[发明专利]基于业务需求的多尺度频谱接入方法

说明书

技术领域

本发明属于多媒体通信技术领域，涉及认知无线电系统中基可变长于Markov 模型的频谱预测方法和频谱接入策略，具体指的是基于业务需求的多尺度频谱接 入方法。

背景技术

随着无线通信业务的迅速发展，固定频谱分配策略引起的大量频谱资源的浪 费与频谱资源紧缺之间的矛盾日趋明显，由此认知无线电（CognitiveRadio，CR） 技术应运而生。认知无线电系统通过对周围频谱的感知和动态接入，以实现频谱 资源的有效共享。其中，频谱接入技术用于解决是否接入及如何接入空闲频谱的 问题，是提高认知无线电系统频谱利用率的核心技术。传统的频谱接入方式仅根 据当前的信道状态做出决策，容易引起主次用户的信道冲突，属于被动式的频谱 接入方式。基于预测的主动式频谱接入方式，根据信道的先验知识对未来的信道 状态进行预测，进而指导次用户的频谱接入，能有效提高无线通信的QoS。

现有的基于Markov模型的频谱预测算法存在各种各样的问题：1阶Markov 模型下一时刻的状态仅与当前的状态有关，预测能力有限；N阶Markov模型随 着阶数的增加，计算复杂度以指数级增长；HMM模型的训练需要大的训练样本， 增加了复杂度；POMDP复杂度较高，只适合小规模问题。此外，它们仅仅对信 道下一个时隙的状态进行预测，对未来更远的频谱状态未考虑，然而主用户可能 在下一个时隙之后重新出现，次用户需要立刻退出当前信道，造成频繁的频谱切 换。由于频谱选择、重新配置工作参数等一系列原因，频谱切换会产生一定的切 换延迟，不可避免地导致临时的通信中断，降低次用户自身的QoS，而且会对具 有频谱优先使用权的主用户产生干扰，此外，频繁的协议交换还会增加系统的开 销，造成整个系统性能的下降。因此，选择空闲信道接入时，要考虑到未来多个 时隙信道空闲概率的变化，尽量降低可能的频谱切换概率。然而现有的预测算法 还不够完善，选择一个合适的预测算法对认知无线电系统的性能改善有着至关重 要的作用。

多用户多业务的情况下，不同业务对频谱空穴的时长需求是不一样的，而目 前的频谱接入策略主要针对次用户信道选择过程进行分析，未对次用户接入的频 谱空穴的长短进行讨论。现有的频谱接入策略对次用户的可用频谱范围、信道冲 突、信道增益等问题进行了重点研究，然而某一类认知业务可能出现相似的频谱 使用方式，如果次用户盲目进行频谱接入，不仅会影响认知业务的QoS，同时也 有可能降低频谱空穴的利用率。例如，将业务需求较长时间的次用户接入连续可 用时隙较少的信道，会导致次用户在多个不同信道中的频繁切换；同样，将业务 需求较短时长的次用户接入连续可用时隙较多的信道，会导致频谱空穴利用率底 等问题。可见，盲目的频谱接入将导致次用户在多个信道之间频繁的切换，抵消 掉前期信道选择过程中对性能的改善，同时，次用户业务需求与信道连续可用时 隙的不匹配还会带来大量可用频谱的浪费。

为此，本发明利用可变长Markov模型中概率后缀树（ProbabilisticSuffix Tree，PST）对信道的状态进行多尺度预测，在此基础上提出了一种新的基于业 务需求的多尺度频谱接入方法。

发明内容

本发明针对上述技术问题，提出了基于业务需求的多尺度频谱接入方法。

本发明为解决上述技术问题，采用如下技术方案：

基于业务需求的多尺度频谱接入方法，其特征在于，所述方法包括步骤如下：

步骤A，构建PST状态树；

次用户获取授权信道使用状态统计信息，经采样转换为二进制序列，作为构 建PST状态树的训练序列，并通过学习过程构建PST状态树；

用含有不同字符个数的字符串s标识PST状态树中的节点，字符串s中字符 个数N_s不大于D，D表示Markov模型的最大记忆数量，用σ表示字符，添加到 PST状态树中的字符串s需满足以下三个约束条件：

训练序列中字符串s发生的概率P(s)：