基于最大最小干扰的认知无线网络路由协议

吴羽涵

摘要：针对认知无线网络中次用户对主用户的干扰问题，提出了一种基于最大最小干扰的路由协议。该协议通过对比不同路径对主用户的干扰温度，利用最大最小原则选择路由，能够实现在满足干扰温度限制的条件下，尽可能的充分频谱资源。通过大量仿真验证，该文算法实现的设计目的。

关键词：无线网络；路由协议；干扰温度

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）08-1773-02

认知无线网络是今年来兴起的一种新型网络技术。该类型网络以动态频谱环境作为基本的网络场景基础，以频谱感知[1-2]、动态频谱分配[3-4]等技术手段实现对频谱资源的动态获取、使用。

在该网络中，网络节点被分为主用户（PU，Primary User）和次用户（SU，Secondary User）两类。其中主用户对频谱资源的占用具有优先权，可以任意使用。而次用户只能在主用户空闲或者不对主用户造成干扰的情况下共享使用频谱，前一种方式称为overlay，后一种方式称为underlay[5]。认知无线网络技术主要研究次用户之间的传输、组网等问题。

目前，对认知无线网络的频谱感知（spectrum sensing）和动态频谱分配（DSA，Dynamic Spectrum Allocation）技术研究较多，但相对应的组网问题研究较少。该文聚焦在认知无线网络的路由技术上，一些已有的典型研究成果如下。

通过计算或预测主用户的活动规律，使用主用户活动较少的信道来进行路由选择，是认知无线网络路由技术研究中常见的思路。如文献[6]提出了一种结合频谱调度的路由算法。文章通过对所使用频谱资源进行分析，选择具有最小切换次数的频谱作为路由。文献[7]通过分析主用户活动的繁忙程度，提出次用户路由应避开主用户活动频繁的区域，选择主用户活动较少的“边缘区域”。文献[8]通过广播路由查找报文来搜集所有链路的链接状况和主用户活动情况，然后选择最佳的路由。文献[9]在假设主用户活动满足经典ON-Off模型[10]的基础上，结合地理位置信息和频谱感知结果选择路由节点，能够较好地适应频谱的动态性。

本文针对underlay频谱共享模式，提出一种基于最大最小干扰温度余量的认知无线网络路由协议。该协议使用最大最小干扰温度余量的原则选择路由，能够在保证对主用户的干扰不超过限制的条件下，有效利用频谱资源。

本文安排如下，第2节给出本文协议适用的网络场景及协议约束条件，第3节给出最大最小干扰温度余量的具体计算过程，以及述路由查找及更新的基本过程，第4节通过仿真验证协议的有效性，最后是全文总结。

1 网络场景

本文考虑次用户以underlay方式共享主用户频谱资源，并以无线多跳方式进行组网的网络场景。即首先要求次用户对主用户的干扰不能超过一定限制，其次限定没有任何形式的次用户中心节点。

2 基于最大最小干扰的路由协议

2.1 最大最小干扰温度余量计算

2.2路由建立及更新过程

次用户节点在执行频谱分配[12-13]之后，都应记录下自身所选择信道的干扰温度余量，作为路由查找的基本指标。

本文采用被动路由的方式发起路由查找。即仅在有数据发送时发起路由查找报文（RREQ，Routing REQuest），RREQ以广播方式传播。当目的节点收到RREQ，则以单播方式回复路由确认报文（RREP，Routing REPly）。RREP包含发出节点的干扰温度余量。当中间节点收到RREQ，若此节点没有到源节点的路由表项，则建立到源节点的反向路由；若已经有相关路由表项，则先根据RREQ中的序列号判断是否收到过该报文，若已收到过则直接丢弃，若没有收到过则根据该RREQ携带的信息进行路由更新。如果中间有关于目的节点的最新路由，则可以直接回复该RREQ，以减少路由查找时间。最佳的路由在包括目的节点在内的其他节点回复RREP后逐渐更新。

当以下三种条件任一满足时，进行路由更新：1）源节点收到不同RREP后，计算得到更大的路径干扰温度余量tl；2）源节点收到不同RREP后，tl不变，但具有更小的端到端跳数；3）特别的，中间节点变换信道后。

3 仿真验证

4 结论

认知无线网络中，次用户对频谱资源的使用受到方方面面的限制，其中最主要的限制之一即是对主用户干扰温度的限制。该文针对这一问题，利用最大最小原则，制定基于最大最小干扰温度余量的路由协议。该协议通过对比不同路径对主用户的干扰情况，选择总干扰温度适当接近干扰限制同时又有足够距离的路径作为最佳路由，从而实现了对主用户干扰限制的始终满足，同时又能够尽可能地利用频谱资源。在干扰限制和资源利用之间取得了合理的折中。

参考文献：

[1] S. M. Mishra， A. Sahai， R. W. Brodersen. Cooperative sensing among cognitive radios [C]. IEEE International Conference on Communications （ICC 2006）， Istanbul， Turkey， June 11-15， 2006， 4： 1658-1663.

[2] E. C. Y. Peh， Y. C. Liang， Y. L. Guan， et al. Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks with weighted decision fusion schemes [J]. IEEE Transactions on Wireless Communications， Dec. 2010， 9（12）： 3838-3847.

[3] M. Nekovee. Dynamic spectrum access with cognitive radios： future architectures and research challenges [C]. International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications （CROWNCOM 2006）， Mykonos Island， Greece， June 8-10， 2006， 1-5.

[4] S.Gandhi， C. Buragohain， L. Cao， et al. A general framework for wireless spectrum auctions [C]. IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks （DySPAN 2007）. Dublin， Ireland， April 17-21， 2007， 22-23

[5] C. Cormio， K. R. Chowdhury. A survey on MAC protocols for cognitive radio networks[J]. Ad Hoc Networks， September 2009， 7（7）： 1315-1329.

[6] G. Cheng， et al.， "Joint On-Demand Routing and Spectrum Assignment in Cognitive Radio Networks，" in Proc. IEEE ICC， pp. 6499-6503.

[7] Y. Liu and D. Grace， "Improving Capacity for Wireless Ad Hoc Communications Using Cognitive Routing，" in Proc. CrownCom 2008， pp. 1-6.

[8] Q. Wang and H. Zheng. Route and spectrum selection in dynamic spectrum networks. In IEEE CNCC 2006（下转第1781页）

（上接第1775页）

[9] Yongkang Liu； Cai， L.X.； XueminShen. Spectrum-Aware Opportunistic Routing in Multi-Hop Cognitive Radio Networks. IEEE Journal on Selected Areas in Communications， 30（10）： 1958–1968

[10] H. Su and X. Zhang. Opportunistic MAC protocols for cognitive radio based wireless networks.In： IEEE CISS 41st annual conference on information sciences and systems， 2007， pp： 363-368.

[11] T. C. Clancy， W. A. Arbaugh. Measuring interference temperature[C]. Wireless Personal Communication Symposium， Virginia Tech， USA， June 7-9， 2006， 1-7.

[12] J. Zhu， K. J. R. Liu. Multi-stage pricing game for collusion-resistant dynamic spectrum allocation [J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications， Jan. 2008， 26（1）： 182-191.

[13] D. Niyato， E. Hossain. A game-theoretic approach to competitive spectrum sharing in cognitive radio networks[C]. IEEE Wireless Communications and Networking Conference （IEEE WCNC 2007）， Hong Kong， China， 2007， 16-20.