新 型 无 线 电 测 向 定 位 研 究

刘智勇， 张 卫

(1.长春金融高等专科学校 现代教育中心，长春 130028；2.陕西科技大学 电气与信息工程学院，西安 710021)

0 引 言

近年来，随着无线电通信技术的飞速发展和频段覆盖密度的增加，无线电测向和定位技术得到更深层次的应用。SINR平衡算法由Foschini和Miljanic于1993年提出，SINR平衡算法保证了如果系统是可达的，该算法能够达到帕累托最优，算法过分强调了每个用户的信干噪比需求，算法不符合认知无线电网络中用户信干噪比满意度的特点。Saraydar和Mandayam于2002年提出了Saraydar-Mandayam算法，该算法没有考虑到信干噪目标，对用户基本的通信质量要求没有约束。因此收敛后的信干噪比有可能低于用户的目标值，严重的影响了认知无线电网络的系统性能。Koskie和Gajic于2005年提出了Koskie-Gajic算法，通过适当降低收敛时的信干噪比大幅降低了用户的发射功率，该算法过分强调对用户发射功率的控制而忽视了每个用户的信干噪比需求。

干扰温度机制是FCC为应用认知无线电技术以提高频谱利用率而提出的一种方法。他们提出利用授权用户的信干噪比裕量，使非授权用户和授权用户同时使用同一频段进行工作，以自适应的、动态的方式实现多用户的频谱资源共享，最大限度地提高频谱利用率。2003年，FCC在制定的提案中，明确了这种在授权用户预留频谱上承载非授权通信的方式，干扰温度机制是其关注焦点。基于干扰温度机制的共享型认知无线电系统，既保证了原有授权系统的正常运行又为新的非授权用户提供了工作的机会，从而提高了频谱利用率

综上所述：认知无线电环境下的多用户功率控制需满足不同用户输出信干噪比的要求，降低用户功率的消耗，实现不同用户公平的共享频谱资源。而在发射功率、信干噪比和系统性能之间存在互相制约的关系。因此，本文设计一种新的效用函数和相应的功率控制博弈算法，在几个指标间获得折衷。

1 非共享机制算法设计

1.1 算法建模

在一般的无线通信系统中，效用函数通常与通信质量相关，例如低延迟、低差错概率或高吞吐量(throughput)。在语音通信系统中，低延迟是首要保证，而传输差错和吞吐量的要求则可以适当放宽，依据当前的无线电数据通信特点，本文设计了基于信干噪比满意度和价格函数的新的效用函数模型。

对第i个认知无线电用户有：

λipi,i∈N

(1)

新的效用函数由两部分组成，包括一个表征认知无线电用户对信干噪比满意程度的反正切(arctan)函数和一个基于发射功率的线性价格函数。其中，如果不加入价格函数，反正切函数的极大值点在信干噪比无穷大处，说明此时算法不收敛。为了保证算法稳定性，必须加入价格函数。

1.2 算法流程

算法的执行需要各个认知无线电用户和基站在公共控制信道传送信令。因此设计了基于3次握手机制的信令协议。此协议与IEEE 802.11协议中RTS-CTS交换协议类似，主要设计了以下几个数据包，其具体功能如表1所示。

表1 算法信令协议中的数据包

信令协议中的信令数据包起到了两个作用：作为发射功率的载体发送给基站，由基站检测数据包的功率并计算基站处的信干噪比；作为完全信息博弈，便于认知无线电用户获取其他用户的博弈情况。在设计的信令协议基础上，给出基于非共享机制认知无线电系统的功率控制算法流程：

(1) 博弈开始，由基站通过下行链路确定参与本次博弈的认知无线电用户。对于不同的博弈时序而言，可根据不同的标准选择用户参与博弈。这里全部用户同时参与博弈。

(2) 各认知无线电用户响应基站发出的博弈开始命令，初始化自己的发射功率，发送START包至基站。

(3) 基站检测接收到的信干噪比，并将检测结果START_SINR返回参与博弈的认知无线电用户。

(4) 认知无线电用户接收由基站返回的START_SINR，提取信干噪比信息，由式(1)计算下一次博弈的发射功率。如果此时所有用户的发射功率较上一次都没有发生调整，则博弈结束，返回END给基站，基站收到后确认结束，返回给各个用户ACK_END，功率控制结束。否则，用户以此功率发送START_ACK包到基站。本次博弈完成。返回到步骤(3)。

1.2.1共享机制的认知无线电系统功率控制算法

现有的认知无线电功率控制算法，对非共享机制情况研究得较多。而基于干扰温度指标的共享型系统需要考虑授权用户的影响，在共享机制下，频谱利用率将进一步提高。针对共享型的认知无线电系统， 这样依然应用式(1)模型。在干扰温度机制下，每个授权用户都存在一个可以接受的最恶劣的干扰环境，因此出于对授权用户利益的保护，应当对认知无线电用户造成的、超过干扰温度门限的过大干扰采取更为“苛刻”的定价方式。基于以上几点考虑，需要改进价格函数。定义价格函数为：

(2)

式中,μ为指数惩罚系数。

(5)

1.2.2算法流程

针对共享机制下的功率控制算法，增加一个数据包：START_INTER。它由各个授权接收机发给认知无线电用户，包含了所有认知无线电用户对该授权接收机造成的干扰，其余如表2所示。算法流程如上所述，其中关键的选取合适功率水平的算法流程可细化为：

(1) 算法开始。当k=0时，p(k)=pinit；

(2)k=k+1；

(6)

表2 基本仿真参数

2 仿真实验及分析

2.1 基于非共享机制的认知无线电系统功率控制算法

(1) 仿真参数。考虑一个认知无线电小区，各个认知无线电用户分布在距离中心基站1 000 m的范围内。各个用户的初始迭代功率为pinit。当前后两次迭代的功率差小于迭代精度ε时，迭代结束。仿真基本参数见表1。其中，信道考虑路径传播损耗。

(a) 认知无线电用户发射功率收敛过程

(b) 认知无线电用户信干噪比收敛过程

图1 加性高斯白噪声情况下的算法收敛过程

2.2 算法性能分析

在基于共享机制的认知无线电系统中，如果认知无线电用户造成的干扰高于授权接收机的干扰门限将被认为是不可接受的。改变参数λi、αi和μ，获得掉线概率与系统平均吞吐量的关系如图3所示。

从图3看出：认知无线电用户的平均吞吐量随着授权接收机掉线概率的下降而下降。这说明认知无线电系统的吞吐量和授权接收机的掉线概率之间存在着折衷关系：为了保障授权用户的合法权益(即足够低的掉线概率)需要认知无线电用户以吞吐量的降低作为牺牲。考虑到共享机制下授权用户的利益不可侵犯，这种牺牲是必要的。

图3 授权接收机掉线概率与认知无线电系统平均吞吐量的关系

(a) 3种算法平均发射功率的比较

(b) 3种算法平均信干噪比的比较

从图4看出：在不超过小区容量的前提下，SINR平衡算法的信干噪比一直保持在目标值上，不随用户干扰和环境噪声的变化而变化，造成资源利用率下降，系统吞吐量降低。Koskie-Gajic算法无法保障用户的信干噪比，因此对信干噪比要求严格的通信系统来说该算法就失去了意义。而新算法有最低信干噪比的保障，保护了认知无线电用户的通信质量。同时，各个认知无线电用户收敛时的信干噪比可以根据外部环境灵活调整，使系统资源利用率得到提高。

3 结 语

文中针对共享机制下的功率控制算法,增加了一个数据包:START_INTER。它由各个授权接收机发给认知无线电用户,包含了所有认知无线电用户对该授权接收机造成的干扰,结果发现认知无线电用户的平均吞吐量随着授权接收机掉线概率的下降而下降,其吞吐量和授权接收机的掉线概率之间存在着折衷关系;在不超过小区容量的前提下,SINR平衡算法的信干噪比一直保持在目标值上,系统吞吐量降低,新算法有最低信干燥比的保障,保护了认知无线电用户的通信质量。

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