基于状态转移概率估计的感知时隙长度优化方法

摘要

一种基于状态转移概率估计的感知时隙长度优化方法，包括步骤：在感知周期感知时隙的开始，认知无线网络中心基站在τa时间内把需要合作感知的感知信道集合以及集合中各授权信道的感知时间发送给认知用户；认知用户在τs时间里对授权信道进行合作感知，并在τb的时间里把感知结果发送到基站；基站对感知结果进行融合，并在τc时间里把融合结果发送给认知用户；在感知时隙结束后，基站利用剩余的T-τ时间估计下一感知周期各授权信道的可用概率，并选择下一感知周期认知无线网络需合作感知的信道集合以及集合中各授权信道的感知时间，并在下一感知周期初始时刻发送给认知用户。本发明能够优化认知无线网络在各个感知周期的感知时隙长度，提高系统吞吐量。

主权项

1.一种基于状态转移概率估计的感知时隙长度优化方法，其特征在于，包括下列步骤：(a)、在每一个感知周期T的感知时隙τ的开始，认知无线网络中心基站在τ_a时间内把当前感知周期认知无线网络需要合作感知的最优感知信道集合以及该集合中各个授权信道的感知时间即上一个感知周期所得到的下一个感知周期认知无线网络需要合作感知的最优感知信道集合以及该集合中各个授权信道的感知时间发送给认知无线网络中的各个认知用户m；(b)、认知无线网络中的各个认知用户m在接下来的τ_s时间里对最优感知信道集合里的各个授权信道进行检测统计，得到各自的检测统计量表示认知用户m在授权信道i上的检测统计量；(c)、各个认知用户m在接下来的τ_b时间里把各自的检测统计量发送到认知无线网络中心基站，中心基站进行数据融合判决，得到融合判决结果，中心基站利用τ_c时间把最终的融合判决结果发送给各个认知用户m；(d)、在每一个感知周期T的感知时隙τ结束后，认知无线网络中心基站根据历史感知信息和当前感知周期的感知结果即步骤c中得到的融合判决结果，利用该感知周期T剩余的时间即数据传输时隙τ’＝T-τ，估计下一个感知周期各个授权信道i的可用概率，其中τ＝τ_a+τ_s+τ_b+τ_c；(e)、求解下一个感知周期各个授权信道的表示当认知无线网络在每个感知周期仅合作感知授权信道i时的认知无线网络的最大吞吐量；(f)、认知无线网络中心基站以步骤e得到的最大化认知无线网络最大吞吐量为目标，根据步骤d估计得到的下一个感知周期各个授权信道i的可用概率，选择下一个感知周期认知无线网络需要合作感知的最优感知信道集合以及该集合中各个授权信道的感知时间并把该结果在下一个感知周期的初始时刻发送给各个认知用户。