认知无线电系统中基于隐马尔可夫模型的频谱接入方法

摘要

本发明公开了一种认知无线电系统中基于隐马尔可夫模型的频谱接入方法，涉及无线电通信领域。所述方法包括步骤：建立隐马尔可夫模型；根据频谱感知获得的信道观测值，对所述隐马尔可夫模型的参数进行训练更新；根据马尔可夫决策原理建立频谱接入的长期累积报偿方程；根据所述隐马尔可夫模型的参数求解所述长期累积报偿方程，得到索引值最小的接入动作，按照所述索引值最小的接入动作接入相应的频谱。所述方法，通过频谱感知得到信道状态的观测值，基于隐马尔可夫模型得到耗能最小的频谱接入策略，从而有效降低了频谱接入过程的能量消耗，具有广泛的应用前景。

主权项

一种认知无线电系统中基于隐马尔可夫模型的频谱接入方法，其特征在于，包括步骤： A：建立隐马尔可夫模型； B：根据频谱感知获得的信道观测值，对所述隐马尔可夫模型的参数进行训练更新； C：根据马尔可夫决策原理建立频谱接入的长期累积报偿方程； D：根据所述隐马尔可夫模型的参数求解所述长期累积报偿方程，得到索引值最小的接入动作，按照所述索引值最小的接入动作接入相应的频谱； 所述步骤A具体包括步骤： A1：定义N个可用无线信道{C₁,C₂,...,C_N}，将全部传输时间分为T个时隙，t∈{1,2,…T}表示需要做出频谱接入决策的时刻；N和T均为非0自然数； A2：定义所述无线信道具有的K个状态构成状态空间S，s(t)表示所述无线信道在t时刻的状态，p_ij表示所述无线信道从t时刻的状态i转移到（t+1）时刻的状态j的概率，构造K×K阶信道状态转移概率矩阵如下： P=[p_ij]_K×K其中，并且i,j∈S，K为非0自然数；A3：定义Θ={θ₁,θ₂,...,θ_L}表示所有时刻的L个观测值，b_j(l)表示所述无线信道的状态为j而观测值为θ_l的概率，构造K×L阶观测概率矩阵如下： B=[b_j(l)]_K×L其中，1≤l≤L，L为非0自然数；A4：所述K×K阶信道状态转移概率矩阵P，所述K×L阶观测概率矩阵B，以及K维初始状态空间概率分布π，共同构成用于描述隐 马尔可夫模型的参数ζ={P,B,π}； 所述步骤B具体包括步骤： B1：定义在t_N∈{1,2,...,T}时刻得到所述无线信道的状态序列为S_N={s(t₁),s(t₂),...,s(t_N)}，观测值序列为Θ_N={θ(t₁),θ(t₂),...,θ(t_N)}； B2：定义前向变量表示得到终止状态为j的观测值序列的概率，并且t_n∈{1,2,...,T}，1≤t_n≤t_N≤T，则B3：定义后向变量表示得到当前状态为j的观测值序列的概率，则B4：利用前后向算法计算出在给定参数ζ的条件下，产生所述观测值序列Θ_N={θ(t₁),θ(t₂),...,θ(t_N)}的后验概率Pr{Θ_N|ζ}的公式如下： B5：通过计算确定所述隐马尔可夫模型参数ζ={P,B,π}，所述隐马尔可夫模型参数ζ={P,B,π}使得所述后验概率Pr{Θ_N|ζ}的数值最大； B6：根据所述隐马尔可夫模型参数ζ={P,B,π}，定义时刻t=t_n时处于状态i且时刻t=t_n+1时处于状态j的概率公式如下： B7：根据所述观测值序列Θ_N={θ(t₁),θ(t₂),...,θ(t_N)}和所述隐马尔可夫模型参数ζ={P,B,π}，定义在时刻t=t_n时处于状态i的后验概率公式如下： B8：利用下面的公式计算得到所述无线信道的信道状态转移概率 矩阵中各元素的数值： 所述步骤C具体包括步骤： C1：根据接收信号的平均信噪比，得到无线通信的误比特率P_b 的计算公式如下： 其中，表示接收信号的平均信噪比，p_tr表示发射功率，η表示自适应调制编码比率，k₁和k₂为与调制星座有关的常数；C2：根据所述误比特率P_b，得到数据帧发生错误的概率F_err的计算公式如下： 其中，L_fr表示链路层数据帧的长度； C3：根据所述数据帧发生错误的概率F_err，得到链路层数据帧的平均发送次数N_tr的计算公式如下： 其中，N_max表示链路层最大重传次数； C4：根据所述平均发送次数N_tr，得到传送一个数据帧需要的能量E_tr的计算公式如下： 其中，p_tr表示信号发射功率，T_s表示信号的持续时间； C5：根据马尔可夫决策原理，得到无线信道C_n在状态s_n(t)时在t时刻执行动作a_n(t)后得到的瞬时报偿的表达式如下：其中，动作a_n(t)={a_s(n),a_m(n),a_p(n),a_f(n)}，a_s(n)表示信道选择决策，a_m(n)表示调制编码决策，a_p(n)表示发射功率决策，a_f(n)表示链路层帧长度决策，p_tr(t)表示无线信道C_n在t时刻的发射功率，η(t)表示无 线信道C_n在t时刻的自适应调制编码比率，L_fr(t)表示无线信道C_n在t时刻的链路层数据帧的长度； C6：根据所述瞬时报偿建立频谱接入的长期累积报偿方程如下：其中，u∈U表示马尔可夫策略，χ是折扣因子并且0<χ<1；所述步骤D具体包括步骤： D1：将所述长期累积报偿方程转化为线性规划表达式如下： 其中，表示被性能向量x在所有马尔可夫策略u∈U下扩展后对应的性能区域，性能测量变量表示无线信道C_n按照马尔可夫策略，当状态为s_n(t)时执行动作为a_n(t)的总折扣时间的期望值；D2：转化所述线性规划表达式得到一阶放宽表达式如下： subject to 其中，表示马尔可夫决策过程多面体在空间的投影；D3：转化所述线性规划表达式得到双重表达式如下： subject to λ≥0. D4：用表示所述一阶放宽表达式的最优原始解，用表示所述双重表达式的双重成对解，得到相应的最优缩减成本系数如下：D5：得到当前状态为i_n的无线信道C_n对应的索引值表达式如下： D6：根据所述信道状态转移概率矩阵和所述索引值表达式，得到索引值最小的接入动作，按照所述索引值最小的接入动作接入相应的频谱。