馬　彬,包小敏,謝顯中

(1.重慶郵電大學(xué)移動通信技術(shù)重慶市重點實驗室,重慶 400065;2.重慶郵電大學(xué)重慶市計算機網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)重點實驗室,重慶 400065)

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認知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜切換算法研究綜述

馬彬1,2,包小敏1,謝顯中2

(1.重慶郵電大學(xué)移動通信技術(shù)重慶市重點實驗室,重慶 400065;2.重慶郵電大學(xué)重慶市計算機網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)重點實驗室,重慶 400065)

無線頻譜資源的匱乏和多用戶爭用環(huán)境,導(dǎo)致認知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜切換研究面臨嚴峻挑戰(zhàn).本文闡述了頻譜切換的基本原理,包括頻譜切換的概念和特征、頻譜切換的主動決策和被動決策分類、頻譜切換過程及建模抽象的方法等幾個方面.其次,重點以數(shù)學(xué)建模工具為主線,綜述了基于概率論、馬爾可夫過程、排隊論、模糊邏輯、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等5類代表性的頻譜切換算法,評述了學(xué)術(shù)界在各類頻譜切換算法上的重要研究成果;最后,基于對已有算法和研究成果的分析,總結(jié)了當(dāng)前研究中存在的非理想頻譜檢測、目標(biāo)信道選擇、空閑信道動態(tài)性等主要問題,預(yù)測了頻譜切換的未來研究方向.

認知無線網(wǎng)絡(luò);頻譜切換;切換方法;切換過程;抽象方法

1　引言

隨著無線通信網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展,頻譜資源緊張的狀況日漸突出.新的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和新業(yè)務(wù)層出不窮,非授權(quán)頻譜已經(jīng)被廣泛利用,這些非授權(quán)頻譜資源也漸趨飽和,然而相當(dāng)數(shù)量的授權(quán)頻譜資源的利用率卻非常低.認知無線電技術(shù)能夠動態(tài)跟蹤頻譜忙閑狀態(tài),并根據(jù)頻譜狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整用戶機會式接入頻譜,能有效的提高頻譜利用率.認知無線網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Radio Networks,CRN)中的無線用戶可以同時在授權(quán)和非授權(quán)頻譜上工作.在授權(quán)頻譜上進行通信的授權(quán)用戶稱為主用戶(Primary User,PU).認知用戶,即次用戶(Secondary User,SU),是不干擾主用戶,采用機會式接入頻譜進行通信的用戶[1].空閑頻譜的動態(tài)變化和各種業(yè)務(wù)不同的QoS要求是CRN面臨的兩個主要問題,這些問題可通過動態(tài)頻譜管理[2]來解決.動態(tài)頻譜管理主要分為頻譜感知、頻譜判決、頻譜共享和頻譜移動性幾個方面.頻譜感知、頻譜判決、頻譜共享為次用戶高效的使用空閑頻譜提供了必要基礎(chǔ).頻譜的移動性即頻譜切換是認知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜高效利用非常關(guān)鍵的一環(huán).頻譜切換是要快速、高效地引導(dǎo)認知用戶找到合適的頻段;是要考慮用戶的接入服務(wù)質(zhì)量需求和頻譜空洞的頻譜特征,以提高頻譜切換的成功率和空閑頻譜的利用率,進而提高系統(tǒng)吞吐量,降低阻塞率,提升通信系統(tǒng)性能.

2　認知頻譜切換

2.1頻譜切換概念及特征

在認知無線網(wǎng)絡(luò)中,次用戶可以機會性地接入主用戶的授權(quán)頻段傳輸數(shù)據(jù).當(dāng)主用戶未使用其授權(quán)頻譜時,次用戶可以機會性地接入該空閑頻譜,但當(dāng)主用戶突發(fā)出現(xiàn)在該頻譜時,次用戶必須在第一時間退出該頻譜并尋找到一個新的空閑頻譜繼續(xù)傳輸未傳完的數(shù)據(jù),而不能對主用戶造成干擾.這個過程在認知無線網(wǎng)絡(luò)中就稱之為頻譜切換[3,4].

頻譜切換的性能指標(biāo)直接體現(xiàn)了整個認知網(wǎng)絡(luò)中的頻譜利用情況.目前,關(guān)注較多的指標(biāo)有切換時延、切換次數(shù)、中斷概率和阻塞率等.頻譜切換使次用戶不能連續(xù)的傳輸數(shù)據(jù),因此降低了次用戶傳輸數(shù)據(jù)的效率,產(chǎn)生了切換時延.切換時延包括感知時延、切換執(zhí)行時延、等待時延、沖突重傳時延等.感知時延是次用戶通過頻譜感知尋找空閑信道產(chǎn)生的時延.切換執(zhí)行時延是次用戶從當(dāng)前信道切換到目標(biāo)信道產(chǎn)生的時延.次用戶需要切換時,如果沒有空閑信道可供切換則需要等待,因此會產(chǎn)生一定的等待時延.沖突重傳時延是主次用戶產(chǎn)生沖突后,重傳沖突部分的數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的時延.頻譜切換中切換次數(shù)越少,切換所需的開銷就越少,次用戶的傳輸效率就越高.空閑頻譜密度和目標(biāo)信道的選擇算法都會影響切換次數(shù).次用戶的中斷概率和阻塞率也是頻譜切換中經(jīng)常討論的兩個性能指標(biāo).

2.2頻譜切換的分類

目前,頻譜切換的機制或者算法主要有主動決策頻譜切換和被動決策頻譜切換兩種.二者最大的區(qū)別在于目標(biāo)信道的獲得方式.主動決策頻譜切換在切換之前先確定了含有多個候選信道的頻譜池,可及時切換,減少時延;而被動決策頻譜切換是在切換發(fā)生時由次用戶實時感知頻譜,從而確定切換執(zhí)行的目標(biāo)信道.

在主動決策頻譜切換中,按照長期監(jiān)測得到的流量統(tǒng)計,次用戶會有一個候選信道集合,當(dāng)需要切換時,采用合適的信道選擇算法選擇其一作為目標(biāo)信道.這種預(yù)先確定目標(biāo)信道的方案中建立候選信道池和選擇目標(biāo)信道是兩個關(guān)鍵問題.目前研究候選信道池的建立方案包括根據(jù)歷史信息統(tǒng)計得出或者通過某種預(yù)測得出,還可能與業(yè)務(wù)傳輸同步的頻譜感知有關(guān).目標(biāo)信道的選擇問題,實際上就提出合適的信道選擇算法來優(yōu)化頻譜切換的有效性.在被動決策頻譜切換中,目標(biāo)信道是按需尋找的.當(dāng)次用戶的數(shù)據(jù)傳輸被中斷,次用戶才實時進行頻譜感知找出可用的目標(biāo)信道.然后次用戶切換到其中一個空閑信道,繼續(xù)傳輸未傳完的數(shù)據(jù).這種即時的頻譜感知可以保證了目標(biāo)信道的準(zhǔn)確性,但是延長了傳輸時間.

比較這兩種頻譜切換機制[5],被動決策頻譜切換能保證目標(biāo)信道的可靠性,但是它的切換時延包括感知時延、握手時延和切換執(zhí)行時延.其中握手時延是為保證發(fā)送端和接收端的一致性所產(chǎn)生的時延.主動決策頻譜切換雖然沒有感知時延和握手時延,但是它必須要保證目標(biāo)信道即時更新.從網(wǎng)絡(luò)負載上來比較,如果網(wǎng)絡(luò)比較繁忙,主動決策頻譜切換中候選信道的狀態(tài)變化較快,而被動決策頻譜切換保證了目標(biāo)信道的可靠性.因此,此時被動決策頻譜切換比主動決策頻譜切換更好.反之,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負載小時,則用主動決策頻譜切換更好.兩種頻譜切換機制的選擇不只與網(wǎng)絡(luò)的繁忙程度有關(guān),還與信道的鏈路特性、業(yè)務(wù)類型等都有關(guān)系.具體的優(yōu)劣情況見表1.

表1　兩種頻譜切換機制的比較

3　頻譜切換的過程與抽象

3.1頻譜切換的過程

頻譜切換過程可劃分為頻譜檢測及切換預(yù)判、切換頻譜的目標(biāo)信道選擇和切換執(zhí)行.頻譜檢測及切換預(yù)判就是實時檢測授權(quán)頻段的占用情況和主用戶的到達情況.根據(jù)次用戶傳輸情況和信道的特性對是否進行切換做出預(yù)判.切換頻譜的目標(biāo)信道選擇就是在眾多可用的頻譜中選出一個最適合次用戶切換過去的信道.這個過程需要頻譜選擇算法來實現(xiàn).次用戶檢測到需要切換并且已找到最優(yōu)目標(biāo)信道,然后次用戶就可以切換到目標(biāo)信道中,即切換的執(zhí)行過程.切換執(zhí)行就是通過設(shè)計切換機制和更改傳輸參數(shù)來保證切換的執(zhí)行并提高系統(tǒng)的性能.切換執(zhí)行的方式有信道預(yù)留機制和Ad Hoc的方式.

3.2頻譜切換過程的抽象方法

在認知網(wǎng)絡(luò)中,通常將頻譜劃分為多個信道.主用戶和次用戶可以在各自的信道中傳輸數(shù)據(jù),也可以在不同時段中使用相同的信道.為了更直觀的說明頻譜切換的具體過程,如圖1所示,把網(wǎng)絡(luò)抽象成了時空兩個維度來研究,功率這個維度分成多個信道,時域維度分成了多個時隙.認知用戶首先工作在頻譜①,當(dāng)頻譜①上主用戶出現(xiàn)時,認知用戶就切換到空閑頻譜④上,直到頻譜④上主用戶出現(xiàn),若此時認知用戶需要繼續(xù)使用頻譜,則切換到空閑頻譜②上,如此循環(huán),直到認知用戶業(yè)務(wù)傳輸完成.

4　代表性的頻譜切換算法及其分析

在研究頻譜切換時,主動和被動決策頻譜切換都需要借助一些數(shù)學(xué)方法和工具建立模型來分析主次用戶的頻譜利用情況.本節(jié)選取了五種代表性的頻譜切換算法,具體闡述了算法思想和分析過程.

4.1基于概率論的頻譜切換算法

早期的頻譜切換研究中,許多學(xué)者用一些簡單的數(shù)學(xué)模型來分析,例如獨立信道接入概率模型、伯努利接入過程、ON/OFF隨機過程等[6～14].這類算法通過概率論的統(tǒng)計方法估計出信道的忙閑狀態(tài),從而決定次用戶是否切換或切換到哪個信道中,進一步做頻譜切換的性能分析.在具有代表性的文獻[8]中,作者建立了基于伯努利的接入模型,分析了次用戶鏈路保持概率.

利用伯努利過程描述主用戶到達信道的情況,分析頻譜切換的過程,從而得到頻譜切換的鏈路保持概率.鏈路保持概率是次用戶在切換中能完成傳輸?shù)母怕?假設(shè)次用戶的切換次數(shù)為N,總時隙為M,P為次用戶在某時隙不可用的概率.鏈路保持概率Pm可表示為:

pm?Pr{整個次用戶傳輸所需的切換次數(shù)小于N|M個傳輸時隙}

(1)

在主動決策頻譜切換中,利用伯努利隨機過程可知,次用戶的鏈路保持概率為:

(2)

其中當(dāng)N→∞時,pm=1.當(dāng)次用戶的切換次數(shù)N為無窮大時,理論上次用戶最終能完成信息的傳輸.但次用戶所需的傳輸時間也為無窮大,在實際中意義不大.

在被動決策頻譜切換中,次用戶的鏈路保持概率為:

(3)

本算法的優(yōu)點:(1)建模簡單;(2)考慮了主用戶對次用戶引起的多次中斷.缺點:(1)假設(shè)條件過于苛刻,不能反映真實的頻譜切換過程;(2)主用戶的持續(xù)時間分布只能是指數(shù)分布,不適合其他分布.

4.2基于馬爾可夫過程的頻譜切換算法

文獻[15～31]利用馬爾可夫過程建模,分析頻譜切換過程.主次用戶的頻譜利用情況用離散或連續(xù)二維馬爾可夫鏈來建模分析[15～22].這里的二維分別代表CRN中主次用戶的總數(shù).多維馬爾可夫鏈模型[23～25]也能分析頻譜切換,新的維數(shù)通常代表信道狀態(tài)、排隊長度、被干擾信道數(shù)等.文獻[26～28]中創(chuàng)新性的介紹了隱馬爾可夫鏈模型.結(jié)合馬爾可夫鏈和排隊論建立模型[29～31]能解決更多問題.

文獻[29]用馬爾可夫鏈和排隊論兩種算法建模,利用馬爾可夫鏈的馬爾可夫性來預(yù)測目標(biāo)信道的狀態(tài),得出兩個信道間的切換概率和代價,以頻譜切換的參數(shù)來分析切換的性能.為適應(yīng)不同時延要求的業(yè)務(wù),設(shè)定了兩級次用戶,假設(shè)一級次用戶的優(yōu)先級大于二級次用戶.因此用戶的優(yōu)先級有三級,主用戶的優(yōu)先級最高,其次分別是一級次用戶和二級次用戶.

假設(shè)CRN中有M個獨立的信道Ch1,Ch2,…,ChM,目標(biāo)信道序列為sn=(s1,s2,s3,…,sn),si∈Ω,Ω={Ch1,Ch2,…,ChM}.切換的狀態(tài)傳輸路徑為s0→s1→s2→…→sn→End,其中End代表數(shù)據(jù)傳輸完成.pi,j和ci,j分別為狀態(tài)i到狀態(tài)j的傳輸概率和傳輸代價.根據(jù)用戶的優(yōu)先級和排隊論的方法,一級次用戶的傳輸概率矩陣和代價矩陣分別為:

(4)

(5)

其中pPU為一級次用戶被中斷的概率,ρ為各種用戶的信道占用率.傳輸代價可等效為切換時延,進一步可得一級次用戶的累積時延為:

(6)

本算法的優(yōu)點:(1)狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖能直觀表現(xiàn)頻譜切換的過程;(2)馬爾可夫的判決過程利于選擇目標(biāo)信道.缺點:(1)主用戶服務(wù)時間分布只能是指數(shù)分布;(2)忽略了次用戶業(yè)務(wù)負載產(chǎn)生的影響,實際上次用戶過去和未來的決策都會影響信道的業(yè)務(wù)負載.

4.3基于排隊論的頻譜切換算法

在實際的CRN中,主次用戶有多個,當(dāng)多個次用戶同時接入同一個信道時,會出現(xiàn)沖突問題,基于排隊論的頻譜切換算法[32～38]能很好的解決這個問題.由于主次用戶具有不同的優(yōu)先級,可用預(yù)置優(yōu)先級的排隊策略解決多個次用戶的沖突問題.

具有代表性的文獻[34]中構(gòu)建了搶占優(yōu)先恢復(fù)(Preemptive Resume Priority,PRP)M/G/1排隊網(wǎng)絡(luò)模型.如果相同優(yōu)先級的用戶同時到達信道,采用先到先服務(wù)的策略.假設(shè)不存在信道復(fù)用和檢測錯誤的情況,N為次用戶被中斷次數(shù),nmax為次用戶最大的被中斷次數(shù).則次用戶的平均數(shù)據(jù)傳輸時間為:

(7)

由排隊論模型可知,次用戶的平均數(shù)據(jù)傳輸時間為本身的服務(wù)時間和累積時延之和,進一步可得以下公式:

(8)

(9)

(10)

本算法的優(yōu)點:(1)考慮了次用戶業(yè)務(wù)負載對信道占用統(tǒng)計量的影響;(2)多種分布函數(shù)可作為主用戶的服務(wù)時間分布.不足之處是回避了次用戶的錯誤檢測概率對頻譜切換的影響.

4.4基于模糊邏輯的頻譜切換算法

由于次用戶的頻譜感知存在虛警和誤警等情況,判斷是否進行頻譜切換的信息不準(zhǔn)確、不全面,因此可用模糊邏輯的數(shù)學(xué)模型對頻譜切換模型[39～45].文獻[39]中提出了基于模糊邏輯的頻譜切換判決算法,其中包括兩個模糊邏輯控制器.如圖2所示,第一個模糊邏輯控制器估計次用戶和各個主用戶的距離,根據(jù)與主用戶距離來決定次用戶傳輸功率.第二個模糊邏輯控制器用于判斷次用戶是否執(zhí)行頻譜切換,并且通過修改傳輸功率能減少頻譜切換次數(shù).

在模糊邏輯理論中,首先要將輸入和輸出變量模糊化,用三個模糊集表示如下:

T(SSPU)=T(SNRPU)=T(PPSU)={Low,Medium,High}

(11)

然后通過模糊推理準(zhǔn)則得出在各種輸入條件下,輸出變量的模糊值,并列出表格.例如,當(dāng)SNRPU為“High”,SSPU為“Low”時,則輸出變量PPSU為“High”.最后,采用去模糊化過程將輸出變量的模糊值還原為確定的值.

第二個模糊邏輯控制器的分析過程同上.在以下兩種情況下可執(zhí)行頻譜切換,(1)次用戶的QoS不能保證;(2)次用戶對主用戶造成干擾.并且通過變量MODPSU,能減少頻譜切換次數(shù),提高次用戶的服務(wù)質(zhì)量.

本算法的優(yōu)點有:(1)能減少頻譜切換次數(shù),提高次用戶的服務(wù)質(zhì)量;(2)可放寬假設(shè)條件,在感知信息不準(zhǔn)確、不全面的情況下進行準(zhǔn)確的頻譜判決.不足之處是模糊邏輯控制器不能隨著當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況的變化來調(diào)整自身的參數(shù).

4.5基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜切換的算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備很強的自學(xué)習(xí)能力,能處理不精確、不完全的模糊信息,有良好的容錯性和高度的非線性.在頻譜切換中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常與模糊邏輯理論相結(jié)合[46～48],采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)整模糊邏輯控制器中參數(shù)的權(quán)重,從而提高了頻譜切換的性能.

文獻[46]中提出一種基于模糊神經(jīng)控制的切換判決算法.通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對隸屬度函數(shù)和模糊推理規(guī)則進行自適應(yīng)調(diào)整.該算法在4.4節(jié)的基礎(chǔ)上對模糊邏輯控制器的輸入?yún)?shù)進行自學(xué)習(xí)調(diào)整.自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示.中間3層實現(xiàn)模糊推理系統(tǒng)的功能.

網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元之間的權(quán)值調(diào)整過程,可通過最小均方算法實現(xiàn).利用梯度運算,不斷更新神經(jīng)元的權(quán)值,達到自學(xué)習(xí)的目的.權(quán)重的遞推關(guān)系為:

wk+1=wk+u(-▽k)

(12)

其中wk+1為下一步的權(quán)值,wk為當(dāng)前的權(quán)值,u為學(xué)習(xí)參數(shù),-▽k為均方誤差曲面對應(yīng)wk的梯度.設(shè)dk為輸入單元第k次訓(xùn)練的期望輸出,wkxk為輸出單元第k次的實際輸出,則均方誤差的誤差函數(shù)為e=0.5×(dk-wkxk)2.定義梯度為:

(13)

進一步計算可得權(quán)值調(diào)整關(guān)系式為:

wk+1=wk+u(dk-wkxk)xk

(14)

本算法的優(yōu)點:(1)具有自學(xué)習(xí)功能,使頻譜切換更加準(zhǔn)確;(2)能處理非理想感知下的頻譜切換問題.不足之處是該算法容易與模糊邏輯理論結(jié)合,但是難以與其他研究算法結(jié)合.

4.6各種算法的比較

五種具有代表性的頻譜切換算法都是考慮頻譜切換的某種特性建立模型,這在一定程度上體現(xiàn)了研究頻譜切換的深入過程.各種算法的側(cè)重點不同,所研究的深入程度也不同.在研究過程中,要根據(jù)研究的具體內(nèi)容,選取合適的頻譜切換算法.表2對這五種算法進行了簡單的比較.

表2　各種頻譜切換算法的比較

5　當(dāng)前問題及未來展望

5.1當(dāng)前研究問題分析

雖然頻譜切換只是認知無線電中的一部分,但頻譜感知、頻譜共享等多個技術(shù)都對切換性能產(chǎn)生重要影響.目前,國內(nèi)外學(xué)者對頻譜切換的基本原理、性能特征、模型構(gòu)建等方面做了大量的研究,但是在實際的切換中還存在很多突發(fā)的未知情況,需要進一步的深入分析.頻譜切換的研究仍然存在以下幾個問題:

(1)頻譜感知準(zhǔn)確性和效率問題在很大程度上能影響頻譜切換的性能.在本文第4節(jié)綜述的基于概率論、馬爾可夫和排隊論等頻譜切換算法的研究中,大多數(shù)都沒考慮頻譜檢測中發(fā)生誤警和虛警等情況.但是在實際的CRN中不可避免的存在虛警和誤警等非理想頻譜檢測的情況.非理想的頻譜檢測會使頻譜切換不準(zhǔn)確,引起更多的不確定問題.因此,在研究頻譜切換問題的同時,也要考慮到非理想頻譜檢測對頻譜切換的影響.

(2)當(dāng)存在多個空閑信道進行切換時,選擇不同的目標(biāo)信道對頻譜切換的性能有很大影響.4.2節(jié)中分析的頻譜切換算法就是利用馬爾可夫過程預(yù)測信道狀態(tài),選出最優(yōu)目標(biāo)信道.但是,目標(biāo)信道選擇算法與其他建模方法的結(jié)合,以及降低算法復(fù)雜度等問題都需要進一步研究,致力于找出更加優(yōu)化的目標(biāo)信道選擇算法.一旦選出最佳目標(biāo)信道,下一個挑戰(zhàn)是設(shè)計一種新的頻譜移動性和連接管理方法以減少信道切換所造成的延時和性能下降.

(3)空閑的授權(quán)頻譜隨時間不停的變化,這會使切換時延和切換次數(shù)增加,從而降低頻譜切換的性能.第4節(jié)中分析的幾種代表性的頻譜切換算法,很多都是通過不同的數(shù)學(xué)方法建模,分析頻譜切換的性能指標(biāo),以此來判斷是否保證了次用戶的QoS.因此,在動態(tài)變化的認知環(huán)境中,保證次用戶的QoS是頻譜切換的又一個挑戰(zhàn).

(4)從幾種具有代表性的頻譜切換算法的模型構(gòu)建分析可以看出,很多頻譜切換算法對模型的構(gòu)建比較理想化,不能完全體現(xiàn)CRN復(fù)雜的信道變化狀態(tài).一旦不滿足該模型限制的條件,這種頻譜切換算法將不能實現(xiàn).因此,更通用全面的模型構(gòu)建也是當(dāng)前存在的問題.

5.2未來研究方向展望

縱觀上述研究進展,并分析了當(dāng)前研究存在的挑戰(zhàn),著眼于提高頻譜資源的實際利用效率和保證主次用戶的QoS,未來值得重點關(guān)注的方向可概括為以下四個方面:

(1)頻譜檢測的虛警和誤警概率會導(dǎo)致頻譜切換存在更多不準(zhǔn)確問題,大大降低了CRN的性能,嚴重阻礙了CRN在實際環(huán)境中的發(fā)展和運用.研究存在誤警和虛警的頻譜切換算法成為未來重點研究方向之一.這需要著重考慮以下兩個方面:(a)優(yōu)化頻譜感知方法,減小頻譜檢測誤差;(b)在頻譜切換建模過程中,應(yīng)考慮誤警和虛警對頻譜切換的影響.從而推動CRN的進一步完善,加快其商用的步伐.

(2)目標(biāo)信道的選擇嚴重影響頻譜切換性能,制約CRN的發(fā)展.未來的研究課題應(yīng)提出更高性能的目標(biāo)信道選擇算法.目標(biāo)信道選擇算法的核心是選出最優(yōu)的目標(biāo)信道,這將有助于提高頻譜切換的性能,進一步推動CRN的發(fā)展.

(3)通信業(yè)務(wù)越來越多樣化,不同類型的業(yè)務(wù)對CRN提出了不同的要求.對不同要求的業(yè)務(wù)應(yīng)該提出相應(yīng)的頻譜切換算法,才能滿足次用戶的QoS要求.如果CRN不能保證次用戶的QoS,那么研究CRN變得沒有意義.所以,各種QoS要求的業(yè)務(wù)對頻譜切換的影響都會成為未來的研究方向,為實現(xiàn)多樣化的CRN奠定了基礎(chǔ).

(4)為適應(yīng)CRN復(fù)雜的信道變化狀態(tài),有必要對數(shù)學(xué)模型做出以下改進:(a)在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上做進一步的研究,重點在放寬模型的假設(shè),使頻譜切換模型更加接近實際的認知無線網(wǎng)絡(luò);(b)進一步探討新的數(shù)學(xué)方法來解決頻譜切換中的問題.簡單而高效的數(shù)學(xué)模型能促進對頻譜切換的研究,使進一步提高CRN的性能成為可能.

6　結(jié)束語

CRN中的頻譜切換在近幾年受到越來越多的關(guān)注,本文主要從以下四個方面對現(xiàn)有工作做了回顧與總結(jié):(1)簡單介紹了認知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜切換的相關(guān)概念、特征和分類情況.(2)詳細分析并討論了頻譜切換的具體過程和抽象方法.(3)以數(shù)學(xué)建模工具為主線,重點分析了具有代表性的包括基于概率論、馬爾可夫、排隊論、模糊邏輯和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等頻譜切換的算法,并比較了這五種算法的優(yōu)劣.(4)提出了頻譜切換當(dāng)前所面臨的問題以及未來的研究方向.目前頻譜切換的研究仍處于初級階段,尚有許多工作需要繼續(xù)深入的分析和研究.

[1]劉權(quán),趙光勝,王曉東,等.認知無線電網(wǎng)絡(luò)信道交匯研究綜述[J].軟件學(xué)報,2014,25(3):606-630.

Liu Quan,Zhao Guang-sheng,Wang Xiao-dong,et al.Rendezvous in cognitive radio networks:A survey[J].Journal of Software,2014,25(3):606-630.(in Chinese)

[2]Maheshwari P,Singh A K.A survey on spectrum handoff techniques in cognitive radio networks[A].International Conference on Contemporary Computing and Informatics (IC3I)[C].Mysore,India:IEEE Press,2014.996-1001.

[3]Ma B,Xie XZ.PSHO-HF-PM:An efficient proactive spectrum handover mechanism in cognitive radio networks[J].Wireless Personal Communications,2014,79(3):1-23.

[4]Xie X Z,Yang G,et al.Spectrum handoff decision algorithm with dynamic weights in cognitive radio networks[A].Global Mobile Congress (GMC)[C].Shanghai,China:IEEE Press,2011.1-6.

[5]Wang L C,Wang C W.Spectrum handoff for cognitive radio networks:reactive-sensing or proactive-sensing?[A].IEEE International Performance,Computing and Communications Conference (PICCC)[C].Austin Texas,USA:IEEE Press,2008.343-348.

[6]Wang S,Tosato F,Coon J.Reliable energy-efficient spectrum management and optimization in cognitive radio networks.How often should we switch?[J].IEEE Wireless Communications,2013,20(6):14-20.

[7]Lertsinsrubtavee A,Malouch N,Fdida S.Spectrum handoff strategy using cumulative probability in cognitive radio networks[A].3rd International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT)[C].Budapest,Hungary:IEEE Press,2011.1-7.

[8]Wang L C,Chen A.On the performance of spectrum handoff for link maintenance in cognitive radio[A].IEEE 3rd International Symposium on Wireless Pervasive Computing[C].Santorini,Greece:IEEE Press,2008.670-674.

[9]Song Y,Xie J.Common hopping based proactive spectrum handoff in cognitive radio ad hoc networks[A].IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM)[C].Miami FL,USA:IEEE Press,2010.1-5.

[10]鄭仕鏈,楊小牛.認知無線電頻譜切換目標(biāo)信道訪問機制[J].電子與信息學(xué)報,2011,34(9):1332-1334.

Zheng Shi-lian,Yang Xiao-niu.Target channel visiting scheme for spectrum handoff in cognitive radio[J].Journal of Electronics & Information Technology,2011,34(9):1332-1334.(in Chinese)

[11]殷聰,譚學(xué)治,馬琳,等.認知無線電中一種頻譜聚合的切換策略[J].四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版),2013,45(6):116-122.

Duan Cong,Tan Xue-zhi,Ma Lin,et al.A handoff strategy of spectrum aggregation in cognitive radio system[J].Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition),2013,45(6):116-122.(in Chinese)

[12]Hoyhtya M,Pollin S,Mammela A.Performance improvement with predictive channel selection for cognitive radios[A].First International Workshop on the Cognitive Radio and Advanced Spectrum Management[C].Aalborg,Denmark:IEEE Press,2008.1-5.

[13]Hoyhtya M,Pollin S,Mammela A.Classification-based predictive channel selection for cognitive radios[A].IEEE International Conference on Communications (ICC)[C].Cape Town,South Africa:IEEE Press,2010.1-6.

[14]Yoon S U,Ekici E.Voluntary spectrum handoff:a novel approach to spectrum management in CRNs[A].IEEE International Conference on Communications (ICC)[C].Cape Town,South Africa:IEEE Press,2010.1-5.

[15]Bayhan S,Alagoz F.A Markovian approach for best-fit channel selection in cognitive radio networks[J].Ad Hoc Networks,2014,12(6):165-177.

[16]Ma R T,Hsu Y P,Feng K T.A POMDP-based spectrum handoff protocol for partially observable cognitive radio networks[A].Wireless Communications and Networking Conference[C].Budapest,Hungary:IEEE Press,2009.1-6.

[17]Chu J H,Ma R T,Feng K T.Stochastic spectrum handoff protocols for partially observable cognitive radio networks[J].Wireless Network,2014,20(4):1003-1022.

[18]Coutinho P S,Rocha da Silva M W,Rezende J F.Detectionerror aware spectrum handoff mechanism for cognitive radios[A].7th International ICST Conference on CROWNCOM[C].Stockholm,Sweden:IEEE Press,2012.48-53.

[19]Wu C Y,He C,Jiang L G,et al.A novel spectrum handoff scheme with spectrum admission control in cognitive radio networks[A].Global Telecommunications Conference (GLOBECOM)[C].Houston TX,USA:IEEE Press,2011.1-5.

[20]Xu Y,Li Y Z,Zhao Y F,et al.Selective sensing and transmission for multi-channel cognitive radio networks[A].Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)[C].Shanghai,China:IEEE Press,2011.47-51.

[21]吳呈瑜,何晨,蔣鈴鴿.認知無線網(wǎng)絡(luò)中的頻譜切換性能分析[J].電子與信息學(xué)報,2013,35(11):2590-2595.

Wu Cheng-yu,He Cheng,Jiang Ling-ge.Performance analysis of spectrum handoff in cognitive radio networks[J].Journal of Electronics & Information Technology,2013,35(11):2590-2595.(in Chinese)

[22]林威,付宇,張欽宇.認知無線電中認知用戶的重新建模與性能分析[J].通信學(xué)報,2012,33(11):108-118.

Lin Wei,Fu Yu,Zhang Qin-yu.Performance analysis and re-modeling of secondary users in cognitive radio system[J].Journal on Communications,2012,33(11):108-118.(in Chinese)

[23]Feng W J,Jiang R,Han P P,et al.Performance analysis of cognitive radio spectrum access with different primary user access schemes[J].Wireless Pers Commun,2014,75(3):309-324.

[24]Chen P P,Zhang Q Y,Zhang Y L,et al.Performance analysis of spectrum sharing mechanisms in cognitive radio networks[J].Wireless Communication and Networking,2011,129(5):1-15.

[25]Deng S,Du L,Wang B,et al.Dynamic channel reservation based on forecast in cognitive radio[A].Vehicular Technology Conference (VTC Spring)[C].Dresden,Germary:IEEE Press,2013.1-6.

[26]Pham C,Nguyen H,Do C T,et al Spectrum handoff model based on hidden Markov model in cognitive radio networks[A].International Conference on Information Networking (ICOIN)[C].Phuket,Thailand:IEEE Press,2014.406-411.

[27]黎潔,劉羽西,李奇越.基于隱馬爾可夫模型的認知無線頻譜切換方法[J].電子測量與儀器學(xué)報,2014,28(1):69-74.

Li J,Liu YX,Li QY.Spectrum handoff method based on hidden Markov model in cognitive radio network[J].Journal of Electronic Measurement and Instrumentation,2014,28(1):69-74.(in Chinese)

[28]楊小龍,譚學(xué)治.認知無線電網(wǎng)絡(luò)中授權(quán)用戶參數(shù)估計[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2014,36(3):1-8.

Yang Xiao-long,Tan Xue-zhi.Estimation of primary user parameters in cognitive radio networks[J].Systems Engineering and Electronics,2014,36(3):1-8.(in Chinese)

[29]Zhang L,Song T C,Wu M,et al.Modeling for spectrum handoff based on secondary users with different priorities in cognitive radio networks[A].International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (WCSP)[C].Huangshan,China:IEEE Press,2012.1-6.

[30]Li M,Jiang T G,Tong L.Spectrum handoff scheme for prioritized multimedia services in cognitive radio network with finite buffer[A].11th International Conference on Dependable,Autonomic and Secure Computing (DASC)[C].Chengdu,China:IEEE Press,2013.410-415.

[31]Konishi Y,Masuyama H,Kasahara S,et al.Performanceanalysis of dynamic spectrum handoff scheme with variable bandwidth demand of secondary users for cognitive radio networks[J].Wireless Network,2013,19(8):607-617.

[32]馬彬,廖曉峰,謝顯中.認知無線電網(wǎng)絡(luò)中基于包調(diào)度算法的主動頻譜切換[J].電子學(xué)報,2013,41(8):1628-1633.

Ma Bin,Liao Xiao-feng,Xie Xian-zhong.Proactive spectrum handover based on packet scheduling algorithm in cognitive radio networks[J].Acta Electronica Sinica,2013,41(8):1628-1633.(in Chinese)

[33]Wang C W,Wang L C.Analysis of reactive spectrum handoff in cognitive radio networks[J].IEEE Selected Areas in Communications,2012,30(10):2016-2028.

[34]Wang L C,Wang C W,Chang C J.Modeling and analysis for spectrum handoffs in cognitive radio networks[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2012,11(9):1499-1513.

[35]Zahed S,Awan I,Cullen A.Analytical modeling for spectrum handoff decision in cognitive radio networks[J].Simulation Modeling Practice and Theory,2013,38(6):98-114.

[36]Hou L,Yeung K H,Wong K Y.Modeling and analysis of spectrum handoffs for real-time traffic in cognitive radio networks[A].First International Symposium on Computing and Networking[C].Matsuyama,Japanese:IEEE Press,2013.415-421.

[37]Wu Y Q,Hu F,Kumar S.Spectrum handoffs with mixed-priority queuing model over cognitive radio networks[A].Global Conference on Signal and Information Processing[C].Austin TX,USA:IEEE Press,2013.1194-1197.

[38]Zhang L,Song TC,Wu M,et al.Analysis of cumulative handoff delay for graded secondary users in cognitive radio networks[J].Journal of Southeast University,2013,29(4):111-117.

[39]Giupponi L,Pérez-Neira A I.Fuzzy-based spectrum handoff in cognitive radio networks[A].3th International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications[C].Singapore,Malaysia:IEEE Press,2008.1-6.

[40]Tang W B,Peng D.Spectrum handoff in cognitive radio with fuzzy logic control[J].Electronics (China),2010,27(3):708-714.

[41]Liu F N,Xu Y,Guo X et al.A spectrum handoff strategy based on channel reservation for cognitive radio network[A].3rd International Conference on Intelligent System Design and Engineering Applications (ISDEA)[C].Hong Kong,China:IEEE Press,2013.179-182.

[42]Mardeni R,Anuar K,Hafidzoh M,et al.Efficient handover algorithm using fuzzy logic underlay power sharing for cognitive radio wireless network[A].Symposium on Wireless Technology and Applications (ISWTA)[C].Kuching,Malaysia:IEEE Press,2013.53-56.

[43]Baldo N,Zorzi M.Fuzzy logic for cross-layer optimization in cognitive radio networks[J].IEEE Communications Magazine,2008,46(4):64-71.

[44]Ahmed E,Liu J Y,Ali S.Fuzzy-based spectrum handoff and channel selection for cognitive radio networks[A].International Conference on Computer,Control,Informatics and Its Applications (IC3INA)[C].Jakarta,Indonesia:IEEE Press,2013.23-28.

[45]Zhang P,He Q,Feng Z Y.Reconfiguration decision making in cognitive wireless network[J].China Science Bull,2012,57(28):3712-3722.

[46]付欣,周亞楠.認知網(wǎng)絡(luò)中基于模糊神經(jīng)控制的切換判決算法研究[J].無線通信技術(shù),2013,1(2):10-13.

Fu X,Zhou YN.A handoff decision algorithm based on fuzzy neural control in CRN[J].Wireless Communication Technology,2013,1(2):10-13.(in Chinese)

[47]Potdar S M,Patil K P.Efficient spectrum handoff in CR network based on mobility,QoS and priority using fuzzy logic and neural network[A].6th International Conference on Contemporary Computing (IC3)[C].Noida,India:IEEE Press,2013.53-58.

[48]Zhi X Y,Xu S,He Z Q,et al.The application of fuzzy neural network in cognitive radio network[A].2th International Conference on Artificial Intelligence,Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC)[C].Deng Leng,China:IEEE Press,2011.7310-7316.

馬彬男,1978年出生,四川人.博士,重慶郵電大學(xué)副教授,主要研究方向為認知無線電網(wǎng)絡(luò)、異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)、不確定智能算法等.

E-mail:mab-cqupt@sina.com

包小敏女,1990年出生,重慶人.現(xiàn)為重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院碩士研究生.主要研究方向為認知無線電.

E-mail:baoxiaomin19900526@163.com

謝顯中男,1965年出生,四川人.重慶郵電大學(xué)博士/教授/博士生導(dǎo)師/重點實驗室主任.主要研究方向為認知無線電、無線通信技術(shù)等.

E-mail:xiexzh@cqupt.edu.cn

Spectrum Handoff Algorithm in Cognitive Radio Networks:A Survey

MA Bin1,2,BAO Xiao-min1,XIE Xian-zhong2

(1.ChongqingKeyLaboratoryofMobileCommunicationsTechnology,ChongqingUniversityofPostandCommunications,Chongqing400065,China;2.ChongqingKeyLaboratoryofComputerNetworkandCommunicationTechnology,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)

The research of the cognitive radio networks is facing rigorous challenges with the insufficience of the radio spectrum resources and multi-user contention environment.The fundamental principles of the spectrum handoff was elaborated,including the concepts and characteristics of the spectrum handoff,the classification of the proactive and reactive decisions of the spectrum handoff,spectrum handoff process abstract modeling methods,etc.Then five spectrum handoff algorithms based on the probability theory,Markov process,queuing theory,fuzzy logic,fuzzy neural network,were summarized,which were mainly on the ground of mathematic modeling tools.Some significant research findings of each spectrum handoff algorithm in the academic circle were reviewed.Finally,on account of the analysis of the existing algorithms and research achievements,some important problems of imperfect spectrum detection,target channel selection,idle channel dynamic character that were existed in the current research were summarized and the future research direction of the spectrum handoff were predicted.

cognitive radio networks;spectrum handoff;handoff approach;handoff process;abstract approach

2014-12-17;修回日期:2015-02-04;責(zé)任編輯:覃懷銀

國家自然科學(xué)基金(No.61271259,No.61301123,No.61471076);重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目(No.KJ130536);長江學(xué)者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃資助(No.IRT1299);重慶市科委重點實驗室專項經(jīng)費資助

TN929.5

A

0372-2112 (2016)06-1496-08