摘要：随着无线通信技术的快速发展，用户对频谱的需求大幅提升。为在不完美频谱检测环境下对资源进行优化分配，提出一种分布式认知无线电网络资源分配算法。根据贝叶斯理论给出子载波状态信任指数与统计平均干扰功率的概念，利用拉格朗日对偶分解理论，将原分配问题分解为独立的子问题并进行求解，以实现多用户资源的有效分配。
关键词：认知无线电网络；资源分配；不完美频谱检测
引言：认知无线电系统中的可用资源根据授权用户的活动情况而动态变化，此外，认知通信系统资源分配的前提是其不能影响授权用户的通信。在实际应用中，认知无线电系统中的频谱检测单元极其重要，其提供的频谱检测信息是认知无线电系统进行决策的依据，因此，频谱检测单元是系统实现频谱二次利用、提高频谱利用率的基础。此外，目前的频谱检测技术水平较低，这导致其较难得到与现实频谱状况相符的频谱检测结果，尤其是针对微弱信号进行检测时。
1非完美感知下机会接入的研究现状
2006年，ElvinoS.Sousa首先提出了更接近实际情况的非完美感知模型，并在假设信道是衰落的基础上采取机会接入的方法，研究了次用户（SU）分布式的干扰对系统的影响。2011年，TechnicalUniversityofCatalonia就读的OriolSallent重点研究了存在虚警概率及漏警概率将对感知结果产生什么样的影响，然后以机会接入的方式使用该授权频段，最终在主用户（PU）的通信质量与SU的吞吐量之间进行了权衡。2012年，ArumugamNallanathan在提高CR系统性能方面提出了采用检测概率对SU进行约束的方法，该方法主要是保证SU能够正确检测PU此时的状态，随后以最大化吞吐量的目标对资源进行优化分配。2013年，东南大学的高西奇在机会接入的基础上，采取了对PU干扰进行约束的方法，该方法主要是确保SU的接入不会对PU的正常通信造成干扰，随后对传输时间调度进行了优化。2014年，清华大学的肖立民针对CR系统中SU吞吐性能不高的情况，提出一种适合用于非完美感知情形的方法：双门限下的机会接入，通过证明得到最优的门限，进而有效提高SU的吞吐性能。
2认知无线电网络的起源
随着移动通信和互联网业务的不断增多，无线通信网络中消费者的类型和数量急剧增加，无线设备和应用开始大量涌现，网络业务的客户需求和服务类型也日趋多样化。这一现状毋庸置疑将有限的无线频谱资源分配殆尽，如何寻求和利用新的空闲频谱资源成为制约无线通信发展的一大瓶颈。非授权频段的频谱利用率正伴随着无线网络服务的迅猛发展与不断升级渐渐呈现饱和趋势。而且据美国联邦通信委员会和伯克利无线研究中心发布的调查报告显示，授权频谱的利用率大多都只能保持在15%到85%之间，部分授权频段的利用率极低而另一部分授权频段的拥塞严重现象却屡屡发生。这就意味着，大量的无线频谱资源并没有得到完全的利用。面对这样的艰难处境，人们不得不从多个崭新的角度重新思考更加实用的方案，来实现对空闲频谱的充分利用。为了缓解传统静态频谱资源分配模式下由频谱资源匮乏带来的通信压力，认知无线电和认知无线网络技术应运而生。CR技术作为动态的频谱共享新技术，实现了频谱资源的多维度共享，有效降低了频谱受限为无线通信技术发展带来的局限性，很快成为了行业内最热门的新兴技术。CR技术能够主动感知用户对无线频谱的使用情况，智能检测外部无线环境的变化，并进行相对准确的估计和分析，从而动态地选择空闲频谱，自适应地为用户改变工作模式，重新配置工作参数和网络资源，灵活地控制多用户的频谱接入，以实现授权用户和未授权用户的协同工作，在满足通信要求的同时最大程度地降低系统内授权用户受到的干扰。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆换句话说，作为一种智能的无线通信系统，CR能够通过其认知终端对空闲频段动态自适应的接入，更加充分高效地利用空闲的授权频谱资源，以达到显著提升频谱利用率的最终目的，减轻频谱资源紧缺对未来无线通信发展的限制。
3认知无线电网络频谱共享模式
认知无线电网络频谱共享模式总计分为3种，首先是underlay频谱共享模式这是一种干扰受限的频谱共享模式。允许认知用户与主用户共存于在相同频谱，即认知用户可以对主用户形成干扰，但不能超过主用户干扰容限。通过严格控制认知用户的发射功率，保证每个主用户接收到来自认知用户发射信号的干扰不超过容限值。因此，主用户干扰约束是此类频谱共享模式的关键。其次是hybrid频谱共享模式：只是一种underlay和overlay交织共享模式，结合了前两种模式的特点，是一种基于频谱感知结果的共享模式。根据感知结果，次用户已知主用户是否占用频谱，当认知用户感知到主用户存在时，采用underlay频谱共享模式接入网络，通过控制干扰功率，减小对主用户产生的影响；当感知到主用户不存在时，切换到overlay频谱共享模式，以提高频谱利用率和认知无线电网路的通信能力。最后是overlay频谱共享模式：这是一种干扰避免的频谱共享模式。无需对认知用户的发射功率严格约束，而是确定什么时间，什么地点接入空闲授权频谱通信在该模式下，不允许认知用户和主用户共存于相同频谱，认知用户必须周期性检测主用户的存在性，避免与主用户通信发生碰撞。
4分布式网络中的资源分配算法
考虑一个同步时隙的分布式网络，每个时隙分为3个子时隙：感知子时隙，分配子时隙，传输子时隙感知子时隙检测每个子载波的信道信息并计算每个信道的统计信息。在感知时隙检测结束后，将进入分配子时隙阶段，此时调用资源分配算法确定这一轮的资源分配方案。在传输子时隙阶段，按照已确定的资源分配方案进行传输。在分配子时隙阶段，为使每个子载波i都能分配给能使dk，i(μk，λ)最大的认知用户k，本文采用倒计时的方式，根据每个认知用户的dk，i(μk，λ)值设置不同的倒计时初值，最先完成倒计时的用户将占用该子载波。
本文认知无线电网络资源分配算法具体步骤如下：步骤1设定初始值。步骤2根据上一轮发射功率与干扰功率的情况，认知用户更新发射功率因子μ和干扰功率因子λ。步骤3计算k个认知用户分别在各空闲子载波上的dk，i(μk，λ)和pk，i步骤4根据式，采用倒计时方式确定子载波分配方案。步骤5根据步骤4的方案进行网络传输。步骤6判断Δμk＜ε和Δλ＜ε是否成立。如果成立，结束迭代，然后按步骤4的方案进行网络传输，直到本次传输任务结束；否则，传输完成后回到步骤3。
结语：总而言之，基于回避准则的优化算法根据每个信道状态信息的可靠性来设置信道的优先级，对可靠性较高的信道设置高优先级。
参考文献：
[1]郭彩丽，冯春燕，曾志民．认知无线电网络技术及应用［M］．北京:电子工业出版社，2010．
[2]唐丽萍,江逸伦.基于不完美频谱检测的认知无线电网络资源分配[J].计算机工程,2019,45(08):173-177+197.
[3]ZHAOQingTONGLangSWAMIetal．Decen-tralizedcognitiveMACforopportunisticspectrumaccessinadhocnetworks:aPOMDPframework[J］．IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications，2007，25(3):589-600．
论文作者:聂晓林
论文发表刊物:《基层建设》2019年第24期
论文发表时间:2019/11/25
标签：频谱论文; 认知论文; 用户论文; 子时论文; 无线电论文; 分配论文; 干扰论文; 《基层建设》2019年第24期论文;