要发送的协作节点SU<sub>cop</sub>为源节点SU<sub>sor</sub>,所有节点生成两个维护列表:成员列表MemberTable和最佳信道列表PCL;为了有效降低SUGs的中断概率,预留α(α<M)个信道作为SUGs频谱接纳控制门限;步骤(1b)SUG的形成和维护阶段,SU<sub>sor</sub>检查其MemberTable是否已满,若未满则在控制信道向其邻节点广播Invite控制信息,其邻节点收到Invite并回应Req,收到Req的SU<sub>sor</sub>再次检查其MemberTable是否已满,若未满则回复ReqACK通知相应的邻节点,若已满则回复Rej拒绝该邻节点加入当前的SUG;步骤(1c)信道选择阶段,SUG形成之后,SU<sub>sor</sub>需要和目的节点SU<sub>dst</sub>交互确定通信信道和通信路径;SU<sub>sor</sub>向目的节点SU<sub>dst</sub>发送ATIM包,其中,ATIM包包括SU<sub>sor</sub>的PCL,SU<sub>dst</sub>收到ATIM后回复ATIMACK包,其中,ATIMACK 包包括SU<sub>dst</sub>所在的组号Group ID和其与SU<sub>sor</sub>通信的最佳信道列表PCL;步骤(1d)信道感知阶段,SU<sub>sor</sub>收到ATIMACK包后确定了选择的信道,在控制信道广播信息Group Beacon,SU<sub>sor</sub>所在的SUG做合作感知,若合作感知结果表明当前选择的信道可用,则SU<sub>sor</sub>进入到数据传输阶段,否则SU<sub>sor</sub>在下一个时隙选择另一个信道再做合作感知,直到SU<sub>sor</sub>收到的PCL列表完全尝试;步骤(1e)数据传输阶段,SU<sub>sor</sub>和SU<sub>dst</sub>确定可用信道之后,SU<sub>sor</sub>在该可用信道向SU<sub>dst</sub>发送信息RTS,收到RTS的SU<sub>dst</sub>回复信息CTS完成握手过程,SU<sub>sor</sub>开始传输数据,数据传输完成后SU<sub>dst</sub>回复信息ACK;步骤(1f)SU<sub>sor</sub>选择阶段,SU<sub>sor</sub>收到ACK后在当前信道广播信息CACK,该SUG中有数据要发送的节点竞争成为下一个阶段的SU<sub>sor</sub>;步骤(2)与步骤(3)之间的关系,具体如下:基于K秩融合的合作频谱感知,主要包括:在本地感知采用能量感知的基础上,计算SUG内每个节点的检测概率P<sub>d</sub>和虚警概率P<sub>f</sub>,SU<sub>sor</sub>再采用K秩融合策略将SUG内每个节点的感知结果融合做出决策,计算出K秩融合的检测概率Q<sub>d</sub>和虚警概率Q<sub>f</sub>,结合信道的可用概率,使得整个K秩融合的错误检测概率最小化;该问题转化为一个无约束最优化问题:<img file="FDA0000624129200000021.GIF" wi="822" he="84" />其中Q<sub>m</sub>为K秩融合的漏检概率,ρ是当前信道主用户存在的概率,<img file="FDA0000624129200000024.GIF" wi="53" he="58" />是当前信道主用户不在的概率,k为K秩融合策略中的K值,n是K秩融合中的N值;当n值给定时,求解出最佳的k值,其求解过程如下:1)计算每个节点的检测概率P<sub>d</sub>和虚警概率P<sub>f</sub><img file="FDA0000624129200000022.GIF" wi="468" he="107" /><img file="FDA0000624129200000023.GIF" wi="371" he="146" />其中ε是检测判决门限,τ<sub>s</sub>是感知时间,B是信道带宽,u=τ<sub>s</sub>B是时间带宽乘积,γ是节点接收到的主用户信号的信噪比,其中<img file="FDA0000624129200000031.GIF" wi="731" he="143" />是广义Marcum Q函数,I<sub>u‑1</sub>(·)表示(u‑1)阶贝塞尔函数,<img file="FDA0000624129200000032.GIF" wi="428" he="101" />是不完全伽马函数,Γ(·)是完全伽马函数;2)计算出K秩融合的检测概率Q<sub>d</sub>和虚警概率Q<sub>f</sub><img file="FDA0000624129200000033.GIF" wi="503" he="157" /><img file="FDA0000624129200000034.GIF" wi="511" he="158" />且有<img file="FDA0000624129200000035.GIF" wi="1436" he="790" /><img file="FDA0000624129200000036.GIF" wi="1182" he="318" />3)F表示为<img file="FDA0000624129200000037.GIF" wi="1387" he="163" />令<img file="FDA0000624129200000038.GIF" wi="689" he="86" />对G(k,n)求导,有<img file="FDA0000624129200000041.GIF" wi="1272" he="381" />则其最佳k值即为当<img file="FDA0000624129200000042.GIF" wi="262" he="132" />时,求得k值为<img file="FDA0000624129200000043.GIF" wi="984" he="308" />基于合作感知的频谱接纳控制,主要包括:1)构建系统的状态空间S={(y<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>)|0≤y<sub>1</sub>≤M,x<sub>2</sub>≥0},其中y<sub>1</sub>是在t时刻主用户的个数,x<sub>2</sub>表示在t时刻SUG的个数;2)设定接纳控制门限α,其接纳控制策略为<img file="FDA0000624129200000044.GIF" wi="773" he="162" />3)若主用户总的数据包的到达率服从参数为λ<sub>p</sub>的泊松分布,数据包的服务时间服从参数为μ<sub>p</sub>的负指数分布;SUGs总的数据包到达率服从参数为λ<sub>s</sub>的泊松分布,数据包的服务时间服从参数为μ<sub>s</sub>的负指数分布;得到系统状态转移速率,并求得系统状态的稳态概率π;令<img file="FDA0000624129200000045.GIF" wi="166" he="93" />为状态(y<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>)到状态(y<sub>1</sub>+1,x<sub>2</sub>)的转移速率,则系统的状态转移速率如下:a)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>+α<M,y<sub>1</sub>>0,x<sub>2</sub>>0时,<img file="FDA0000624129200000046.GIF" wi="508" he="93" /><img file="FDA0000624129200000047.GIF" wi="1356" he="86" />b)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>+α<M,y<sub>1</sub>=0,x<sub>2</sub>>0时,<img file="FDA0000624129200000048.GIF" wi="471" he="100" /><img file="FDA0000624129200000049.GIF" wi="1145" he="84" />c)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>+α<M,y<sub>1</sub>>0,x<sub>2</sub>=0时,<img file="FDA00006241292000000410.GIF" wi="508" he="101" /><img file="FDA0000624129200000051.GIF" wi="1093" he="86" />d)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>+α<M,y<sub>1</sub>=0,x<sub>2</sub>=0时,<img file="FDA0000624129200000052.GIF" wi="467" he="99" /><img file="FDA0000624129200000053.GIF" wi="880" he="86" />e)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>+α=M,y<sub>1</sub>>0,x<sub>2</sub>>0时,<img file="FDA0000624129200000054.GIF" wi="309" he="94" /><img file="FDA0000624129200000055.GIF" wi="1357" he="87" />f)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>+α=M,y<sub>1</sub>=0,x<sub>2</sub>>0时,<img file="FDA0000624129200000056.GIF" wi="309" he="92" /><img file="FDA0000624129200000057.GIF" wi="1145" he="86" />g)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>+α=M,y<sub>1</sub>>0,x<sub>2</sub>=0时,<img file="FDA0000624129200000058.GIF" wi="577" he="92" /><img file="FDA0000624129200000059.GIF" wi="802" he="91" />h)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>=M,y<sub>1</sub>>0,x<sub>2</sub>>0时,<img file="FDA00006241292000000510.GIF" wi="766" he="89" /><img file="FDA00006241292000000511.GIF" wi="679" he="90" />i)当y<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>=M,y<sub>1</sub>>0,x<sub>2</sub>=0时,<img file="FDA00006241292000000512.GIF" wi="593" he="93" /><img file="FDA00006241292000000513.GIF" wi="627" he="93" />4)根据系统的稳态概率求解得到SUGs的阻塞概率,强制中断概率和吞吐量,对吞吐量进行最大化,并将该问题转化为一个最优化问题:<img file="FDA00006241292000000514.GIF" wi="831" he="124" /><img file="FDA00006241292000000515.GIF" wi="283" he="87" />α<M其中<img file="FDA00006241292000000517.GIF" wi="553" he="155" /><img file="FDA00006241292000000516.GIF" wi="1860" he="293" />
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