基于信道性能的频谱分配算法

赵知劲，张璐苹

(1.杭州电子科技大学 通信工程学院，浙江 杭州 310018 2.中国电子科技集团第36研究所 通信系统信息控制技术国家级重点实验室，浙江嘉兴 314001)

认知无线电(CR)技术[1]是解决频谱资源匮乏的有效手段。近几年来，对频谱分配的研究非常广泛，算法有图论[2]、线性注水法[3]、贪婪算法[4]以及在此基础上的改进算法等。

[2]提出了颜色敏感图着色(CSGC)频谱分配算法，考虑了各信道间的干扰性以及频谱效益的差异性,使网络总效益最大化，但是其未考虑信道性能等因素对实际应用的影响。在实际应用中，主用户PU(Primary User)的接入具有时变特性，当主用户到达时，若次用户SU(Secondary User)没有及时撤离，则会对主用户的通信产生干扰，这就要求次用户进行频谱切换或中断。频繁的频谱切换会增加系统的感知时间、执行切换的次数，也会增加次用户的等待时长，降低系统性能[5]。

[6]提出考虑了信道可用率的频谱分配算法，但是其没有考虑到次用户传输时间对可用率的影响，次用户所需的传输时间越长，信道相对可用率越低；其次，也没有考虑到信道衰落因子这个因素。信道衰落因子的大小会直接影响到信道的信噪比、检测概率[7]以及误码率，继而影响到系统实际的效益值。综上所述，次用户需要根据主用户的信道特性，结合自身业务量的大小，选择合适的信道进行传输。

本文利用ON-0FF模型对授权信道使用情况进行建模，采用基于次用户业务时间的相对频谱利用率、信道衰落因子来衡量信道性能，最后结合CSGC[8]算法进行频谱分配，该算法可以在提升实际总效益的同时，降低信道的切换概率以及误码率。

1 问题描述

如果把主用户在授权信道上的通信活动看成是ON与OFF两个状态交替出现的更新过程,即ON-OFF模型,假设共有M个信道，则对于信道m(1≤m≤M)，表示信道空闲状态的持续时间，其服从参数为λm的负指数分布：

其状态转移图如图1所示。

图1 信道m在Δt时间内的状态转移图

若t=0时刻信道处于空闲状态，则根据马尔科夫链以及更新公式[9]可得信道m的瞬时可用率为：

信道m的平均可用概率为：

信道平均可用概率是指频谱空穴出现、可被次用户使用的概率。参考文献[6]根据信道平均可用概率式(4)的大小来优化CSGC算法中的信道效益矩阵。但是，参考文献[6]没有考虑到次用户本身的传输时间对可用概率的影响，即没有由传输时长和频谱空穴时长综合决定次用户的信道选择。

设次用户n的业务时间为Tn，则称次用户n在信道m上完成传输的最小概率为相对信道可用概率Pn,m：

频谱空洞时变特性对不同的次用户有差异。信道相对可用概率是指频谱空穴被某个次用户使用，使次用户在此频带上能够完成传输的概率，即在业务完成之前不发生切换的概率。信道相对可用概率越高，则意味着次用户在数据传输中切换的概率越小、切换次数越少，由此切换成本降低，实际效益得到提高。

设本文采用BPSK调制，则次用户n在信道m上进行传输时的误码率、实际效益、检测概率分别为：

在以往的频谱分配文献中，都没有考虑信道衰落对频谱分配的影响。从式(6)、(7)、(8)可以看出，BER的大小与信道衰落因子有关，衰落越明显，误码率越高。衰落越大，实际效益值越低，检测准确率越低。

因此，在进行频谱分配的过程中，需要考虑到相对信道利用率以及信道衰落因子这两个因素。

2 基于信道性能的CSGC算法

一般图着色模型建模如下：其中n表示次用户(1≤n≤N)，m表示信道(1≤m≤M)，N、M分别为认知网络中次用户数量和授权信道数量。

(1)空闲矩阵L。L={ln,m|ln,m∈{0,1}}N×M,即次用户可使用的频谱矩阵。当ln,m=1时，表示次用户n可以使用信道m，ln,m=0，表示不可用。

(2)效益矩阵B。B={bn,m}N×M，bn,m表示次用户n使用信道m给系统带来的效益。LB={ln,m·bn,m}，当ln,m=0时，表示信道不可用，实际效益为0。

(3)干扰矩阵C。认知用户在使用相同信道时可能会互相会产生干扰。 C={cn,k,m|cn,k,m∈{0,1}}N×N×M，cn,k,m=1表示次用户n和次用户k同时使用信道m时会产生干扰，cn,k,m=0表示不会产生干扰。

(4)无干扰分配矩阵A。A={an,m|an,m∈{0,1}}N×M，an,m=1表示信道m被分配给次用户n。矩阵A必须满足无干扰条件：

不同次用户在不同频带上的可用信道性能不同、衰落因子不同、理想效益不同，因此，在实际应用中，要考虑各个方面因素的影响。由此提出基于信道性能的CSGC频谱分配算法。

R为实际效益矩阵，本文将R矩阵表示成信道相对可用率Pn,m以及信道衰落因子hn,m两个因素的函数，如式(9)所示：

其中，rn,m表示次用户n在信道m上获得的实际效益值，即综合考虑了两个因素后的效益。因此，其目标函数为：

本文采用协作式最大化总带宽(CMSB)准则[2]，使得节点可取得协作最大总效益，标记为labeln*：

其中Dn,m为信道m上与用户n有干扰的用户个数，Dn,m=

本文所提出的基于信道性能的CSGC频谱分配算法流程如图2所示。

图2 算法流程图

3 算法仿真与性能分析

本节分析比较未考虑信道性能的CMSB算法[2]，只考虑信道利用率[6]的方法和本文提出的基于多种信道性能的频谱分配算法在切换概率、误码率、实际总效益等方面的性能。

取信道数目M=10，次用户数目N为1～10，每个信道随机生成500组次用户到达率和离开率，0≤λm,μm≤1，m=1,2,…10,次用户n(1≤n≤N)的业务量传送时间都设为500 s。图3(a)、(b)分别给出了参考文献[2]、参考文献[6]算法以及本文算法的切换概率和误码率。实验取200次仿真结果的平均值。从图3可以看出，虽然本文算法的切换概率略低于只考虑切换概率的信道选择算法，但误码率明显低于后者。

取信道数目M=10，次用户数目N为10，B、L、C矩阵根据参考文献[10]附录产生，图4(a)、(b)分别给出了本文算法与参考文献[2]和参考文献[6]算法在50次试验中实际效益值的比较。从图中可以看出，本文算法的实际效益值高于后两种算法。

图4 三种算法实际总效益比较

本文主要研究信道状态转换概率、衰落因子以及次用户通信时间对整个系统实际总效益的影响。仿真结果表明，该算法在降低系统整体切换概率、误码率的同时，提高了系统实际总效益。

参考文献

[1]Federal Communications Commission.Spectrum Policy Task Force Report[R].ET Docket,2002,02-135.

[2]Zheng Haitao,Peng Chunyi.Collaboration and fairness in opportunistic spectrum access[C].IEEE International Conference Communication.May 2005∶3132-3136.

[3]Zhang Dongmei,Xu Youyun,Cai Yueming.Liner water filling power allocation algorithm in OFDMA system[J].Journal of Electronics&Information Technology,2007,29(6)∶1286-1289.

[4]DIRK H H.Ensemble modem structure for imperfect transmission media[P].U.S.Patent 4679227,1987,4731816,1988 and 4833796,1989.

[5]HAUSI C，HAGENAUER J.Iterative network and channel decoding for the two-way relay channel[C].Proc.of IEEE ICC’06.Istanbul,Turkey∶IEEE,2006∶11-18.

[6]张伟卫,赵知劲,王海泉.一种结合信道性能的频谱分配算法[J].现代电子技术,2010,33(23)∶49-51.

[7]TEVFIK Y,HUSEYIN A.A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications[C].in Proc of IEEE Conference on Communications,2009∶116-122.

[8]Peng Chunyi,Zheng Haitao,Zhao Ben Y.Utilization and fairness in spectrum assignment for opportunistic spectrum access[C].IEEE International Conference on Communications(ICC),2006,11∶555-576.

[9]HAUSL C,DUPRAZ P.Joint network-channel coding for the multiple-access relay channels[C].Proc.of Intern.Workshop on Wireless Ad-hoc and Sensor Networks(IW-WAN),New York,USA∶IWWAN,2006∶19-22.

[10]PENG C,ZHENG H.ZHAO B.Utilization and fairness in spectrum assignment for opportunistic spectrum access[J].Mobile New Applications,2006(11)∶555-576.