邱恭安，封 森

(南通大學(xué) 電子信息學(xué)院，江蘇 南通 226019)

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基于業(yè)務(wù)感知的協(xié)作頻譜決策機(jī)制研究

邱恭安，封 森

(南通大學(xué) 電子信息學(xué)院，江蘇 南通 226019)

認(rèn)知無線電頻譜分配中為了追求絕對公平而采用隨機(jī)分配策略，然而由于次用戶業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量要求不同，會導(dǎo)致用戶中斷概率增加。在主用戶行為預(yù)測模型中應(yīng)用二狀態(tài)馬爾科夫鏈，主用戶出現(xiàn)概率隨機(jī)產(chǎn)生，不能反映信道真實狀態(tài)。為此，提出時頻聯(lián)合檢測與實時監(jiān)測相結(jié)合的主用戶行為預(yù)測，在頻譜分配中區(qū)分業(yè)務(wù)類型。仿真結(jié)果顯示，所提算法次用戶平均中斷概率優(yōu)于隨機(jī)分配機(jī)制。

認(rèn)知無線電；頻譜決策；業(yè)務(wù)感知；時頻聯(lián)合檢測

近年來，日益增長的無線業(yè)務(wù)需求與固定頻譜分配政策之間的矛盾使得人們對頻譜資源利用率的要求越來越高。與此同時，美國FCC研究結(jié)果表明超過70%的可用授權(quán)頻段沒有被充分利用，Mitola博士首先提出通過伺機(jī)的方式使用空閑頻譜(頻譜空洞)——認(rèn)知無線電(Cognitive Radio，CR)[1]。CR系統(tǒng)主要包括頻譜感知、頻譜決策、頻譜共享、頻譜搬移等[2]。通常，CR網(wǎng)絡(luò)在很寬的頻率范圍內(nèi)具有多個可用的頻段，并且具有不同的信道特性，能夠滿足具有不同服務(wù)質(zhì)量要求的次用戶。一旦可用頻段通過頻譜感知識別，CR網(wǎng)絡(luò)需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)要求來選擇合適的頻段，即頻譜決策[3]。文獻(xiàn)[4]提出基于服務(wù)質(zhì)量保證的頻譜決策算法，該算法通過記錄和分析歷史數(shù)據(jù)預(yù)測頻譜空洞的時長，結(jié)合次用戶服務(wù)質(zhì)量要求做出頻譜決策。文獻(xiàn)[5]綜合考慮物理層頻譜感知錯誤和無線信道衰落、主用戶的多次打斷帶來的不利影響，提出了基于概率的和基于感知的具有負(fù)載均衡功能的頻譜決策方法。文獻(xiàn)[6]提出一種自適應(yīng)頻譜決策構(gòu)架，考慮到了所有決策事件和主用戶行為，但算法復(fù)雜度較大，難于實現(xiàn)。文獻(xiàn)[7]提出一種基于能耗的頻譜決策算法，該算法在保證次用戶服務(wù)質(zhì)量的同時，盡可能地降低能耗。以上算法中主用戶出現(xiàn)概率都采用隨機(jī)產(chǎn)生，這樣并不能夠準(zhǔn)確反映當(dāng)前信道狀態(tài)，因此在進(jìn)行頻譜分配時容易造成次用戶中斷概率的增加。

為了在頻譜決策中更加真實準(zhǔn)確地反映當(dāng)前信道狀態(tài)，降低次用戶中斷概率，本文提出基于次用戶業(yè)務(wù)感知的協(xié)作頻譜決策機(jī)制，將時頻聯(lián)合檢測與實時監(jiān)測相結(jié)合對主用戶行為進(jìn)行預(yù)測，通過對接入速率的感知將次用戶分為VBR(Variable Bitrate)和CBR(Constant Bitrate)兩種業(yè)務(wù)類型。定義信道穩(wěn)定性與有效信道容量兩個特性，對于CBR業(yè)務(wù)則分配穩(wěn)定性較好的信道，而VBR業(yè)務(wù)則分配容量較大的信道。仿真結(jié)果表明，所提方案能夠有效降低次用戶平均中斷概率。

1 系統(tǒng)模型

1.1 認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)

假設(shè)分布式認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中有M個次用戶、N個主用戶。所有節(jié)點都在通信范圍之內(nèi)，即節(jié)點相互之間距離只有一跳，他們通過一個專用控制信道進(jìn)行通信。認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中總共有C個信道，每個信道帶寬為Bi。

1.2 主用戶行為預(yù)測模型

通常主用戶行為被建模為ON-OFF模型，主用戶只有存在和不存在兩種狀態(tài)，因此可以用二狀態(tài)馬爾科夫鏈來表示[8]，如圖1所示。

圖1 2狀態(tài)馬爾科夫信道狀態(tài)模型

圖1中，參數(shù)α和β分別表示主用戶從ON到OFF狀態(tài)以及從OFF到ON狀態(tài)轉(zhuǎn)化的概率。

上述模型雖然簡單易懂，然而由于主用戶出現(xiàn)概率隨機(jī)產(chǎn)生，并不能夠準(zhǔn)確反映當(dāng)前信道狀態(tài)，在進(jìn)行頻譜分配時容易造成中斷概率的增加。因此本文采用時頻聯(lián)合檢測對認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中所有信道進(jìn)行檢測，以便盡可能準(zhǔn)確地反映出當(dāng)前信道狀態(tài)。所謂時頻聯(lián)合檢測，就是通過對認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)時間域和頻率域的聯(lián)合觀測得到各個信道歷史狀態(tài)，從而預(yù)測該信道未來狀態(tài)。

2 基于業(yè)務(wù)感知的頻譜決策機(jī)制

通過時頻聯(lián)合檢測得到各頻段的空穴信息，并定義各空穴頻段的穩(wěn)定性和有效信道容量。將次用戶業(yè)務(wù)分為VBR業(yè)務(wù)與CBR業(yè)務(wù)。當(dāng)次用戶請求接入空穴頻段時，首先根據(jù)其接入請求速率判斷次用戶業(yè)務(wù)類型，如果是CBR業(yè)務(wù)則分配穩(wěn)定性較好的信道，如果是VBR業(yè)務(wù)則分配容量較大的信道。

2.1 可用頻譜特征定義

頻譜感知所得可用頻譜可能具有不同的特點，在頻譜決策過程中為了能夠根據(jù)不同次用戶業(yè)務(wù)類型選擇合適的頻譜，首先應(yīng)該根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和主用戶行為對可用頻譜特征進(jìn)行定義。

由香農(nóng)定理可知次用戶k在信道i中的標(biāo)準(zhǔn)信道容量為

(1)

式中：Bi表示信道i的帶寬；SNRi表示當(dāng)前信道i的接收信噪比。

(2)

式中：ηi表示次用戶對信道i的頻譜感知效率。

定義2：信道i的穩(wěn)定性為

(3)

式中：βi表示信道i中主用戶出現(xiàn)的概率。

2.2 次用戶業(yè)務(wù)類型劃分

將次用戶業(yè)務(wù)類型分為VBR業(yè)務(wù)(如話音業(yè)務(wù))和CBR業(yè)務(wù)(如視頻業(yè)務(wù))。VBR業(yè)務(wù)要求信道穩(wěn)定性強(qiáng)，CBR業(yè)務(wù)要求信道容量盡可能大。由于服務(wù)質(zhì)量要求不同，VBR業(yè)務(wù)優(yōu)先級高于CBR業(yè)務(wù)。

分類依據(jù)為次用戶接入請求速率，如果請求接入速率大于等于最小信道容量的0.01倍則判定其為VBR業(yè)務(wù)，否則判定其為CBR業(yè)務(wù)。

2.3 基于業(yè)務(wù)感知的協(xié)作頻譜決策

首先，通過時頻聯(lián)合檢測得到各頻段的空穴歷史信息，并對其進(jìn)行實時監(jiān)測；其次，根據(jù)時頻聯(lián)合檢測結(jié)果以及實時監(jiān)測結(jié)果定義各空穴頻段的穩(wěn)定性和有效信道容量等特性；然后根據(jù)次用戶接入請求速率判斷次用戶業(yè)務(wù)類型，如果是VBR業(yè)務(wù)則分配穩(wěn)定性較好的信道，如果是CBR業(yè)務(wù)則分配其有效信道容量較大的信道。圖2為所提頻譜決策基本框架。

圖2 所提頻譜決策框架

3 仿真與分析

為了驗證所提算法的有效性，通過MATLAB進(jìn)行仿真并與隨機(jī)頻譜分配算法進(jìn)行了對比。假設(shè)共有5個可用信道，時頻聯(lián)合檢測結(jié)果如圖3所示。通過兩周時間監(jiān)測，得到5個信道一天24h各個時刻主用戶出現(xiàn)的平均概率。

由圖3可知，0至5時和22至24時兩個時段主用戶出現(xiàn)的概率較低，其中信道5主用戶出現(xiàn)概率一直較低。分別取0時和12時兩個時刻進(jìn)行仿真，假設(shè)頻譜感知效率為0.9，信道帶寬分別為0.5Mbit/s，1Mbit/s，1.5Mbit/s，2Mbit/s，2.5Mbit/s。仿真結(jié)果分別如圖4和圖5所示。

在0時，如圖4所示，由于主用戶平均出現(xiàn)概率小，所以3種算法次用戶平均中斷概率都較低，所提算法中斷概率最低、隨機(jī)分配算法中斷概率最高。隨著用戶數(shù)的增加，中斷概率差距越來越小。在12時，如圖5所示，由于主用戶平均出現(xiàn)概率較高，所以3種算法下次用戶中斷概率偏大，而且所提算法用戶平均中斷明顯低于基于服務(wù)質(zhì)量的分配算法和隨機(jī)分配機(jī)制。

圖3 時頻聯(lián)合檢測結(jié)果

圖4 0時平均中斷概率

圖5 12時平均中斷概率

4 總結(jié)

傳統(tǒng)的頻譜分配中為了追求絕對公平，不區(qū)分業(yè)務(wù)類型和優(yōu)先級而采用隨機(jī)分配策略，在主用戶行為預(yù)測模型中應(yīng)用二狀態(tài)馬爾科夫鏈，主用戶出現(xiàn)概率隨機(jī)產(chǎn)生不能真實反映信道真實狀態(tài)，導(dǎo)致用戶中斷概率增大。本文所提算法基于業(yè)務(wù)區(qū)分，采用時頻聯(lián)合檢測與實時監(jiān)測相結(jié)合的主用戶行為預(yù)測。仿真結(jié)果顯示，所提算法次用戶平均中斷概率優(yōu)于基于服務(wù)質(zhì)量的分配算法和隨機(jī)分配方案，當(dāng)主用戶出現(xiàn)概率較大時優(yōu)勢更加明顯。

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責(zé)任編輯：許 盈

Research of Collaborative Spectrum Decision Mechanism Based on Business Sensing

QIU Gong’an, FENG Sen

(SchoolofElectronicandInformation,NantongUniversity,JiangsuNantong226019,China)

In pursuit of absolute justice, random allocation policy is adopted in spectrum decision of cognitive radio, but because of the different requirements of service quality which will lead to the increase of user interruptions.The primary user behavior prediction model uses 2 state Markov chain, as the primary users generated at random, it can not reflect the real state of the channel.For this, the prediction that time-frequency joint detection and real-time monitoring of the main user combined to distinguish the type of business in the spectrum decision.The result of simulation shows that the average user interrupt probability of the proposed algorithm is better than random allocation policy.

cognitive radio; spectrum decision; business sensing; time-frequency joint detection

國家自然科學(xué)基金項目(61371113)；南通市應(yīng)用研究計劃項目(BK2013052)；南通大學(xué)研究生科技創(chuàng)新計劃項目(YKC13008)

TN92

A

10.16280/j.videoe.2015.07.031

2014-09-03

【本文獻(xiàn)信息】邱恭安，封森.基于業(yè)務(wù)感知的協(xié)作頻譜決策機(jī)制研究[J].電視技術(shù),2015，39(7).