[发明专利]一种分布式协作传输速率、发送功率和频谱分配的方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线认知自组织网络中的物理层和传输层的跨层资源分配，尤其是涉及一种分布式协作传输速率、发送功率和频谱分配的方法。

背景技术

拥塞控制作为网络利用最大化（NUM）问题已经得到了广泛研究，目前大量关于NUM问题的研究主要集中在传输层的拥塞控制和MAC层的竞争控制和信道分配，主要考虑拥塞控制和竞争控制的联合设计，目的在于寻找使得聚合源利用达到最大化的最优的传输层上的端到端的源速率和MAC层的链路坚持概率，然而没有考虑传输功率对拥塞控制和信道利用的影响。

除了拥塞控制和功率控制之间的相互作用外，频谱分配对拥塞控制的影响也不能忽略，因为在基于多载波通信的认知无线电网络中，链路的容量和源的传输速率都是依赖于频谱分配的，现有技术通过利用信道信息和减少OFDMA系统的冲突，研究人员提出了分布式随机接入机制；原始-对偶算法被提出以调度多对多的基于OFDMA的CR通信和分配资源从而最大化所有用户的平均总速率。现有技术已提出联合频谱分配、功率控制、路由和拥塞控制的分布式算法，然而这些结果不适用于基于OFDMA的认知自组织网络，因为可用子载波集合通过合适的频谱感知技术被检测，因而子载波之间没有冲突。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种分布式协作传输速率、发送功率和频谱分配的方法，对于正交频分多路接入（OFDMA）的无线认知自组织网络，通过将传输层的拥塞控制、物理层的功率控制以及频谱分配集成在一起，获得较高的网络吞吐量和有效的资源利用。

为实现上述目的，本发明提供了一种分布式协作传输速率、发送功率和频谱分配的方法，应用于正交频分多路接入（OFDMA）的无线认知自组织网络，将传输层的拥塞控制、物理层的功率控制以及频谱分配集成在一起，具体步骤如下：

步骤1、从可用子载波集合中随机选择一个子载波i分配给源s的一个链路l；

步骤2、通过拥塞控制子算法（CCA）计算源s在子载波i上链路l的最优传输速率以及链路拥塞代价从而通过调整拥塞代价来在保证链路不拥塞的情况下最优地分配每个源的数据流；

步骤3、通过功率控制子算法（PCA）得到子载波i上链路l的传输功率；

步骤4、利用启发式频谱分配子算法（HSA）实时监控传输层的网络拥塞和数据速率状态，一旦拥塞发生，HSA就开始迭代运行，从而得到一个频谱分配策略；

步骤5、根据所述步骤4得到的所述频谱分配策略和信道条件，所述功率控制子算法（PCA）调整所述传输功率，进而修改链路容量；

步骤6、所述拥塞控制子算法（CCA）根据所述修改链路容量修正发送端的数据传输速率。

在本发明的较佳实施方式中，所述步骤2中源s利用子梯度下降法在传输速率不超过链路容量约束下计算在子载波i上链路l的最优传输速率以及链路拥塞代价

在本发明的另一较佳实施方式中，所述步骤3中通过功率控制子算法（PCA）得到子载波i上链路l的发送功率的具体步骤如下：

步骤3-1、每个链路j的发送者基于它的局部测量值（如链路信号噪声干扰比（SINR）链路增益）以及在所述步骤2中所述拥塞控制子算法中的所述链路拥塞代价计算一个消息ψ_j，即