[发明专利]认知网中一种基于隐马尔可夫的多信道功率控制机制

说明书

技术领域

本发明属于一种无线通信技术领域，特别涉及认知网中一种基于隐马尔可夫的多信道功率控制机制。

背景技术

认知无线电技术通过感知频谱空穴，使非授权用户能接入空闲的授权频谱进行通信，被认为是解决频谱利用率低问题的关键技术。在无线认知网中为提高频谱利用率，多信道接入机制允许多个非授权用户同时接入一个信道，但通信质量往往无法得到保证。而有效的功率控制机制能够降低干扰实现频谱共享。因此，合理的以多信道接入和功率控制为代表的频谱接入机制能在满足用户通信质量前提下，使资源得到充分利用，成为了无线网络研究中的重点与热点。

近年来，许多关于资源配置的文献使用博弈论进行功率分配并结合定价策略控制干扰，实现频谱共享提高频谱利用率。但其往往忽略了用户获取环境信息的非完全性,即实际环境中因感知能力和地理位置差异导致不同用户检测信道状态结果可能不同。若都理想化地假设每个用户得到的环境信息是相同的，这就使得的博弈信息与实际信息产生较大差异。而事实上博弈信息对博弈结果有着决定性的作用。因此本文从实际情况出发，考虑信息的非完全性，选取合理的价格函数在保证用户速率需求的同时实现非授权用户间的频谱共享。再根据不同用户信道检测结果的非独立性，引导出隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，简称HMM)，提出一种博弈式多信道功率控制机制。在该机制下，用户能对其他用户的判决结果作出准确推测，得到更真实的竞争对手集合，从而使用户做出更合理的决策提升总体性能。

发明内容

针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供在认知网中一种基于隐马尔可夫的多信道功率控制机制。在分布式多信道接入认知无线网中，为了更好的分配资源提高系统有效容量，保证用户速率需求，以用户判决信道状态结果的相关性，提出一种隐马尔可夫模型。该模型使得非授权用户可以根据自己判决结果去推测竞争对手的判决状态，从而得到跟自己有真正竞争关系的用户集，再进行博弈时能够选取更优的发射功率。该机制不仅提高了系统的有效容量，而且保证了更多的用户能达到速率需求。

本发明所提供的一种基于隐马尔可夫的多信道功率控制机制，其模型为：

有若干授权用户和N个认知用户的认知网络。其含有K(K≤N)个不重叠的信道。用Ω_N＝{1,2,...N}和Ω_k＝{1,2,...K}分别代表认知用户集合与信道集合。频域信道包含“忙”和“闲”两种状态，可建立为两状态马尔可夫链。状态间的转换依赖于授权用户是否占用信道。用状态0表示信道的“忙”状态，此时认知用户不能接入信道，状态1则表示信道的“闲”状态，认知用户可以使用信道传输数据。认知用户是否接入信道取决自己的判决结果，由于每个认知用户独立检测信道状态，导致检测结果存在差异。当认知用户i判定结果为0时，别的用户检测结果可能为0也可能为1。用O表示每个用户检测信道的占用状态。O_i(k)＝1即代表用户i检测信道k状态为空闲，可以接入。

假设认知用户处于静止或移动速度缓慢，且在一帧的时间内信道的增益不变。认知用户在时隙的开始依次在规定时间内对信道进行检测，并通过HMM模型得出每条信道上竞争对手集合，再利用推测出的博弈信息完成功率调整并进行数据传输。

认知用户i在信道k上的SINR表达式为：

其中p_i(k)表示用户i在信道k上的发射功率；h_ii(k)是用户k在信道k上的增益；信道k上的背景噪声为N₀；其在信道k上受到的干扰和噪声总和为：

本发明所提供的一种基于隐马尔可夫的多信道功率控制机制，其特征在于：

根据用户判决信道状态结果的相关性，提出一种隐马尔可夫模型；

选取合理的价格函数，有效地抑制非授权用户的自私行为；

将用户信道接入建模为非合作博弈；以及

基于隐马尔可夫的多信道功率控制。

其中，所述步骤“隐马尔可夫模型”包括：