认知无线电的拓扑控制与信道分配课件

《认知无线电的拓扑控制与信道分配课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《认知无线电的拓扑控制与信道分配课件（26页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、西安电子科技大学,西安电子科技大学,*,*,美国联邦通信委员会,FCC,的研究报告,1,指出，频谱使用率随时间、地区和频带的不同而不同，其范围在,15,85,之间。并且其中只有少部分的频谱使用率较高，大部分频谱都处于长期空闲状态，甚至部分频谱没有被占用。下图为某一时间美国纽约的频谱使用情况分布图。,认知无线电网络的信道分配与拓扑控制,研究背景,我们可以看出频域上的一些频段几乎没有被使用或者很少使用，但是有一些频段却一直被高频率占用。固定的频谱分配方式很大程度上限制的频谱的使用，为了提高频谱资源的利用率，提倡频谱的“二级利用”，作为一种能感知周围无线环境，自适应调整工作频率、功率和传输方式等工作

2、参数的无线通信方式,认知无线电的出现，极大地提高了频谱的利用效率，实现了频谱的多样性。,认知无线电的概念最早是由,MITOLA J,在,1999,年发表的一篇论文中提出的,2,。认知无线电网络中存在两类基本用户，授权用户和非授权用户，也分别称为主用户,(primary user,简称,PU),和次级用户,(second user,简称,SU),。目前固定的频谱分配政策是把授权频谱分配给主用户，所以他们具有使用授权频谱的绝对优先权。次级用户具有实时检测频谱空穴,(,频谱空穴是频谱域上未被,PU,占用的频段,),的能力，即，当某一时刻授权频谱处于空闲状态，没有被主用户占用时，次级用户就可以接入这段

3、频谱，进而利用这段频谱进行数据输。,二,基本概念,这种次级用户机会式的接入授权频谱的方式又称为动态频谱接入,(dynamic spectrum access,简称,DSA)3,。动态频谱接入可以在很大程度上提高授权频谱的利用效率。下图是动态频谱接入示意图。,信道分配的目的是为次级用户分配适合自己业务传输的信道。,信道分配,策略主要有两类,:,（,1,）预留（,proactive,）策略：在通信链路建立之前，首先从所有可用信道中划分出一定数量的空闲信道，并对他们进行优先级判断（可以考虑信道质量，信道空闲时间等因素），建立系统的预留信道列表，当主用户占用了次级用户正在使用的信道时，次级用户从预留信

4、道中选择优先级最高的信道进行数据传输。,（,2,）即时（,reactive,）策略：在认知用户需要进行频谱切换的时候，随机感知当前的可用信道，一旦确认某信道可用，就切换到该信道上，次级用户将在下一个新的时隙到来时开始数据传输。,拓扑控制的目的是在为次级用户分配信道的同时，考虑整个次级网络的连通,性，确保网络的健壮性。,三 共享模式,主用户和次级用户共享频谱的方式大致可分为,interweave,，,overlay,和,underlay,三种基本模型,10,。,interweave,模型中，,PU,拥有使用频段的绝对优先权。只要,PU,还在被授权的频段上进行信号传输，,SU,就不允许接入该频段。

5、并且当,SU,利用某频段进行信号传递时，一旦,PU,访问该频段时，,SU,就必须立刻退出该频段。这种方式中，,SU,通过机会的检测频谱空穴进行频谱接入，可以有效的控制,SU,对,PU,的干扰。下图为,interweave,频谱共享的示意图。,SU,B1,B2,B3,B6,B7,频谱带,PU,PU,B1,B3,B6,B7,SU,B4,频谱带,underlay,模型中，,SU,可以接入授权频段，不管,PU,是不是在访问当前频段。但是前提是要保证,PU,可以承受来自所有,SU,引起的干扰总和。即所有次级用户对,PU,的干扰总和要低于某个设定的门限。在这种模式下虽然增加了,SU,接入授权频谱的机会，但

6、是缺少主用户与次级用户之间的交互，很难控制对主用户的干扰。下图为,underlay,频谱共享模型的示意图。,PU,SU,B1,B2,B3,B6,B7,频谱带,overlay,模型旨在保护,PU,的传输性能，即在保证,PU,能正常进行信号传输的情况下，,SU,可以利用该授权频段进行自身的信号传输，并不限制,SU,的发射功率。通过协商合作，当,SU,和,PU,达成一致的协议后，,SU,可以充分意识到自己在团队中的的作用，并履行其应该担当的义务。因此在这种,PU,和,SU,合作的背景下，次级的传输机会就不是随机的了。在这种模式中,SU,通过向,PU,提供某些特殊的服务来交换传输自己信号的机会。形式有

7、租用主用户不经常使用的频谱段或者是中继主用户的通信等等。下图为,overlay,模式示意图。,B1,B2,B3,B6,B7,频谱带,PU,SU,PU+SU,认知无线电网络的拓扑优化和信道分配主要考虑以下几个方面的问题：,1.,主用户的信号发射功率和信号传输区域都远大于次级用户，所以当,主用户突然出现在当前次级网络正在使用的信道上时，多个次级用,户的数据传输将会受到影响。,2.,次级用户为了继续数据传输，需要尝试其他的信道，这需要频谱感,知，发现邻居用户和信道切换，还有次级用户之间的信道争用，这,会产生很多开销和增加数据接收的时间延时。,3.,当一个次级用户进行信道切换时，可能会造成他与邻居节点

8、没有共,同的信道，而迫使邻居节点也需要作出相应的信道调整，进而可能,会造成多个次级用户的信道发生变化。,4.,主用户出现在任何一个授权信道上都是随机的，由于这种主用户出,现的不确定性，可能会对整个次级网络的整体性能产生影响。,四 基本模型,1,、图着色模型,认知无线电网络中，主用户的出现和其对信道的释放是随机的,次级用户周期在性检测到的信道可用情况是不断发生变化的。为了便于分析，我们通常假设在一次信道分配过程中次级用户检测到的可用信道是不变的，为了避免干扰，信道的分配需要满足下面的限制条件：,a.,信道的检测结果是是完全正确的，即当前次级用户检测到的所有可用信 道和主用户未占用的信道是完全匹配

9、的。,b.,次级用户可以分配相同的信道，但是要保证它们不在相互的干扰范围内，并且发送功率不能超过一定的限制。,代表信道,在这些限制条件下，次级用户信道的分配发生冲突时，信道分配,问题,可转化为图着色问题,11-14,。在认知无线电网络中，设,是节点集合，,是信道分配相互冲突的关联边矩阵，,网络,可以抽象为一个冲突图,其中,用户的总数、,为信道分配冲突关联边矩阵、,为信道可用状态矩阵。,是信道可用状态矩阵。则认知无线电,为认知,传统图着色问题是为冲突图里的顶点,进行着色，使得任意,两个相邻的顶点着以不同的颜色。目标最大化频谱利用,代表次级用户,和次级用户,不能同时用信道,。,被分配给了次级用户,

10、。,2.,博弈论模型,博弈论模型适合分析认知无线电中各用户竞争频谱的分布式行为。次级用户之间单独感知频谱信息，自己做出决策。假设分布式的认知无线电网络有,个发射,-,接收对组成。认知节点是固定的，假设共有,次级用户有相同的行动集合和效用函数。用信干比表示信道干扰的情况：,其中,为发射机功率,，,为发射机,与接收机,之间的链路增益。,和,和发射对。,个信道可用，,是同一个接收,则根据上述假设信道分配可以转化成一个博弈论模型,15-17,。,记,，其中,代表次级用户的集合，,是认知用户,策略集合，,是效用函数集合，它是,和当前对手,是找出,对任何用户都不会偏移的收敛点，即纳什均衡点。当且仅当,，,

11、策略,为纳什均衡。,的函数。目的就,3.,拍卖竞价模型,次级用户是投标者，中心频谱管理器为竞拍人，以最大化网络收益为目标，按照赢家决策的原则分配可用信道资源,18-20,。决策一般包括采用最大化系统吞吐量原则将某段频谱分配给在其上吞吐量拍卖值最大的用户，利用效用公平原则和时间公平原则保证投标者在竞争过程中的效用公平和时间公平。,该模型的特点：,1.,用户之间是自私的，非合作的。,2.,分配算法需要合理的执行时间和计算开销。,3.,信令开销小。,的,五 文献总结,文献,21-23,研究了认知无线电网络中每个次级用户只装配一个无线接口的频谱接入问题。,21,说明了信道分配问题是,NP,难问题。,2

12、3,在考虑到频谱分配和数据传输速率的情况下让存在竞争的次级用户接入所有可用信道的总数据传输速率最大化，形成了一个整数线性规划问题（,ILP,）。限制条件是,:,1.,每个次级用户只有一个收发器,2.,收发器在一个给定的时隙内只能利用一个信道,3.,同一个信道不能同时被分配到多于一个次级用户,4.,只有当次级用户接收到信道,的信噪比（,SINR,）大于预先设定的界限,次级用户才可以接入该信道。,时，,5.,次级用户,在空闲信道,的传输功率,6.,一个源接收点不能同时接收多于一个源发送点的数据,令,，则最大化总传输速率问题可化为为下面的优化问题,该问题为混合非线性整数规划问题（,MINLP,），是

13、一个,NP,难问题。,在实际有限的空闲信道和最大化传输功率的条件下，可以计算出每个次级用户,在空闲信道,最大可获得的传输速率,该优化问题可以很容易解决。,，上述问题就简化为,0-1,线性规划问题，,这种单个收发器的模型可以适用于分布式的网络环境中，但是在集中式的网络环境中，一旦该接口处正在使用的信道被主用户占用，那次级用户就不得不中断数据的发送，对整个网络性能影响很大。,文献,24,基于建立健壮的拓扑结构和最小化信道干扰的前提下，提出了多跳认知无线电网络的,CRTCA,（,centralized robust topology control algorithm,）和,DRTCA,（,dist

14、ributed robust topology control algorithm,）的集中式和分布式的健壮的拓扑控制算法。,2,，,4,B,A,C,D,E,F,1,，,4,1,，,2,1,，,3,3,，,4,3,，,4,4,2,1,1,3,3,3,4,图,1(a),非健壮的拓扑结构信道分配图,1(b),健壮的拓扑结构信道分配（,CRTCA,）,B,A,C,D,E,F,1,，,4,1,，,2,1,，,2,1,，,3,2,，,3,4,2,1,1,2,1,3,2,2,，,4,该模型假设每个次级用户有两个无线接口，但是某一时刻只能利用一个信道传输或接收数据。在这种拓扑结构中，一个次级用户分配两个信道

15、。图,1,（,a,）当信道,1,或,3,被主用户占用时，网络就被分成两部分，,CRTCA,信道选择法则选择接入次数最少的信道，并且给潜在可能产生分区的链路分配反馈信道，保证了网络的连通性。这样一旦某信道被主用户占用，次级用户可以切换到另一信道上通过其他路径进行源目节点间的数据传输。,令,文献把图,划分成,个子图,。,代表节点,边,是否可以,利用信道,，若可以则为,1,，否则为,0,。,令,分别代表源节点和目的节点，,是边,上的数据流，,是无线接口个数，,是与,相临的链路的集合；,是与,邻近的节点结合。,代表不包括,的信道集合；,为干扰链路对的集合。,则健壮拓扑构建问题可以表示为下列优化模型：,

16、健壮性限制约束：,这是一个混合整数线性规划问题，本文通过二进制变量把它转化为线性规划问题进而可以求的其解。这种方法在单个主用户某一时间间隔只回收一个信道的情况下可以很好的实现最小干扰的信道分配和健壮的拓扑构建，但是这种方法并未考虑到认知无线电网络中会有多个主用户，也可能存在多个信道被主用户占用的情况。这种情况下网络拓扑的健壮性需要进一步考虑。,文献,31,分别给出了三种信道选择的算法：,1,、基于节点的信道选择算法：该算法只需要节点的局部信息，根据节点信息 随机分配信道，但是它没有考虑同一条链上的两个节点间的信道分配的调节，效率低。,2,、基于链路的信道选择算法：该算法把每条链路看成一个点，构建冲突图，并且给出了冲突解决方案。但是没有考虑到链路分配信道的优先级别，所以效率也不太高。,3,、基于节点和链路的信道选择算法：考虑到节点和链路的优先级，需要知道节点的两跳信息。减小了算法步骤的循环次数，实现了高效的信道分配。,六 后期工作,1,、已有文献大都研究单个,PU,存在时，,SU,的资源分配对拓扑连通性的影响，,接下来将分析在多个,PU,存在时的认知无线电网络的连通性；,2,、在研究网络