基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配方法组成比例

本发明专利技术公开了基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配方法，提出的认知无线电网络中资源优化分配策略，综合考虑了认知无线电网络内总功率与总带宽受限的约束条件，以优化系统吞吐量为目标。首先使用对偶分解法求解了物理层与MAC层子问题，然后利用议价博弈理论分析物理层与MAC层的影响权重，并设计了BPAA-CLBG算法完成带宽与功率的联合分配。本发明专利技术提出的算法可以提高系统的频谱效率、功率效率和系统吞吐量。当系统吞吐量达到稳定时，BPAA-CLBG算法与固定带宽分配算法、T-Max算法、SGCA算法相比，具有更快的收敛速度，并且能够获得更大的系统吞吐量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种。
技术介绍
认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术可以实现频谱资源的二次利用，有效提高频谱利用率，因此近年来受到研究人员的广泛关注。CR技术的特点是认知用户可以在不影响授权用户正常工作的情况下，以择机的方式动态接入(Dynamic Spectrum Access, DSA)主用户的空闲频段。2004年，美国FCC首先颁布了电视频段的注意到拟议制定规则NPRM(Notice ofProposed rule Making),建议无TV频带许可证的无线电业务在不对授权业务造成干扰的前提下可以使用TV业务的频段。认知用户能通过改变自身的发射和接收参数动态地接入授权频谱，然而如何对空闲的授权频谱进行动态分配成为有待解决的问题。采用认知无线电技术的网络节点称为认知用户，具有频谱感知、频谱分析与频谱决策、频谱共享等功能的认知用户构成了认知无线电网络，由于认知无线电网络中用户对带宽的需求、可用信道、位置等参数可能随时发生变化，认知无线电网络的DSA研究主要基于认知无线电概念的提出者Joseph Mitola博士提出的频谱共享池(Spectrum Pooling,SP)策略。SP的基本思想是将属于不同业务的空闲频谱组成一个公共的频谱池，并将整个频谱池划分为若干个子信道。为实现认知无线电网络中频谱资源的动态分配，近年来，国内外研究人员提出了一些利用博弈理论解决无线网络的频谱优化问题的策略，认知无线电网络中的功率控制问题也受到广泛的关注。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于频谱共享池(SP)思想研究认知无线电网络中的频谱分配，并引入跨层设计机制来同时考虑物理层的功率控制问题的。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案具体步骤如下A.建立系统模型a.1设立网络模型在认知无线电网络中，设定所有网络用户保持时隙同步，每个时隙为传输一个帧的时间，主用户以时隙的方式进行工作，在某个时隙里，主用户未使用的授权频段成为一个频谱空洞(Spectrum hole),所有主用户提供的频谱空洞集合构成一个频谱共享池SSP (Spectrum share pool), SSP中的无线信道在每个巾贞时隙内是静态的，由认知用户动态接入使用，同时设定认知用户可以通过频谱检测反馈信息，掌握每个频段的状态信息，维持一个共同的SSP; 设某个时隙频谱共享池SSP的大小为B (Hz),认知用户接入SSP中带宽匕传输数据，h为第i个认知用户的发射机STi到接收机SRi在带宽匕上的传输链路增益为主用户在频段匕上收到干扰和噪声的总和，则第i个认知用户在频段bi上的数据传输速率为本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：A．建立系统模型：a.1设立网络模型：在认知无线电网络中，设定所有网络用户保持时隙同步，每个时隙为传输一个帧的时间，主用户以时隙的方式进行工作，在某个时隙里，主用户未使用的授权频段成为一个频谱空洞，所有主用户提供的频谱空洞集合构成一个频谱共享池SSP，SSP中的无线信道在每个帧时隙内是静态的，由认知用户动态接入使用，同时设定认知用户可以通过频谱检测反馈信息，掌握每个频段的状态信息，维持一个共同的SSP，设某个时隙频谱共享池SSP的大小为B?Hz，认知用户接入SSP中带宽bi传输数据，hi为第i个认知用户的发射机STi到接收机SRi在带宽bi上的传输链路增益，为主用户在频段bi上收到干扰和噪声的总和，则第i个认知用户在频段bi上的数据传输速率为：Cit=bitlog2(1+αpit)=bitlog2(1+hipitKσi2)---(1)其中，K是一个固定的信噪比间距，pi为发射功率，K与目标误码率BERtar存在下面的关系：K=-ln(5BERtar)1.5---(2)a.2物理层约束：设第i个认知用户接入频段bi的发射功率为pi，每个结点的发射功率门限值为则有假设某个时隙网络中有N(N∈Z+/1)个认知用户，认知无线电网络内的总功率大小为对于认知无线电网络具有功率约束：Σi∈Npit≤P(Pi,tht)---(3)其中指第i个点t时刻的功率门限值；a.3MAC层约束：设第i个认知用户的使用网络带宽大小bi，其中SSP的可用带宽大小B，则认知用户的使用网络总带宽：Σi∈Nbit≤B---(4)a.4优化问题模型：采用严格凹、单调增的二次可微函数作为网络效用函数来度量认知用户的吞吐量：uit=ln(Cit)---(5)则整个认知无线电网络的吞吐量性能为结合物理层与MAC层的分析可知，系统吞吐量效用函数为目标函数，物理层有限的发射功率与MAC层有限的信道带宽为共同约束，得优化问题：maxΣi∈Nln(Cit)s.t.Σi∈Npit≤P(Pi,tht)---(6)Σi∈Nbit≤B其中s.t.表示满足以下公式；B．建立基于跨层议价博弈的资源分配策略：b.1优化问题的对偶分解：所述的式（6）采用分布式求解系统吞吐量最大化问题的方法，将具有多重约束条件原始问题通过对偶分解的方法分解成两个子问题，引入对偶变量分别对物理层约束和MAC层约束进行拉格朗日松弛，原始问题转换为：L(vit,wit,pit,bit)=ln(Cit)+vit(P-Σi∈Npit)+wit(B-Σi∈Nbit)---(7)式中分别是等式中两个代数式的系数，其物理意义表示了物理层和MAC层对系统吞吐量所带来影响的权重，将式（1）代入式（7）可得：L(vit,wit,pit,bit)=ln(bit)-witΣi∈Nbit+ln(log2(1+hipitKσi2))+vitP-vitΣi∈Npit+witB---(8)将式（8）分解成如下两个子优化问题：maxpitLpower(pit,vit)=ln(log2(1+hipitKσi2))-vitΣi∈Npit+vitP---(9)maxbitLband(bit,wit)=ln(bit)-witΣi∈Nbit+witB---(10)第一个子优化问题为物理层功率控制模型，其中是功率价格，则表示认知用户i功率成本；第二个子优化问题是关于MAC层带宽分配的问题，其中可以理解为带宽价格，为带宽成本；b.2MAC层与物理层静态博弈分析：b.2.1物理层分析：认知用户在物理层调整的参数是功率，已对系统吞吐量最大化问题进行了分解，因此最大化系统吞吐量的功率控制问题等价于功率控制问题：argmaxpitLpower(pit,vit)---(11)对函数进行求导，即∂Lpower∂pit=α(ln2)(1+αpit)log2(1+αpit)-vit---(12)其中因为其二阶导数∂2Lpower&Parti...

【技术特征摘要】
1.基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配方法，其特征在于该方法具体步骤如下 A.建立系统模型 a.1设立网络模型在认知无线电网络中，设定所有网络用户保持时隙同步，每个时隙为传输一个帧的时间，主用户以时隙的方式进行工作，在某个时隙里，主用户未使用的授权频段成为一个频谱空洞，所有主用户提供的频谱空洞集合构成一个频谱共享池SSP，SSP中的无线信道在每个帧时隙内是静态的，由认知用户动态接入使用，同时设定认知用户可以通过频谱检测反馈信息，掌握每个频段的状态信息，维持一个共同的SSP，设某个时隙频谱共享池SSP的大小为B Hz，认知用户接入SSP中带宽h传输数据，Iii为第i个认知用户的发射机STi到接收机SRi在带宽匕上的传输链路增益，crf为主用户在频段I3i上收到干扰和噪声的总和，则第i个认知用户在频段h上的数据传输速率为2.根据权利要求1所述的基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配方法，其特征在于所述的步骤b. 2.1中，采用牛顿算法求解第i个认知用户的近似最优功家(/ )具体步骤如下 步骤I取初始点CfOn，最大迭代次数M,精度要求e ,置k:...

【专利技术属性】
技术研发人员：许力，胡小辉，黄川，马现虎，孔祥增，
申请(专利权)人：福建师范大学，
类型：发明
国别省市：