认知无线网络中多用户动态频谱共享方法技术

本发明专利技术公开一种认知无线网络中多用户动态频谱共享方法。该方法步骤包括：初始化授权用户基站、计算直传速率和协作速率、比较直传速率和协作速率、建立博弈模型、建立效益矩阵、进行匈牙利匹配、广播匹配信息、授权用户直接传输。本发明专利技术充分结合认知无线网络的特点，将授权用户和认知用户进行联合博弈，提高了认知无线网络的整体能效；使用匈牙利算法进行授权用户和认知用户的匹配，提高了空闲频段的利用率和频谱分配的公平性。

【技术实现步骤摘要】
认知无线网络中多用户动态频谱共享方法
本专利技术属于通信
，更进一步涉及认知无线网络
中的一种多用户动态频谱共享方法。本专利技术在保障公平性的前提下，实现认知无线网络中多对授权用户和认知用户的最优频谱分配，有效提升认知无线网络的系统能效。
技术介绍
随着无线通信业务需求的快速增长，频谱资源匮乏现象日益突出。其中一个主要原因是在传统的频谱管理政策下，固定分配频谱制度导致频谱利用率低下。为此，提出了认知无线电的概念。它能够允许未授权的用户进入授权频段，动态利用在时间或空间上空闲的授权频段进行无线传输来提高频谱利用率。认知无线电技术能够让授权网络和认知网络共存于同一频段，它使得频谱的使用更加智能、有效。频谱共享是指根据认知用户的数目和其对信道的需求将空闲的授权频谱分配给一个或多个认知用户，主要目的是通过一个自适应策略有效地选择和利用空闲频谱。在认知网络中，授权用户通过租借空间频谱给认知用户来换取一定的收益。通过一定方式的协作，授权网络的性能得到显著提升，作为回报，认知用户赢得了一段时间的频谱使用权从而传输其数据。利用动态频谱共享，可以有效地提高无线通信的灵活性，实现授权网络和认知网络的共赢。南京邮电大学提出的专利申请“基于供需平衡的认知无线电频谱共享方法”(申请号201110106040.0申请公布号CN102186176A)公开了一种基于供需平衡的认知无线电频谱共享方法。该方法的具体步骤是：根据供需平衡理论构建授权用户和认知用户供给与需求模型，授权用户提供空闲频谱数量，认知用户根据确定的频谱代价、认知用户终端的剩余电池容量以及授权用户对不同认知用户在频谱接入中的信任度，采用进化博弈理论实现各认知用户收益最大化。该专利申请存在的不足是：首先，该方法模型中授权用户提供的空闲频谱数量是固定的，不能根据授权用户的状态变化而动态调整。其次，只考虑了认知用户的需求和出价，并未考虑在协作频谱共享过程中授权网络整体的能效，牺牲了授权用户的性能。重庆邮电大学提出的“一种基于博弈论的认知无线电网络频谱分配方法”(申请号201310241296.1申请公布号CN103281703A)公开了一种基于博弈论的认知无线电频谱分配方法。该方法的具体步骤是：通过对认知无线电网络中共享频谱优化定价，建立授权用户联合效用函数，采用合作博弈理论优化认知用户共享频谱的优化定价，实现授权用户联合效用最大化。该专利申请存在的不足是：首先，在建立效用函数的时候仅考虑了授权用户的能效，认知用户处于被动选择的状态，网络共存的灵活性差。其次，未考虑频谱共享过程中授权用户和认知用户的公平性问题。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术的不足，提出一种认知无线网络中多用户动态频谱共享方法，该方法通过采用匈牙利算法，在联合考虑授权网络和认知网络的整体性能基础上进行授权用户和认知用户的相互选择，提高了频谱的利用率，保证了用户间的公平性，同时提升了网络的整体能效。本专利技术实现上述目的的具体思路是，首先认知用户向授权用户基站发出协作请求，授权用户基站根据直传速率和与认知用户协作速率的大小关系，将授权用户和认知用户进行联合博弈；然后，采用匈牙利算法进行授权用户和认知用户的匹配，实现认知无线网络中多对授权用户和认知用户的最优频谱分配，提高认知网络整体的能效。本专利技术实现上述目的的具体步骤如下：(1)初始化授权用户基站：(1a)认知无线网络中的各认知用户节点，将初始状态信息传送给授权用户基站；(1b)授权用户基站扫描初始状态信息内容的末尾，获得传输信息所需的功率和协作请求参数；(2)计算直传速率和协作速率：(2a)利用授权用户节点的直传速率公式，计算授权用户节点的直传速率；(2b)利用授权用户节点与认知用户节点协作传输速率公式，计算授权用户节点与认知用户节点的协作速率；(3)比较直传速率和协作速率：授权用户基站判断协作速率是否大于直传速率，若是，则执行步骤(4)，否则，执行步骤(8)；(4)建立博弈模型：(4a)若授权用户的通信目标为确定合理的协作参数最大化系统的传输速率，则授权用户的效用函数可建立为：其中，Uj表示第j个授权用户的效用函数，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Rij表示第j个授权用户节点与第i个认知用户节点协作传输的速率；(4b)利用认知用户共享频谱获得的吞吐量公式，计算认知用户共享频谱获得的吞吐量；(4c)若认知用户的通信目标为确定合理的功率分配策略最大化系统的能效，则认知用户的效用函数可建立为：其中，Ui表示第i个认知用户的效用函数，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Ci表示第i个认知用户节点共享频谱获得的吞吐量，ω表示传输每比特信息消耗的单位能量，Pi表示第i个认知用户节点的发射功率；(4d)联合授权用户的效用函数和认知用户的效用函数，建立斯塔克尔伯格博弈模型如下：其中，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Pi表示第i个认知用户节点的发射功率，表示第i个认知用户节点的最大功率值，Uj和Ui分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的效用函数；(4e)利用公式和得到授权用户和认知用户的最优效用，其中，Uj和Ui分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的效用函数，Pj和Pi分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的发射功率；(5)建立效益矩阵：(5a)当认知用户数目M大于授权用户数目N时，用二者的差值M-N补偿授权用户的数目，构成一个M×M的认知用户和授权用户矩阵，对该矩阵中增加的M-N个授权用户的元素值取0，其余元素值取对应的认知用户与授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(5b)当认知用户数目M小于授权用户数目N时，用二者的差值N-M补偿认知用户的数目，认知用户和授权用户构成一个N×N的矩阵，对该矩阵中增加的N-M个认知用户的元素值取0，其余元素值取对应的认知用户与授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(5c)当认知用户数目M等于授权用户数目N时，直接构成一个M×N的认知用户和授权用户矩阵，对该矩阵中的元素值取对应的认知用户和授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(6)进行匈牙利匹配：(6a)对效益矩阵进行行约减，用每行元素减去该行中的最小元素值，得到矩阵C1；(6b)判断矩阵C1中的各行各列是否都有“0”，若是，则执行步骤(6c)，否则，执行步骤(6d)；(6c)对矩阵C1进行列约减，用每列元素减去该列中的最小元素值，得到矩阵C2；(6d)用最少的盖“0”线将矩阵C2中包含“0”的行列全部盖住；(6e)判断盖“0”线的数目是否等于矩阵的维数，若是，则执行步骤(6h)，否则，执行步骤(6f)；(6f)找出矩阵C2中未被盖“0”线覆盖的最小元素值λ，用每一个未被盖“0”线覆盖的元素值减去λ，用每一个盖“0”线交叉的元素值加上λ；(6g)重复步骤(6e)、步骤(6f)，直至盖“0”线的数目等于矩阵的维数，得到匈牙利矩阵；(6h)用“1”替代行列中的全部“0”，用“0”替代行列中其余元素值，得到0-1矩阵；(6i)取0-1矩阵的第1行至第M行和第1列至第N列后得到M×N的匹配矩阵，取匹配矩阵中的全部元素“1”，得到匹配信息；(7)广播匹配信息：授权用户基站将匹配信息广播给各授权用户和认知用户，授权用户和认知用户协作传输；(8)授权用户直本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种认知无线网络中多用户动态频谱共享方法，包括如下步骤：(1)初始化授权用户基站：(1a)认知无线网络中的各认知用户节点，将初始状态信息传送给授权用户基站；(1b)授权用户基站扫描初始状态信息内容的末尾，获得传输信息所需的功率和协作请求参数；(2)计算直传速率和协作速率：(2a)利用授权用户节点的直传速率公式，计算授权用户节点的直传速率；(2b)利用授权用户节点与认知用户节点协作传输速率公式，计算授权用户节点与认知用户节点的协作速率；(3)比较直传速率和协作速率：授权用户基站判断协作速率是否大于直传速率，若是，则执行步骤(4)，否则，执行步骤(8)；(4)建立博弈模型：(4a)若授权用户的通信目标为确定合理的协作参数最大化系统的传输速率，则授权用户的效用函数可建立为：Uj=maxαiRij]]>其中，Uj表示第j个授权用户的效用函数，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Rij表示第j个授权用户节点与第i个认知用户节点协作传输的速率；(4b)利用认知用户共享频谱获得的吞吐量公式，计算认知用户共享频谱获得的吞吐量；(4c)若认知用户的通信目标为确定合理的功率分配策略最大化系统的能效，则认知用户的效用函数可建立为：Ui=maxPi(12αiCi-ωαiPi)]]>其中，Ui表示第i个认知用户的效用函数，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Ci表示第i个认知用户节点共享频谱获得的吞吐量，ω表示传输每比特信息消耗的单位能量，Pi表示第i个认知用户节点的发射功率；(4d)联合授权用户的效用函数和认知用户的效用函数，建立斯塔克尔伯格博弈模型如下：maxαi∈(0,1]UjmaxPi∈(0,Pimax]Ui]]>其中，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Pi表示第i个认知用户节点的发射功率，表示第i个认知用户节点的最大功率值，Uj和Ui分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的效用函数；(4e)利用公式和得到授权用户和认知用户的最优效用，其中，Uj和Ui分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的效用函数，Pj和Pi分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的发射功率；(5)建立效益矩阵：(5a)当认知用户数目M大于授权用户数目N时，用二者的差值M‑N补偿授权用户的数目，构成一个M×M的认知用户和授权用户矩阵，对该矩阵中增加的M‑N个授权用户的元素值取0，其余元素值取对应的认知用户与授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(5b)当认知用户数目M小于授权用户数目N时，用二者的差值N‑M补偿认知用户的数目，认知用户和授权用户构成一个N×N的矩阵，对该矩阵中增加的N‑M个认知用户的元素值取0，其余元素值取对应的认知用户与授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(5c)当认知用户数目M等于授权用户数目N时，认知用户和授权用户直接构成一个M×N的矩阵，对该矩阵中的元素值取对应的认知用户和授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(6)进行匈牙利匹配：(6a)对效益矩阵进行行约减，用每行元素减去该行中的最小元素值，得到矩阵C1；(6b)判断矩阵C1中的各行各列是否都有“0”，若是，则执行步骤(6c)，否则，执行步骤(6d)；(6c)对矩阵C1进行列约减，用每列元素减去该列中的最小元素值，得到矩阵C2；(6d)用最少的盖“0”线将矩阵C2中包含“0”的行列全部盖住；(6e)判断盖“0”线的数目是否等于矩阵的维数，若是，则执行步骤(6h)，否则，执行步骤(6f)；(6f)找出矩阵C2中未被盖“0”线覆盖的最小元素值λ，用每一个未被盖“0”线覆盖的元素值减去λ，用每一个盖“0”线交叉的元素值加上λ；(6g)重复步骤(6e)、步骤(6f)，直至盖“0”线的数目等于矩阵的维数，得到匈牙利矩阵；(6h)用“1”替代行列中的全部“0”，用“0”替代行列中其余元素值，得到0‑1矩阵；(6i)取0‑1矩阵的第1行至第M行和第1列至第N列后得到M×N的匹配矩阵，取匹配矩阵中的全部元素“1”，得到匹配信息；(7)广播匹配信息：授权用户基站将匹配信息广播给各授权用户和认知用户，授权用户和认知用户协作传输；(8)授权用户直接传输信息。...

【技术特征摘要】
1.一种认知无线网络中多用户动态频谱共享方法，包括如下步骤：(1)初始化授权用户基站：(1a)认知无线网络中的各认知用户节点，将初始状态信息传送给授权用户基站；(1b)授权用户基站扫描初始状态信息内容的末尾，获得传输信息所需的功率和协作请求参数；(2)计算直传速率和协作速率：(2a)利用授权用户节点的直传速率公式，计算授权用户节点的直传速率；(2b)利用授权用户节点与认知用户节点协作传输速率公式，计算授权用户节点与认知用户节点的协作速率；(3)比较直传速率和协作速率：授权用户基站判断协作速率是否大于直传速率，若是，则执行步骤(4)，否则，执行步骤(8)；(4)建立博弈模型：(4a)若授权用户的通信目标为确定合理的协作参数最大化系统的传输速率，则授权用户的效用函数可建立为：其中，Uj表示第j个授权用户的效用函数，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Rij表示第j个授权用户节点与第i个认知用户节点协作传输的速率；(4b)利用认知用户共享频谱获得的吞吐量公式，计算认知用户共享频谱获得的吞吐量；(4c)若认知用户的通信目标为确定合理的功率分配策略最大化系统的能效，则认知用户的效用函数可建立为：其中，Ui表示第i个认知用户的效用函数，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Ci表示第i个认知用户节点共享频谱获得的吞吐量，ω表示传输每比特信息消耗的单位能量，Pi表示第i个认知用户节点的发射功率；(4d)联合授权用户的效用函数和认知用户的效用函数，建立斯塔克尔伯格博弈模型如下：其中，αi表示第i个认知用户节点的协作请求参数，Pi表示第i个认知用户节点的发射功率，Pimax表示第i个认知用户节点的最大功率值，Uj和Ui分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的效用函数；(4e)利用公式和得到授权用户和认知用户的最优效用，其中，Uj和Ui分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的效用函数，Pj和Pi分别表示第j个授权用户和第i个认知用户的发射功率；(5)建立效益矩阵：(5a)当认知用户数目M大于授权用户数目N时，用二者的差值M-N补偿授权用户的数目，构成一个M×M的认知用户和授权用户矩阵，对该矩阵中增加的M-N个授权用户的元素值取0，其余元素值取对应的认知用户与授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(5b)当认知用户数目M小于授权用户数目N时，用二者的差值N-M补偿认知用户的数目，认知用户和授权用户构成一个N×N的矩阵，对该矩阵中增加的N-M个认知用户的元素值取0，其余元素值取对应的认知用户与授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(5c)当认知用户数目M等于授权用户数目N时，认知用户和授权用户直接构成一个M×N的矩阵，对该矩阵中的元素值取对应的认知用户和授权用户最优效用的加和，得到效益矩阵；(6)进行匈牙利匹配：(6a)对效益矩阵进行行约减，用每行元素减去该行中的最小元素值，得到矩阵C1；...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈健，吕璐，阔永红，杨龙，任超，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61