[发明专利]异构物联网中一种基于粒子群算法的频谱分配方法

说明书

本发明提供一种基于粒子群算法的异构物联网频谱分配方法，该方法可以克服现有频谱分配方法中没有考虑异构物联网特有的频带特性、多层网络的分布情况以及频谱感知得到的可用频谱信息的不足，通过引入信道粒度的概念，结合频谱感知的信息，综合考虑信道重叠、物联网重叠、信道可用性等因素，将频谱分配问题建模为非线性约束0‑1整数规划问题，通过粒子群算法，合理分配可用的频谱资源，解决了在异构物联网场景下，如何合理分配频谱资源的问题，以达到系统效益最大和避免物联网间同频干扰的目的。

技术领域

本发明涉及的是一种认知无线电频谱分配领域的异构物联网中的频谱分配方法，特别是一种基于粒子群算法的频谱分配方法。

背景技术

随着物联网技术的迅猛发展，物联网终端数量呈“爆炸式”增长，人们对终端设备的传输速率和服务质量的需求越来越高，使得在以无线传输为主要通信方式的物联网中，有限的无线频谱资源已成为物联网技术的发展瓶颈。此外，物联网中往往由多种不同类型的网络构成，这些网络可能使用不同的通信技术及无线频谱资源，即异构物联网。异构物联网的出现使频谱资源分配中产生了新的问题，如不同网络覆盖区域相互重叠，导致不同网络之间会产生同频干扰，此外，各异构网络会竞争使用相同的信道资源等，这使原本就紧张的频谱瓶颈问题变得更加严峻。认知无线电技术为上述问题提供了一种有效的解决方法，它通过灵活地发现并动态使用频谱资源，从而有效地提高了频谱的利用率，缓解了频谱资源紧张的问题。

在物联网场景的频谱分配研究中，文献“刘鑫一,姜建.基于拍卖理论的认知物联网频谱分配策略[J].中国科技论文,2016,11(19):2187-2192.”采用频谱拍卖的方式将空闲频段分配给认知用户，有效地解决了频谱分配后传输性能低的问题；文献“EJAZ W,IBNKAHLA M.Multiband Spectrum Sensing and Resource Allocation for IoT inCognitive 5G Networks[J].IEEE Internet of Things Journal,2018,5(1):150-163.”提出了认知5G网络中物联网的多频带协作频谱感知和资源分配框架，以频谱感知的能量消耗最小化为目标，动态分配频谱资源。文献“DING X,TIAN X,LIU X,et al.PP-SPEC:Securing Spectrum Allocation for Internet of Things[J].IEEE Internet ofThings Journal,2020,7(11):10826-10836.”提出了基于隐私保护的PP-SPEC双重拍卖机制的频谱资源分配方法，并设计了一套通用的隐私保护密文比较协议PIC，提高了拍卖过程的安全性。文献“YANG N,ZHANG H,LONG K,et al.Spectrum Management Scheme in FogIoT Networks[J].IEEE Communications Magazine,2018,56(10):101-107.”提出了基于多臂老虎机算法的频谱分配方法，提高了频谱效率，提升了物联网性能。文献“LI F,LAM K,MENG L,et al.Trading-Based Dynamic Spectrum Access and Allocation inCognitive Internet of Things[J].IEEE Access,2019,7:125952-125959.”提出了一种基于频谱交易的分布式物联网设备动态频谱接入方法，并使用了模式搜索算法来进行频谱分配优化，提升了频谱优化的性能。文献“HAN R,GAO Y,WU C,et al.An Effective Multi-Objective Optimization Algorithm for Spectrum Allocations in the Cognitive-Radio-Based Internet of Things[J].IEEE Access,2018,6:12858-12867.”提出了在相互干扰和资源竞争约束下的网络并发传输模型，然后用遗传算法来解决该多目标频谱分配问题，满足了频谱分配要求。文献“葛雨明，孙毅，蒋海，等.基于认知无线电技术的动态频谱分配方案研究[J].计算机学报，2012，35(03)：446-453.”提出了两级动态频谱分配方案，在保证用户高移动性的情况下，提高了频谱资源利用率。但以上文献在对异构物联网中的异构信道进行频谱分配时，没有考虑异构物联网特有的频带特性、多层网络的分布情况以及频谱感知得到的可用频谱信息，进行有针对性的频谱分配算法研究。