认知无线电网络中基于移动性预测的信道分配方法

摘要

认知无线电网络中基于移动性预测的信道分配方法，涉及通信系统中认知无线电技术中信道分配技术。它是为了解决传统信道静态频谱分配方法没有考虑认知用户的移动特性导致有效信道利用率低和系统公平性性差的问题。本方法首先设置可用信道概率门限α和干扰边概率门限β，根据移动认知用户间的干扰关系预测各个子图，并根据移动认知用户与授权用户的干扰关系预测子图中每个认知用户的可用信道列表，从而得到整个网络的预测拓扑图以及每个认知用户的预测可用信道列表。然后从公平性角度出发，逐个对每个预测子图进行信道分配。每个子图的分配是先求解极大独立集，而后统一对子图内的节点进行信道分配。本发明适用于认知无线电网络中的信道分配。

主权项

1.认知无线电网络中基于移动性预测的信道分配方法，其特征是：它由以下步骤实现：步骤一、初始化；在认知无线电网络中，随机产生N个认知用户的位置和速度矢量每个认知用户i预测一个连续时间段T_p，在时间段T_p内当前的可用信道对于认知用户i而言是持续可用的；每个认知用户i计算其本身与其他认知用户i′间出现干扰的时间为T_p′；随机产生M个授权用户的固定地理位置，其位置服从均匀分布；每个授权用户有一个专用的授权信道与之对应，即：每个授权用户使用一个相应的授权信道；授权用户的初始工作状态随机产生，即：工作或者空闲状态；设定可用信道概率门限α和干扰边概率门限β；其中，0<α,β<1；认知系统周期的进行信道分配，信道分配周期为T_c；系统初始计时为t₀时刻；步骤二、根据每个认知用户自身速度以及与授权用户的相对位置关系，计算每个认知用户的可用信道列表集合具体为：判断是否存在T_p≥T_c，如果判断结果为是，则授权信道j对认知用户i的信道可用性概率由公式：$L_i^j=\frac{1}{{\mathrm{\lambda T}}_c}+{ϵ}_a+e^{-{\mathrm{\lambda T}}_c}(\frac{1}{2}{p}_{\alpha }{\mathrm{\lambda T}}_c-\frac{1}{{\mathrm{\lambda T}}_c}-{ϵ}_a)$确定；如果判断结果为否，则授权信道j对认知用户i的信道可用性概率由公式：$L_i^j=\frac{1}{{\mathrm{\lambda T}}_p}+{ϵ}_b+e^{-\lambda T_p}(\frac{1}{2}{p}_b{\mathrm{\lambda T}}_p-\frac{1}{{\mathrm{\lambda T}}_p}-{ϵ}_b-1)$确定；根据获得的授权信道j对认知用户i的信道可用性概率，获得每个用户i的可用概率信道列表集合其中：p_α≥0.5，表示t₀+φ以后认知用户i远离此授权用户移动的概率；t₀+φ表示t₀与t₀+T_p之间的一个时刻，认知用户i的速度发生的变化值；p_b表示在t₀与t₀+T_p间，认知用户i远离此授权用户移动的概率；0≤ε_a,ε_b<<1；λ为正数；步骤三、计算任意两个不同认知用户i和i′的概率干扰边具体为：根据认知用户i的速度及其附近区域所有认知用户的位置和速度关系，计算整个认知网络的拓扑预测，即：概率意义上的拓扑干扰图G_p(T_c)；每两个认知用户间的概率干扰边根据公式：${\chi }_i^{i^{\prime }}=\frac{1}{{2\mathrm{\lambda T}}_p^{\prime }}+{ϵ}_1+e^{-2\lambda T_p^{\prime }}(p_1{\mathrm{\lambda T}}_p^{\prime }-\frac{1}{{2\mathrm{\lambda T}}_p^{\prime }}-{ϵ}_1)$获得；其中，0≤ε₁<<1；p₁表示以后，两认知用户朝相近方向移动的概率，表示在t₀与t₀+T_p′之间，节点i和i′的速度至少有一个发生的变化值；步骤四、预测判决，具体为：逐一判断步骤二获得的可用信道概率列表集合中的元素是否大于等于α，若大于等于α，将该元素置为“1”；否则，将该元素置为“0”；如果中的元素为“1”，则此信道可用；否则，此信道不可用；逐一判断步骤三获得的概率干扰边中的元素是否大于或等于β，若是，将该元素置为“1”；否则，将该元素置为“0”；步骤五、建立连通子图，具体为：查看步骤四中的如果中的元素为“1”，则认为两个认知用户之间有干扰边连接；否则，则认为两个认知用户之间没有干扰边连接；建立认知无线电系统的各连通子图，依次遍历每个连通子图，执行步骤六；步骤六、进行每个连通子图的信道分配：在每一个子图中求出一个极大独立集，将独立集的相同信道按其在子图中出现次数由低到高顺序进行多个认知用户的同时分配，更新各认知用户的列表除去已分配信道，继续求解独立集，遍历此子图的所有独立集，重复此过程，直至所有相同信道分配完成，完成认知无线电网络中基于移动性预测的信道分配。