一种能量受限情况下的机会频谱接入方法技术

本发明专利技术公开了一种能量受限情况下的机会频谱接入方法。该方法包括以下步骤：建立感知接入能量消耗信道模型；检查认知用户剩余能量，确定要感知的信道集合；对信道进行感知，得到感知空闲信道集合；次用户接入所有感知为空闲的信道；次用户更新信道统计信息、能量信息。本发明专利技术建立的感知接入能量消耗信道模型更贴近于实际，基于序贯决策以及统计学习理论，将问题抽象为能量受限的多臂赌博机模型，利用优化问题中的背包问题，提出了信道感知接入策略。另外，本发明专利技术所设计的算法在仿真和理论上，与用户能量的大小呈非线性关系，表明用户能量越大，感知时间越多，用户越能感知接入到较优的信道，获得更好的收益。获得更好的收益。获得更好的收益。

【技术实现步骤摘要】
一种能量受限情况下的机会频谱接入方法


[0001]本专利技术涉及无线网络
，特别是一种能量受限情况下的机会频谱接入方法。

技术介绍

[0002]认知无线电起源于1999年Joseph Mitola博士的奠基性工作，其核心思想是网络用户具有学习能力，能与周围环境交互信息，以感知和利用该空间中的可用频谱，并降低与其他用户冲突的发生。更具体地说，认知无线电发现无线电频谱中特定时间在特定位置没有被占用的部分，并将操作转移到这些被称为“频谱空穴”(空闲频谱)的部分，以便进行机会性访问。因此，认知无线电有两个主要操作：频谱感知和频谱接入(信息传输)。频谱感知，是指认知用户通过各种信号检测和处理手段来获取无线网络中的频谱使用信息。从无线网络的功能分层角度看，频谱感知技术主要涉及物理层和链路层，其中物理层主要关注各种具体的本地检测算法，而链路层主要关注用户间的协作以及对本地感知、协作感知和感知机制优化3个方面。当发现频谱空穴，认知用户将根据特定协议进行频谱接入，即进行信息传输。因此，在很多情况下频谱感知具有极其重要的地位，如何设计有效的频谱感知策略是业界不断探索考虑的过程。
[0003]另一方面，随着物联网的广泛应用，物联网设备的能量受限情况得到了广泛的研究。通常来说，大量的物联网设备具有有限的能量，当能量耗尽时则停止工作。而在设备进行信息传输时，需要探寻空间中空闲频谱，因此频谱感知和接入的过程皆需要消耗一定的能量。因此，有限的能量将会影响感知接入的过程。如何在有限能量情况下，设计高效的策略，使得用户在信道感知接入中获得最大信息传输量，是业界亟需考虑的问题。
[0004]目前，多数研究工作在假设次用户已知主用户信道统计信息或相关信息条件下，对能量受限下用户的多信道感知接入问题进行了研究，提出了多信道感知接入的最优方法，实现了次用户期望收益最大的效果。其中YunxiaChen等人(Y.X.Chen,Q.Zhao,A.Swami(2009),Distributed Spectrum Sensing and Access in Cognitive Radio Networks with Energy Constraint,IEEE Transactions on Signal Processing,57,2,783
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797)假设信道转移概率已知，基于部分可观测马尔科夫决策过程对能量受限下的感知接入策略进行了研究。但在实际认知网络里，主用户统计信息对于次用户来说通常是未知的，需要通过大量时间测量来获得。除此之外，主用户统计信息还会随时间变化，导致测量结果存在较大偏差。而目前已有的研究难以很好地解决上述问题。为解决主用户统计信息未知情况下的信道感知与接入问题，部分工作将次用户信道感知与接入问题建模为经典统计学问题—多臂老虎机问题(Multi
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armed bandit problem,MABP)。其中，LifengLai等人(Lai,L.F.,El Gamal,H.,Jiang,H.and Poor,H.V.(2011)Cognitive medium access:Exploration,exploitation,and competition.IEEE Transactions on Mobile Computing,10,239
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253.)将感知频谱选择问题建立成了多臂赌博机模型，并且分析了不同场景下的感知信道选择问题，假设次用户可在主信道时隙开始阶段同时感知一个或多个信道，并接入所有感
知为空闲的信道。然而，上述早期的方法未考虑能量受限的情况。
[0005]因此，目前对信道统计信息未知、次用户能量受限情况下的信道感知接入仍缺少有效的方法设计研究。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种信道统计信息未知、能量受限情况下的机会频谱接入方法。
[0007]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种能量受限情况下的机会频谱接入方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1、建立感知接入能量消耗信道模型；
[0009]步骤2、检查认知用户剩余能量，确定要感知的信道集合；
[0010]步骤3、对信道进行感知，得到感知空闲信道集合；
[0011]步骤4、次用户接入所有感知为空闲的信道；
[0012]步骤5、次用户更新信道统计信息、能量信息。
[0013]进一步地，步骤1所述建立感知接入能量消耗信道模型，具体如下：
[0014]假设网络中有N条信道，采取时隙模型，即认知用户在每个等长时隙内进行信道感知接入；每个时隙中，认知用户能够同时感知接入M条信道并记录在集合φ(t)，同时，认知用户具有受限能量，设为ε，其在t时刻的剩余能量为εt)；对每条信道i∈{1，2，...，N}，信道状态为空闲的概率为μ
i
，对信道i进行信道感知所需的能量为对信道i接入的能量消耗为因此对每条信道进行能量感知接入所需的能量期望根据μ
i
/c
i
为每条信道设置优度，μ
i
/c
i
越大，则该信道优度越大，即消耗单位能量时能够传输的信息量越大，则信道越优；
[0015]当认知用户感知信道时，时隙t前认知用户感知信道i的时隙数记为T
i
(t)，空闲时隙数记为Y
i
(t)，那么对信道空闲概率的估计表示为时隙t时感知到空闲信道集合记为当该认知用户成功接入信道i，则假定该认知用户获得一些收益，记为r
i
(t)＝1，时隙t前总收益记为U
π
(t)，其中π表示策略。
[0016]进一步地，步骤2所述检查认知用户剩余能量，确定要感知的信道集合，具体如下：
[0017]首先判断时隙t时认知用户剩余能量ε(t)是否大于0，当ε(t)＞0，则对N条信道按照大小进行排序，取前M条信道，记为φ(t)；其中为对信道优度顺序的估计；表示信道空闲概率的估计；表示感知信道i需要消耗的能量；表示接入信道i所消耗的能量；α表示超参，在算法开始前设定好；T
i
(t)表示截止时间t时信道i被感知的次数；当ε(t)＜0，则停止算法过程。
[0018]进一步地，步骤5所述次用户更新信道统计信息、能量信息，具体如下：
[0019]对收益进行更新：其中U
π
(ε)表示能量为ε情况下的收益；
[0020]对能量进行更新：
[0021]对时间进行更新：t＝t+1。
[0022]本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：(1)当用户能量受限、信道感知接入需要消耗能量时，建立的感知接入能量消耗信道模型更贴近于实际；(2)基于序贯决策以及统计学习理论，将问题抽象为能量受限的多臂赌博机模型，利用优化问题中的背包问题，提出了信道感知接入策略；(3)所设计的算法在仿真和理论上，与用户能量的大小呈非线性关系，用户能量越大，感知时间越多，用户越能感知接入到较优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种能量受限情况下的机会频谱接入方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立感知接入能量消耗信道模型；步骤2、检查认知用户剩余能量，确定要感知的信道集合；步骤3、对信道进行感知，得到感知空闲信道集合；步骤4、次用户接入所有感知为空闲的信道；步骤5、次用户更新信道统计信息、能量信息。2.根据权利要求1所述的能量受限情况下的机会频谱接入方法，其特征在于，步骤1所述建立感知接入能量消耗信道模型，具体如下：假设网络中有N条信道，采取时隙模型，即认知用户在每个等长时隙内进行信道感知接入；每个时隙中，认知用户能够同时感知接入M条信道并记录在集合φ(t)，同时，认知用户具有受限能量，设为ε，其在t时刻的剩余能量为εt)；对每条信道i∈{1，2，...，N}，信道状态为空闲的概率为μ
i
，对信道i进行信道感知所需的能量为对信道i接入的能量消耗为因此对每条信道进行能量感知接入所需的能量期望根据μ
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/c
i
为每条信道设置优度，μ
i
/c
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越大，则该信道优度越大，即消耗单位能量时能够传输的信息量越大，则信道越优；当认知用户感知信道时，时隙t前认知用户感知信道i的时隙数记为T...

【专利技术属性】
技术研发人员：张周，许左宏，王彤彤，张圣，吉志海，白显宗，
申请(专利权)人：天津滨海人工智能军民融合创新中心，
类型：发明
国别省市：