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无线电技术类论文 认知无线电基于感知的三功率分配策略的研究

2018-12-04 17:27:38来源:组稿人论文网作者:婷婷

  摘要:随着无线通信技术的快速发展,对无线电频谱资源的需求是很大的。然而,无线频谱是非常稀少的或者其资源有限的,为了频谱资源的需求和频谱稀缺性,这两者之间的矛盾不断加深。因此,采用认知无线电技术可以有效提高频谱效率,而且在二功率分配策略的基础上,多了一项主用户活跃性,并提出了一种新的分配功率方法:三功率分配策略。即认知系统吞吐量为目标函数,获得各种主用户进程的状态,使该系统的容量达到最大化。此外,该理论分析,新的模式时,主用户活跃性、感知时间和主用户接受信噪比对吞吐量的影响,与传统的模型进行比较有了明显的提高。

  关键词 :认知无线电 频谱感知 功率控制 三功率分配 主用户的活跃性 吞吐量的最优化

  1 绪论

  1.1 本课题的研究背景

  最近几年,随着无线通信业务需求的快速增长,频谱资源成为一种稀缺资源。有效地利用频谱资源成为一个问题,并且成为限制无线通信发展的新瓶颈,所以,认知无线技术应运而生。但是,我们不得不面对无线通信应用研究领域无法回避的问题——频谱资源不足以及频谱分配方式不灵活,即固定频谱分配方式不灵活造成了频谱浪费。认知无线电技术是提高频谱利用率的有效方式,从而使认知用户在保护授权用户的服务质量QoS(Quality of Service),前提是利用感知到的频谱空洞接入授权频道。

  目前,大多数文献的研究都指出:假设授权用户在一帧中状态保持不变,就是有空闲的二元感知判决。可是,在现实中,授权用户的状态可随时变化,特别是在授权用户活跃性高,或者认知用户在一帧时间设定较长的情况下,授权用户的状态更改几率很大。这会导致严重干扰给授权用户,或者使认知用户失去认知能力。大多数文献都是利用认知用户吞吐量作为目标函数,通过功率的最优化和其他参数吞吐量的最大化。

  1.2 课题的研究内容和结构

  在认知无线电系统中,有两种类型的用户:主用户PU(授权用户)和利用户SU(非授权用户)。主用户是授权频带的拥有者,他们拥有频谱使用优先权,次用户可以机会式地使用频谱资源,但前提条件下是不对主用户的正常通信构成威胁。因此,功率控制是认知无线电系统的频谱能够资源共享的一种关键技术。

  由于主用户活跃性对认知系统容量的影响,本节提出了一种新的功率调配方法——三功率分配策略,在基于感知的认知无线电系统中,把认知系统的吞吐量看作目标函数,获得主用户感知进程的多种状况,并调配以3种不相同的功率,通过对平均传输功率和平均干扰功率进行限制来认知系统的容量最大化[10]。

  2 认知无线电的概述

  2.1 认知无线电的提出

  1.1999年,Joseph Mitola第一次提出了CR的理念,并合理地解释其工作过程。

  2.2003年,FCC定义无线电:“CR是可以在工作条件中的相互改变发射机参数配置的无线电。CR的基本结构可能是软件无线电(SDR),但对认知无线电而言,不一定要具备软件的需求。”另外,FCC定义的无线电认知最主要的两大特征:认知能力和重构能力。

  认知能力:认知无线电可以在工作的无线环境中捕获或者感知信息,它可以识别一个特定的时刻和空间的空闲频谱资源,并选择最适合的频谱。这一任务的过程通常包括3个主要步骤:频谱感知、频谱分析、频谱判决。如图2-1所示

  (2)重构能力:使得CR系统可以按照无线环境动态,允许CR系统采取不同的无线传输技术发送和接收数据。CR系统有两段过程:首先切换到其他空闲频段通信;然后连续使用频带,更改发射功率或者调整方法,以避免对授权用户产生的有害滋扰。

  3.2005年,Haykin提供认知无线电重要性的定义,即“认知无线电是能够感测周围无线环境的智能无线通信系统中,可以利用人工智能技术学习并完全理解周围环境,经过及时更改某些工作参数,使得内部状态的变化,以适应所接收无线信号,并且统计数据,能够随时随地实现高度可靠的通信,有效地利用无线频谱资源”。

  我们可以知道,对于认知无线电中的定义,如果基于不同的技术和应用环境领域,不同的观点上有不同的定义。

  在缓解频谱资源紧张方面来看,传统方式都是尽可能地提高频谱利用率,而认知无线电技术则是从频谱共享角度来解决这个问题,用过频谱感知、分析判决来找到可用的空闲通信资源通信,从根本上解决频谱资源浪费的问题,成为近年来要解决频谱资源问题的最有效方法。

  2.2 认知无线电的关键技术分析

  2.2.1 频谱侦听

  认知无线电技术可以实现及时监控,找到“频谱空洞”。因为认知用户相比于频谱接入主用户具有较低的优先级。同时,为了不与用户产生干扰,需要迅速重新检测到主用户,这样用户腾出频率带。这就需要认知无线具有频谱侦听特征,以提高检测的可靠性。

  2.2.2 动态频谱分配

  动态频谱分配,主要是根据频谱共享池。这基本思想是将不同服务频谱的一部分分配到频谱的一个共同的池。频谱池中的频谱可以是离散的,频谱池被分成几个子信道。未经授权的用户可以临时占用空闲信道。

  动态频谱分配可以协作和处理主用户和认知用户的通信访问。动态频谱分配也可以用于被用来选择多个认知用户之间的协调,以最大化频谱效率[4]。博弈论可以有效地分析动态分布式资源分配的问题,普遍反映实时的认知用户在交互过程中,把认知周期映射为一个对策模型[3]。面对该模型不包含学习过程的缺陷,使用一些改进,措施嵌入学习模式(如贝叶斯对策),分布式动态频谱分配算法进行分析[7]。

  2.2.3 功率控制的概述

  在认知无线电频谱共享技术的前提的情况下,必须确保对主用户不产生有害干扰。在认知无线电系统中采取分布式功率控制,扩展系统的运作规模,每个用户的发射功率是对其他用户造成滋扰的重要因素[4]。因而,功率控制技术成为认知无线电系统的主要部分。

  2.3 本章小结

  认知无线电技术理念的提出,由于不断增长的无线通信需求和优先的无线频谱资源之间的矛盾,从根本上开辟了解决有效的方法,是无线通信行业的未来发展方向。然而,认知无线电技术的应用上面仍面临诸多挑战,尤其是关键技术尚未突破,这近年来已成为最热门的无线通信研究之一。

  3 频谱感知技术的概述

  3.1 频谱感知的提出以及意义

  频谱感知的作用:快速精确地确信有空闲频段,有误差或延误的频谱感知结果会给主用户产生有害滋扰。因此,频谱感知的速度和精度是很重要的。

  认知无线电实现的最终目标就是:

  (1)寻找可用的空闲频谱

  (2)当授权用户恢复该无线传输,认知用户一定要退出授权频带。

  高效频谱感知是认知无线电能否正常运作的前提和基础,具有至关重要的作用。认知无线电频谱感知技术主要功能就是检测授权用户的存在性,从本质上讲仍属于信号检测问题,所以,其检测性能通常可以用虚警概率和检测概率来衡量。

  3.2 频谱感知技术的介绍

  频谱感知技术就是指认知无线电设备通过对外部信号的获取,来判断特定频段是否被授权用户使用,从而得到频段上的频谱空洞信息。图3-1给出了频谱感知依据不同条件下的分类情况。现阶段,认知无线电频谱感知技术可以分为发射机检测、合作检测、基于干扰温度检测[19]。下面介绍这几种的频谱感知技术的分类。

  图3-1 频谱感知技术的分类

  3.2.1 基于发射机检测技术的概述

  单节点感知技术(即本地感知技术):指单个认知用户独立地执行一些检测算法提供感知频谱使用,其检测性能一般由虚警概率和检测概率进行测量。

  现阶段,单节点感知技术一般包函匹配滤波器检测、能量检测、循环特征检测和合作式检测[16]。

  表3.1 单节点频谱检测方法的比较

  3.2.2 协作感知技术的概述

  (1)集中式协作感知

  集中式协作感知是指每个认知用户将本地感知结果向基站或融合中心统一进行数据集成,做出决策。此外,集中式协作感知可以削弱多径衰落信道的影响,提高了检测性能,以及选择和分析相关的协作节点,阈值和阴影相关性等其他参数对协作的影响。

  图3-3 认知无线电网络中集中式协作频谱检测图

  (2)分布式协作感知

  分布式感知是指感知信息可被认知用户之间共享,但可用频谱需要独立的判断。与中心式感知对比一下,分布式感知的优势是不必有基本网络结构,部署更加多样化。目前,诸多研究都集中在分布式协同测试。F.Richard Yu说出了一种完全分布式的频谱感知方法。这个想法是,认知用户可以在没有采集中心的条件下,进行信息的互动性。认知用户之间的协商使用程序做出最后的判定,该方法可以减少虚警概率和检测概率[9]。

  图3-4 认知无线电网络中分布式频谱检测图

  3.3 本章小结

  我们认识到,认知无线电频谱具有充分利用的能力。但是,先决条件下是为了保证授权用户不会受到影响使用,其中关键技术之一就是频谱感知技术。本章主要介绍和分析了几个频谱感知方法。如从该章中可以看出,能量检测最常见的检测技术,在低信噪比的情况下的谱相关检测具有良好的检测率。然而,在阴影和多径效应的情况下,单个节点上对主用户的保证可靠性是不足的。协作感知技术可以检测认知无线电系统的性能,减少对主用户的干扰,并且提高了频谱效率,它已广泛用于研究和认知无线电系统。

  4 频谱共享和功率分配

  4.1 频谱共享机制的概述

  目前,现阶段主要的频谱共享机制可以从不同的角度进行分类,如图4-1所示具体包括:频谱共享的网络架构、频谱共享的频谱分配动作和频谱共享的频谱接入方式[18]。文献指出并解释下面几个共享机制:

  (1)频谱共享的网络架构

  在CR系统中,按照不同的网络架构,频谱共享机制通常分为以下两类:集中式频谱共享和分布式频谱共享。

  (2)频谱共享的频谱分配动作

  在CR系统中,按照频谱接入行为的不同,频谱共享机制也分为两种类型:协作式频谱共享和非协作式频谱共享

  (3)频谱共享的频谱接入方式

  在CR系统中,按照频谱接入方式的不同,频谱共享机制也可分为两种类型:填充式频谱共享机制和衬底式频谱共享机制,如图4-2所示:

  图4-2 填充式(Overlay)和衬底式(Underlay)频谱共享机制

  4.2 功率分配

  4.2.1 功率分配技术的提出以及意义

  认知无线电系统实现频谱共享的条件是认知用户对授权用户的正常通讯不产生影响。但是,每个认知用户的发射功率是造成滋扰的一个主要因素。由功率控制技术的通信系统可以调节用户的发射功率,它可以有效减少不同用户之间的干扰。

  在无线通信的过程中,一个基本的方法很简单,只要我们提高每个用户的发射功率就可以达到目的,但提高任意一个认知用户的发射功率将不可避免地对其他用户添得更多滋扰。因此,该系统性能的整体提升不能单靠改善每个认知用户的发射功率,而是应该从全局考虑[19]。在多用户传输的认知无线电系统,发送功率控制已给出干扰温度和可用频谱空洞的制约[19]。因此,将要解决功率控制技术问题主要靠凸优化理论和博弈论。

  发射功率在无线通信系统中一个非常重要的资源,如果我们能得到合理的利用,不仅可以增加系统容量,还能改善通信质量。功率分配技术是进行功率控制的基础。功率控制的主要目的是最小化同信道干扰和信道间干扰。这基本思想是,通过调节发射机的发送功率,前提下满足授权用户的通信质量,在接收机处接收较小的功率。

  4.2.2 功率分配理论

  (1)凸优化理论

  在认知无线电系统中,功率分配问题能够通过凸优化理论来解决。因为这些问题都满足凸优化模型。由于功率分配问题,设定限制条件,可以通过运用拉格朗日对偶法、分梯度算法建模为优化问题,以KKT条件来解决,因而做出认知无线电系统具有最佳效能的功率值。对于功率分配多个信道或者多个用户情况下,可以使用拉格朗日对偶法把复杂的问题分解为若干个简单的子问题,然后用用凸优化的特点来解决[10]。

  (2)博弈论

  在功率分配的博弈模型,认知用户作为游戏的参与者,计划收集则由功率分配方案组成,这和频谱分配模型相似。根据最大化系统吞吐量或是不同的要求,以确保认知用户的公平性,设计与之对应的效用函数,在确定函数收敛的条件下,计算得出纳什平衡的解,即为双方博弈的最优解。此外,任何偏差最优解的认知用户都不会得到最佳效能。对于单认知用户和单授权用户的功率控制问题,一般把测量到的授权用户接收端的信噪比看作是认知用户与授权用户之间的距离,然后调整认知用户的传输功率大小。另外一种是利用两个用户重复博弈理论建模,借助遗传算法来搜索策略空间,将博弈论(Game Theory)和遗传算法结合到一起的智能功率分配策略[10]。

  4.3 本章小结

  本章主要概述了本文的功率分配是树立在基于频谱共享模式和基于感知的基础上,并且侧重介绍了下章将用到的授权用户发射端检测方式——能量检测法,以及基于感知的频谱共享模式。最后,本章总结了功率分配相关的理论知识,为下一章深入研究功率分配策略奠定了基础。这里,我们将探讨基于感知共享模式的功率分配策略。

  5 基于感知四种状态的三功率分配的策略研究

  5.1 主用户活跃性的提出以及背景

  目前,大多数文献的研究都指出:假设授权用户在一帧中状态保持不变,就是有空闲的二元感知判决。可是,在现实中,授权用户的状态可随时变化,特别是在授权用户活跃性高,或者认知用户在一帧时间设定较长的情况下,授权用户的状态更改几率很大。这会导致严重干扰给授权用户,或者使认知用户失去认知能力。大多数文献都是利用认知用户吞吐量作为目标函数,通过功率的最优化和其他参数吞吐量的最大化。

  由于主用户活跃性对认知系统容量的影响,本节提出了一种新的功率调配方法——三功率分配策略,在基于感知的认知无线电系统中,把认知系统的吞吐量作为目标函数,得出主用户感知进程的多种状况,并分配以3种不同的功率,通过对平均传输功率和平均干扰功率进行制约认知系统的容量最大化[10]

  5.2 系统模型

  该系统包括一个授权用户发射端PUTX和接收端PURX以及一个认知用户发射端SUTX和接收端。分别是SUTX到SURX、SUTX到PURX和PUTX到SURX的信道功率增益,系统模型如图5-1所示。其中,假定信道是平坦的快衰落信道,信道功率增益是固定,并且被认知用户所知。授权用户的信号为复PSK信号,认知用户所遭受噪声干扰被假定为(具有零均值、方差是)独立同分布的复高斯白随机噪声。为了接入授权频带,次用户在每一帧起始时对主用户的信道状况进行周期性感知。

  图5-1 系统模型

  5.2.1 传统模型

  在传统模型中,在一帧的连续时刻内授权用户的状态只有空闲和忙碌两种情况,其感知状态结果如下所示:

  式中,为抽样过程中的加性高斯白噪声;为抽样过程中授权用户的信号,为能量检测检测出的输出信号;为频谱感知时间内τ的采样次数,为采样频率。在满足抽样次数的前提下,采用中心极限定理,输出信号的概率密度函数被看作为服从高斯分布,则虚警概率和检测概率表示如下:

  式中,为检测阈值,为认知用户接收端授权用户的信噪比的值,erfc(•)的表达式为互补误差函数。感知结果确定后,认知用户开始进行功率传输,当认知用户感知不到授权用户时传送一个较大的功率,当认知用户能感知到授权用户忙碌传送一个较小的功率。

  5.2.2 新模型

  将要更加贴近实际情况,考虑到授权用户的状态在一帧连续时刻内发生改变。对于新模型来说,假定授权用户的到达离开服从1-0的随机分布过程,‘1’指信道被占用,‘0’指信道空闲。每个状况的连续时刻均服从指数分布,‘1’状况时服从参数为的指数分布,‘0’状况时服从参数为μ的指数分布。概率密度函数如下所示:

  假设任意时刻信道被占用和空闲的概率是相同的,信道被占用的概率,空闲的概率为。经过一个抽样间隔后,该过程的状态转移矩阵为

  为了方便分析,假定在一帧时间内状态下,授权用户最多移动一次或者授权用户一帧的连续时刻要多于认知用户一帧的连续时刻。

  依据上面的式子,,如果其结果是一个包括四种状况的问题,那么新模型的频谱感知表现为

  式中,第一个下标的索引表示授权用户的真实状况(‘’指空闲,‘’指忙碌);第二个下标的索引表示认知用户在信息传输进程中的状况(‘’指认知用户感知授权用户忙碌且其状况在认知用户信息传输进程中未引起变化,‘’指授权用户状况在认知用户信息传输进程中引起变化);状况指授权用户在频谱感知阶段总是空闲,相当于传统模型中的状况;状况表示授权用户在感知时间内前个抽样时存在的,而后离开;状况表示授权用户在频谱感知阶段总是存在,相当于传统模型中的状况;状况表示授权用户在感知时间内前个抽样是空闲的,而后到来。如果,就相当于;同理如果,就相当于,此时,这一次新模型就恢复到传统模型。

  其中,输出结果可以由能量检测方法获得四种状况的虚警条件概率和检测条件概率。其中与状态和传统模型的和状态相同,所以它们的虚警条件概率也相同,分别为

  对于状态来说,授权用户在个抽样后由忙碌转为空闲状态,因此,它的虚警条件概率和有关:

  同理,对于状态来说,授权用户在个抽样后,由空闲状态转为忙碌状态,因此它的检测条件概率和有关,如下公式:

  如果式中(6)中,式(7)中,此时,新模型被退化为传统模型。

  5.3 基于感知的四状态功率分配

  本节考虑在一帧连续进程的条件下,授权用户随机到达或者离开,把授权频带的状态可以分为四种状况:

  1.指当感知到授权用户处于未被占用时,但在认知用户信息传输进程中授权用户可能会到达。

  2.指当在感知阶段中,授权用户的状况引起改变,认知用户感知到授权用户的频谱未被占用,而且认知用户信息传输进程中授权用户总是空闲。

  3.指.当感知到授权用户存在时,但在认知用户信息传输进程中授权用户大概会离开。

  4.指在感知阶段中,授权权用户的状况引起变化,认知用户感知到授权用户存在,而且认知用户信息传输进程中授权用户总是存在。

  此外,把感知阶段被分成两段,经过采用能量检测方法,检测授权用户的情况。在感知阶段中,得出四种情况下的电平变化状态,如下图5-2 所示。

  图5-2 四种状况下感知阶段的电平变化图

  当情况 1和情况3在感知阶段授权用户的状况未引起改变时,信息传输进程中授权用户的状况会引起变化,这两种状况只能被归于一个结果。为了不对授权用户引起有害滋扰或是对认知用户的容量产生缺失,结合情况1和情况3的功率分配,将要调配三种功率肯定满足以下条件:

  由于授权用户状况转移是一个服从0-1的随机过程分布,采用随机过程转移矩阵能获得4种情况的概率,其分别是:

  式中,,即整个帧长内采样次数。如果在一帧状态下,授权用户只更改一回,其中的状态可能不包含全部情况,所以这四种状况的概率相加起来略小于1,为了方便判断,对四种概率进行修改,使小于1的部分别分到和上。

  如果虚警概率和检测概率都是无条件的,那么对上述条件可以用概率求平均值得到,表达式:

  考虑到认知用户的感知是非完美感知,依据以上情况,认知用户的按时传输功率能推导出一下4种情况:

  式中,是信道噪声方差。

  式中,通过感知得出了主用户感知进程的多种状况,并且调配以3种不同的功率。当状态是和,其瞬时速率表达式和传统模型相同,分别为。当状态是,其瞬时速率表达式为.这里,表示当授权用户在认知用户信息传输过程中可能会到达。当时,表示授权用户在认识用户整个信息传输过程中始终处于空闲状态,相当于传统模型中的状态。当状态是,其瞬时速率表达式是。这里,指授权用户在认知用户信息传输进程中大概会离开;当时,指在整体上,授权用户在认知用户信息传输进程中总是处于忙碌状况,相当于传统模型的的状况。

  由上面的结论可以得出4种状态下的吞吐量。

  (1)当状态时,其吞吐量:

  式中,

  表示的是信息传输过程中主用户不发生变化的概率;

  表示的是信息传输过程中,主用户状态发生变化的概率;、分别表示为在感知过程中次用户感知到主用户一直处于空闲状态,而且主用户在传输过程中状态不发生变化或者发生变化的概率。其中:

  (2)当状态时,其吞吐量:

  式中,表示在感知过程中次用户感知到主用户状态由忙碌变为空闲,且主用户在传输过程中转态始终空闲状态的概率。

  (3)当状态时,其吞吐量:

  式中,

  表示的是信息传输过程中,主用户不发生变化的概率;

  表示在信息过程中,主用户的状态发生变化的概率;

  表示在感知过程中次用户感知到主用户一直处于忙碌状态,而且主用户在传输过程中状态不发生变化或者不发生变化的概率。其中:

  (4)当状态,其吞吐量:

  式中,表示在感知过程中次用户感知到主用户的状态有空闲变为忙碌,且主用户在传输过程中状态一直是忙碌状态的概率。

  结合上面各个公式的结论,可以得出系统的整体平均可达吞吐量为

  上式可以改写为

  其限制条件满足

  上式中可以分别表示平均传输功率限制和平均干扰功率限制:

  通过构造拉格朗日函数,利用式(21)求解出此用户感知主用户存在和不存在时,最优发送功率,最终可以得到公式:

  5.4 仿真与分析

  本节将新模型下的三功率分配与传统模型的二功率分配进行了全面的分析与对比,设定抽样间隔,,,服从均值为1的指数分布。

  图5-3表示为不同授权用户活跃指数下两种模式的吞吐量对比图,其中。从图中了解到:若授权用户的活跃指数增加时,新模式中认知系统的吞吐量要超过传统模式。若授权用户的活跃指数降低时,传统模式中认知系统的吞吐量大概会超过新模式。这个原因是授权用户活跃性指数降低,新模式中的状态很有可能退化为传统模式的两种状况,由于,传输功率对系统的吞吐量所做的贡献就比较小。若授权用户活跃性指数增加时,授权用户的状况改变概率随之增加。在满足平均干扰功率限定的前提下,当感知授权用户存在时,传输功率,这意味着该策略对提高系统的吞吐量有明显的效果。图中还能看出一个结论:感知时间不随着的变化而随之改变。

  图5-3 不同授权用户活跃指数下两种模式的吞吐量对比图

  (2)图5-4 不同授权用户信噪比与感知时间和系统吞吐量的对比图,其中。该图中了解到,若授权用户在认知用户接收端的信噪比减弱时,认知系统可获得的吞吐量的最大化值也减少。首先,认知用户接收端授权用户的信噪比减弱,这能引起感知的精确度降低。若感知授权用户处于空闲的状态时,发送传输功率对系统的吞吐量的影响占支配地位。此外,由于信噪比减小,授权用户信号随之削弱,相应的所用感知时间也随之增加。

  图5-4 不同授权用户信噪比与感知时间和系统吞吐量的对比图

  (3)图5-5 在不同授权用户活跃指数的平均干扰功率限制和系统吞吐量的关系,其中。在图中了解到,若平均干扰功率有严格的限制时,依据授权用户活跃指数的不同,认知系统的吞吐量大致相等。随着干扰限制变得更加松散,系统的吞吐量便显出增加的趋向。当干扰限制增加到必须值时,平均传输功率限制成为支配条件,吞吐量的变化逐渐趋于平缓。若授权用户活跃指数增加时,则系统的吞吐量也随之增加。

  图5-5 在不同授权用户活跃指数的平均干扰功率限制和系统吞吐量的对比图

  5.5 本章小结

  本章在基于感知的三功率分配策略研究下,考虑到授权用户在认知用户一帧连续过程中的可能会随时到达或者离开,并且得出了主用户感知过程的四种状态,并分配以3种不同的功率使该系统容量达到最大化。仿真得出的结论:若授权用户活跃指数在可接受的程度内增加时,相比于传统方法来说,三功率分配策略在改善认知系统的吞吐量方面处于优越性。此外,吞吐量和感知时间对于认知用户接收端授权用户的信噪比来说有一定的影响。

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