[发明专利]一种认知无线网络中联合功率和信道分配方法

说明书

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种认知无线电系统中的联合功率和信道分配方法。

背景技术

认知无线电(CR: Cognitive Radio)是一种提高频谱资源利用率的新技术。其作为一种可以感知外界通信环境的智能通信系统，允许在时域、频域和空域上进行多维的频谱复用和共享。CR的核心思想是：通过调节网络工作参数，在量化和限制对主用户(PUs: Primary Users)干扰的前提下，允许基于认知无线电功能的次用户(SU: Secondary User)，也称为认知用户，本文统称为认知用户，即CR)机会式动态接入授权频段，从而提高频谱利用率。Mitola是最早提出认知无线电概念的学者，他强调认知无线电是基于模型论证而在无线电相关领域得到指定功能的一种无线电。换句话说，认知无线电是基于频谱受限网络，需要和对应主用户相互协商并择机接入相应频道实现资源共享的一种技术。到目前为止，一些政府部门和无线电标准组织已经纷纷出台相应的政策和标准。如美国联邦通信委员会(FCC: Federal Communications Commission)在2002、2003年相继提出了对应的非授权设备需要具备感知未占用频段的能力以及基于干扰温度的频谱共享方式；英国通信办公室(Ofcom: Office of Commnications)发布的英国TVWS频段使用规则中强调建立全英TVWS频段数据库，考虑到设备成本，不要求设备具备频谱感知能力。

博弈论是一种研究策略形式的数学工具，用于分析、预测和优化不完全竞争下决策主体的决策和均衡问题。由于能够分析和预测竞争环境中理性用户的行为和收益，博弈论越来越多的被应用在无线网络资源配置和功率控制中。一方面，在异构多认知无线网络共存环境中，可用频谱资源的有限性使得用户竞争行为变得自私。用户不会考虑其他用户或整个网络的利益，而单方面的追寻自身利益最大化。另一方面，认知无线电本质上是自治的，通过学习环境，调节自身工作参数，从而提高、优化网络性能。针对单认知无线网络场景中多用户的相互作用与影响，可以通过博弈建模进行研究。在博弈理论架构中，定义认知无线网络用户是参与者，对应的新的传输参数(频率，功率等)选择是行为集，对应所获得的网络性能即决策者的效用集，确定特定场景对应的博弈模型，多方面研究认知无线网络的行为：首先，通过构建网络用户之间的动态频谱共享博弈模型，在规范的博弈架构下分析用户行为，并确定工作参数调整策略；其次，博弈论能指导设计频谱共享问题的各种优化判据，一般而言，频谱优化利用是一个多目标优化问题，很难获得其最优解，而博弈论通过寻求不同博弈策略下的均衡判据，能获得最佳博弈解；再者，非合作博弈仅利用本地信息就能获得动态频谱共享的最优资源分配方案，特别适用于分布式认知无线网络的动态资源配置。

非合作博弈是博弈理论的重要分支，已广泛用于认知无线电网络资源分配。如针对ad-hoc网络应用场景，N.Nie等人提出了基于潜博弈和无悔学习的分布式自适应信道分配算法，建立潜博弈模型很好地解决了自适应信道分配算法的收敛性问题；而为了使得认知网络用户不会因为自私性产生效用函数的偏离问题，N.Nie等人还提出了基于无悔学习的分布式自适应信道分配算法。这种算法虽然充分考虑了认知用户在竞争资源时的公平性问题，但是没有考虑主用户受到的干扰；另外，功率的最优化选择问题也没有得到很好的解决。A.Mostaani和M.F.Sabahi在N.Nie等人的研究基础上提出一种新的效用函数设计，结果表明，价格机制下的博弈过程是一种潜博弈，能收敛于纳什均衡。此外，Goodman等人首先提出了基于非合作博弈的功率控制算法，该算法指出NPG(Non-cooperative Power control Game)有且仅有一个纳什均衡点，但研究表明，该纳什均衡点是帕累托无效的。为此，Goodman等人引入代价机制，建立了一种基于线性价格的非合作功率控制博弈模型(NPGP: Non-cooperative Power control Game of Pricing)，其价格函数设计是为了抑制用户竞争的自私性，使每个用户对使用的资源付出代价。结果表明，NPGP能够提高纳什均衡点的帕累托效率，但不是最优，其不足是效用函数在零点功率退化而产生退化解。为此，C.W.Sung和W.S.Wong引入与用户产生干扰比重成正比的非线性价格机制，并从信息论角度构建了用户的效用函数。以上研究者通常考虑的是利用非合作博弈模型进行一元信息(功率或者信道)的迭代求解，其不足之处在于没有联合功率控制和信道选择。