1、浙江工业大学硕士学位论文协作式认知无线系统中的资源分配与感知调度研究摘 要认知无线电技术，通过具有频谱检测功能的认知设备，发现未被利用的空闲频谱资源并进行合理利用。在不影响其他用户正常通信的情况下，利用频谱通信，提高频谱利用率。本文主要讨论衬底式频谱共享模型中的资源分配问题，以及平铺式频谱共享模型中的感知优化和资源分配。本文的主要工作和成果如下：1、在衬底式频谱共享模型中提出了主次网络之间基于收益共享的联合资源分配模型。在已有研究的基础上，将系统建模为收益共享系统，其中主网络运营商为主用户提供网络服务，次网络运营商为次网络提供网络服务。本文研究主、次网络问收益共享以及资源分配的关系。底层模型为
2、主、次网络联合资源分配的主从博弈模型。由于问题的非凸特性，本文提出了基于Polyblock Approximation(PA)算法的有效算法求解博弈均衡点。项层模型为研究收益共享的纳什议价博弈模型。由于问题缺乏具体的解析表达式，本文提出了一种基于BrentS算法的有效算法确定优化主次网络运营商收益的共享比例。最后，大量数值仿真实验表明了基于PA算法和基于BrentS算法的算法有效性。通过本文中资源分配和收益共享机制，在保证主用户数据传输要求的条件下次用户获得公平的资源分配，主、次网络运营商两者获得相对公平的收益，并最终达到一种双赢的局面。2、在平铺式频谱共享模型中联合考虑了协作式感知调度与资源
3、分配的问题。在平铺式频谱分配模型，由于次用户频谱感知过程中受到的不确定因素影响较多，感知结果不完全正确，采用协作式感知方式提高感知准确度。因此，本文考虑中央控制器综合考虑感知准确性和主用户传输质量等制约因素，制定的相应调度策略和资源分配策略，最大化次网络吞吐量。此外，在资源分配问题中，本课题进一步考虑了感知功耗对于感知调度以及传输功率分配的影响。本文提出了有效的算法对问题模型进行求解，并通过数值仿真说明感知功耗对于感知分配的影响以及感知分配与资源分配之间的耦合关系，显示了具体的感知分配机制和资源分配机制。关键词：认知无线电，感知调度，资源分配，单调优化，凸优化，粒子群算法浙江工业大学硕士学位论
4、文Study on Resource Allocations and Sensing Assignment。Cooperative CoRnitive Radio SysteInooperative ognitive Radio SystemABSTRACTCognitive radio(CR)，seeks for the underutilized spectrum resource and accesses to thedetected idle spectrum to perform their communication guaranteeing the quality of othe
5、r userscommunicationThe major contributions of the paper are as follows，1This paper proposes a utility-sharing based joint resource allocation among primarynetwork and secondary networkBased on the available studies，this system is modeled as autility-sharing system where primary network operator and
6、 secondary network operator provideservices to primary users and secondary users，respectivelyIn the bottom layer，the interactionbetween primary network operator and secondary network operator is modeled as aleader-follower gameDue to the non-convexity of the optimization problem，this paper proposest
7、he monotonic optimization algorithm based efficient algorithm to solve the problemIn the toplayer，the optimal scheme of utility sharing is modeled as a Nash bargaining gameAs no explicitformulation of the utility to be shared，this paper proposes all efficient algorithm based onBrentS methodWith the
8、sharing scheme and the joint resource allocation scheme，primarynetwork operator and secondary network operator achieve a winwin situation2This paper considers joint cooperative sensing assignment and resource allocations in thecognitive radio systemDue to the uncertain factors in the environment，thi
9、s paper considers thecooperative spectrum sensingMeanwhile，the effects of power consumption in the sensing andreporting procedures are taken account into the resource allocationDue to the coupling effectsbetween the assignment of secondary users and resource allocations，a twolayer efficientalgorithm
10、 is proposed to solve the binary non-linear problemAnd amounts of mathematicalsimulations show the effects of extra power consumption on the assignment of secondary usersKey Words：Cognitive Radio，Resource Allocation，Convex Optimization，MonotonicOptimization，Particle Swarm Optimization浙江工业大学硕士学位论文摘第1
11、章目 录!li；。论111研究背景和意义1111认知无线电的提出1112认知无线电的基本定义312认知无线电系统中的关键技术5121认知无线电系统中的频谱感知5122认知无线电系统中的频谱分配5123认知无线电系统中的功率控制6124本文相关工作的研究现状713认知无线电的应用一814论文的主要内容和研究方法915 论文结构和内容安排1 0第2章认知无线电系统中的协作式资源分配1121 引言1 122系统描述112-3 问题建模13231 联合资源分配的斯塔伯格博弈模型1323。2收益共享的纳什议价搏弈模型1524优化算法分析16241底层优化问题分析16242 Polyblock外逼近法23
12、243算法(PAES)介绍25244算法(PAMO)介绍27245顶层优化问题分析27246算法总结3 l25算法仿真及分析32251算法(pAoES)和算法(PA-MO)的性能32252算法(BMRS)的性能35253主网络边际功率代价的影响3626本章小结37第3章认知无线电系统中的协作式感知和资源分配3931 引言3932系统模型39321网络模型39322协作式感知模型40323资源分配限制模型42324问题模型42浙江工业大学硕士学位论文33优化问题分析43331底层问题分析43332顶层问题分析4434优化算法44341二进制粒子群算法44342凸优化算法473421 凸优化473
13、422 KKT条件48343联合优化的双层算法4935算法仿真及分析49351 场景设置49352结果分析4936本章小结55第4章结论与展望5641 结论5642展望57参考文献58附录63附录163附录2。64附录365附录466附录568附j畏6691改谢70攻读学位期间参加的科研项目和成果71浙江工业大学硕士学位论文第1章绪 论11 研究背景和意义111认知无线电的提出近年来，随着无线通信技术的飞速发展，如无线局域网(WLAN)、无线个人局域网络(WPAN)等技术被不断推广，越来越多的人以无线的方式接入互联网。目前世界各国对无线频谱的管理主要采取传统的固定式频谱分配方式，由世界各国政府
14、的无线电管理委员会组织对其进行管理和分配的【11。无线频谱是一种有限的、不可再生的、宝贵的自然资源。随着大量新型无线设备和应用的不断出现，消费者对宽带无线接入技术和无线频谱的需求，不断增加。毫无疑问，无线频谱已经成为我们最为珍贵的自然资源之一。在无线应用爆炸式增长的过程中，可用的无线频谱资源被不断授权给各种不同的通信系统使用。目前，绝大多数适合通信的无线频谱几乎已经分配殆尽，这使得寻找新的空闲频谱去部署新的业务变得极为困难。2010年公布的频谱分配方案显示，即使在频谱利用广泛的美国国内可用的频段资源也已经几乎分配完全【21。目前我国国内频谱分配情况如图1-1所示。lp 茏馨 攀l翘翼篱和分阂
15、网#瓣擎撞：；磬鞋；臻辩；鞋携萤；簦瓣鬟簦缒鞴j； i纛黼雀蘸施蒸瓣i鬻瓣舞黛l赫鬻豢熬薹鏊ii鏊藏；瓣鬟誊j鬻鬃囊羹飘图1-1 中国无线电频率划分图【31浙江工业大学硕士学位论文为了解决无线频谱资源日益短缺这一问题，专家和学者提出了很多先进的通信理论和技术，例如多天线技术和链路自适应技术等【4J，作为解决方案。但是，因为受到香农定理的制约，这些技术虽然能在一定程度上提高频谱利用率，但是提高程度十分有限。这样，目前的无线频谱利用率依然不能满足用户对通信频谱的需求。目前，世界各国为提高频谱利用率，允许多个特定的系统共享部分授权频段上的频谱，甚至开放了24GHz的工业、科学及医药频段(Indust
16、rial Scientific Medical，简称ISM)和56GHz的无需授权国家信息基础设施频段(Unlicensed National Information In触stmcture，简称U-NII)，允许通信系统在无授权情况下可以自由使用无线频谱资源【5】。这些未授权的公共频段在无线通信系统中发挥了重要的作用，但是大量的新型无线应用工作在这些频段上造成了通信拥挤。随着设备越来越多，尽管工作在这些频段上的设备的发射功率有所限制，相互之间的干扰越来越严重。非授权频段开放使用的成功实践，从技术上促使无线频谱管理委员会机构分析目前的无线频谱管理政策并对提高无线频谱资源的利用率提出相应对策。2
17、002年11月，美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission，简称FCC)发布了一个由其下属频谱政策任务小组(Spectrum Policy Task Force，简称SPTF)提交的报告，关于频谱使用有如下发现【5】：“在无线频谱段，频谱接入是一个比频谱短缺更加具有研究意义的问题。因为用户无法接入频谱主要是因为传统的频谱管理机制限制了非授权用户获得接入资格。”FCC的测量报告指出，绝大部分已经分配的频谱无论是在时间上还是空间上的利用率仅在15至85之间6,71。图12显示了频段的使用情况。Max imuzn AmplitudesHea、掣Use He
18、avy UseMedium UseSparse Usell一 鑫 ll l I， l。 鑫瓢i。 -l 曩。“ l i I l浙江工业大学硕士学位论文综上所述，一方面，传统的静态频谱分配机制无法满足大量出现的新应用对无线频谱的需求，频谱资源短缺问题越来越凸显；另一方面，授权频谱无论在时间上或者空间频谱利用率很低，而非授权频段的频谱利用及其拥挤。这些频谱资源利用问题都向目前传统的静态频谱分配政策无法解决的问题。112认知无线电的基本定义为了解决目前在频谱资源匮乏的情况下授权频谱利用率却低下这一问题， 有人提出对授权频段进行“二次利用”，即允许非授权用户主动发现未使用的授权频谱并进行接入工作【9，
19、10】。这些没有使用的授权频谱也称为频谱空洞(Spectrum Hole)或者白空(WlliteSpace)11o它们可以是时间上的，也可以是空间上和频率上的频谱空洞，如图13所示。认知无线电技术(Cognitive Radio，简称CR)12-15(亦称动态频谱接入技术(DynamicSpectrum Access，简称DSA)就是这样一种允许无线频谱更加高效使用的技术。POwerSpectrum in Use图1-3授权频段再利用示意图【1511999年，JMitola博士在文献12】中首次提出了认知无线电的概念，并在其博士论文中进一步详细阐述了这一概念。“认知无线电技术，即在无线通信和相
20、关的计算机与计算机之间通信方面，无线个人浙江工业大学硕士学位论文数字助理(PDA)及相关的网络具有足够的计算智能，以实现下面两点功能：(1)检测用户的通信需求；(2)提供最符合用户通信需求的无线资源与服务。”11412003年5月，FCC召开了认知无线电研讨会，从频谱管理的角度出发，从发射机的角度对认知无线电进行定义，即认知无线电是指能够通过与工作环境的交互，改变发射参数的无线电设备。认知无线电的主体可能是软件无线电，但既没有软件也没有现场可编程要求1 61。根据此定义可知，目前认知无线电技术中的关键技术包括空闲频谱检测、频谱分配、碰撞检测和避免、功率控制等技术【71。2005年，加拿大著名学
21、者SHaykin在文献嘲中从信号处理的角度对认知无线电进行了定义。认知无线电是一种能够感知周边环境的智能无线通信系统，它从周边环境中进行学习，根据接收到的信号实时改变某些操作参数(例如发射功率、载波频率、调制技术等)，以达到以下两个目的：(1)任何时间、任何地点、高度可靠的通信；(2)无线频谱的高效使用。根据Haykin教授的定义，认知无线电的认知行为主要包括以下三大要素：1)外部环境感知，主要包括环境中的干扰温度的估计和频谱空洞【19】的检测；2)信道估计与预测建模，主要包括信道状态信息的估计和信道容量的预测；3)发送功率控制与动态频谱管理。Haykin教授通过认知行为和与环境的交互提出了认
22、知循环模型，如图14所示。频谱空洞噪声特征业务特征量化信道容量图14认知循环模型【8】4浙江工业大学硕士学位论文12认知无线电系统中的关键技术本课题的研究内容主要涉及认知无线电技术中频谱感知技术，频谱分配技术以及资源分配技术。121 认知无线电系统中的频谱感知物理层的频谱感知技术是认知无线电技术的一个重要的基础功能，其主要功能是检测授权主用户在多维频谱空间(频率、时间、空间)上的可用资源，以发现当前主用户可用于共享的频段【20|。频谱感知的目的是最大限度地为次用户提供可接入的频段，并同时尽可能少地避免对主用户的传输产生有害干扰。根据感知信号对象的不同，认知用户对授权用户信号的感知方式可以分为主
23、用户发射机信号的检测和主用户接收机信号的检测。认知用户通过检测到的或者接收到的信号对主用户当前活动状态进行判断。这两种方式中具有代表性的方法如能量检Nt2、循环平稳特征值检测【22】、匹配滤波器检测【231、相干检钡jj241、基于干扰温度估计的检测【251等。根据参与频谱感知的认知用户数目多少，频谱感知方法可以划分为单用户感知【26j和多用户协作式感知【271。单用户感知是指当个认知用户独立完成对授权频谱的检测并判断主用户在信道上的活动状态。单用户感知实施简单，但是由于感知灵敏度有限而具有一定的局限性，如无法对所有频段信息进行检测；再者，位于阴影地区的认知用户接收到的授权用户信号可能会遭到严
24、重衰落，导致判断错误。通过多个认知用户对授权用户进行信号检测，并将结果进行交换和融合，不仅能提高感知的准确性，而且可以降低每个感知用户系统设计的复杂度。有专家和学者提出了协作式频谱感知技术【281，此技术可以在一定程度上解决单个认知用户检测的弊端。协作式感知是指多个处于不同地理位置上的认知用户将自身感知结果向基站即融合中心汇报，由认知基站对结果进行融合处理，最后确定检测频段的状态结果。在融合中心对感知结果进行融合的过程中，目前使用比较广泛的方法包括基于软判决的融合准则【291、基于数据加权的融合准则【30】、“Kout-N准则【3。所以说，协作式频谱感知是认知无线电中频谱感知技术的重点研究内容
25、，同时这也是本文研究的内容之一。122认知无线电系统中的频谱分配频谱分配技术的主要目的是在避免对授权用户造成有害干扰的前提下实现认知用户之间以高效公平的方式获得可用的频谱资源。由于授权用户对频谱的使用随着时间和地点5浙江工业大学硕士学位论文的改变而改变，所以认知无线电网络中的频谱资源分配主要采用动态频谱分配技术。目前针对认知无线电网络中的频谱资源分配采用的动态频谱分配技术的划分方法主要由主要有以下三种：(1)按照网络结构不同，可以划分为集中式频谱共享和分布式频谱共享。集中式频谱分配模型中，网络中存在一个集中控制器，由其对频谱进行集中控制和分配【3233】。在分布式频谱分配模型中，由于网络中没有
26、进行集中控制的用户，网络中的每个用户根据当地信息完成频谱分配和接入【34】【35】。(2)按照接入方式不同，可以划分为合作式频谱共享模型和非合作式频谱共享模型。合作式频谱感知模型中每个用户的数据传输都会对其他用户造成干扰，而这正是合作式用户在进行数据传输时会考虑的。与合作式频谱共享方式不同，非合作式频谱分配模型中每个用户都是自私的，只考虑自身的利益【36】37】。(3)根据接入技术不同，可以划分为平铺式频谱共享和衬底式频谱共享。平铺式频谱共享指系统中的认知用户接入未被授权用户使用的频段进行数据传输，这种情况下对授权用户的干扰相对较小。衬底式频谱共享指授权用户和认知用户在相同的频段上进行数据传输
27、，因为认知用户的数据传输对主用户的造成的干扰，主用户当做是背景噪声进行处理。这种情况下授权用户受到的干扰较大【38】【391。123认知无线电系统中的功率控制认知无线电系统功率控制有两个主要目的：一是减小认知无线电用户对授权用户的干扰；二是减小认知无线电用户之间的相互干扰。前者是认知无线电系统特有的问题，也是我们关注的焦点。为了保证不对授权用户造成干扰，当信道上授权用户出现时认知无线电用户通过动态频谱分配技术选择其他合适频段，或者认知无线电用户适当降低其发射功率是的授权用户受到的干扰在可承受的干扰门限之内，从而保证认知无线电用户和授权用户正常工作。目前为止，认知无线电系统中功率控制的研究主要基于以下两种模型：信息论模型和博弈论模型。(1)认知无线电系统中的功率分配问题利用香农公式的特征可以建模成为，满足某些限制条件下的凸优化问题，并利用拉格朗日对偶法、KKT条件、次梯度算法等进行求解。最终可以根据凸优化理论【38】算法得出使系统性能最优的功率分配值大小。对于多用户或者多信道上的复杂功率分配问题，可以将复杂的原问题通过拉格朗日对偶法分解为若干子问题，从而满足凸优化特性进行求解。文献40讨论了接入多个正交信道或公共广播信道的
