師光強,劉穎,穆曉敏
(鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院,河南 鄭州 450001)
基于合約制的認知網(wǎng)絡(luò)協(xié)作頻譜共享模型
師光強,劉穎,穆曉敏
(鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院,河南 鄭州 450001)
為了提高認知無線電網(wǎng)絡(luò)中主用戶的能效和譜效,提出了一種基于合約制的協(xié)作頻譜共享新模型。在該模型中,當主用戶信道質(zhì)量差時,次用戶為其提供中繼服務(wù);作為回報,在主用戶信道質(zhì)量好時,次用戶可以在一定的干擾約束下以underlay的模式和主用戶共享頻譜。在此框架下引入經(jīng)濟學(xué)中的合約理論,將主次用戶間的協(xié)作問題建模為合約設(shè)計問題,并建立了主次用戶評價合約收益的效用函數(shù),將提高主用戶的能效和譜效問題轉(zhuǎn)變?yōu)樵O(shè)計合約使主用戶獲得最大效用的優(yōu)化問題,并利用差分進化算法對該問題求解。最后,在不同的環(huán)境下,將主用戶協(xié)作與不協(xié)作獲得的效用進行對比,結(jié)果表明,主用戶在沒有額外投入頻譜資源的條件下,不僅節(jié)省了發(fā)送功率,而且有效地提高了數(shù)據(jù)傳輸速率,進而提高了能效和譜效。
協(xié)作頻譜共享;合約理論;優(yōu)化問題;差分進化算法
隨著無線網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)的爆炸式增長,頻譜資源稀缺成為了亟待解決的問題。研究表明,頻譜的固定分配制度導(dǎo)致資源利用率低下,較低的頻譜資源利用率和有限的可用頻譜間的矛盾催生了認知無線電這一新的通信技術(shù)。動態(tài)的頻譜共享機制是認知無線電中的關(guān)鍵技術(shù),由于允許非授權(quán)用戶SU(secondary user,次用戶)通過各種動態(tài)接入方式(underlay(共存)、inter-wave、overlay(覆蓋)、協(xié)作)與授權(quán)用戶PU(primary user,主用戶)共享頻譜資源,因此動態(tài)的頻譜共享可以有效提高頻譜利用率[1,2]。在基于認知的協(xié)作通信中,主用戶釋放空閑頻譜換取次用戶的中繼服務(wù),交易的資源是頻譜和功率,雙方均獲得收益是成功交易的前提,收益可以通過構(gòu)建各自的效用函數(shù)來評估,參考文獻[3]將這種交易建模為具有激勵機制的市場驅(qū)動模型。
在基于資源交易的協(xié)作頻譜共享模型中,SU為PU提供中繼服務(wù)并獲得PU釋放的頻譜資源,PU在獲得鏈路可靠通信的同時也節(jié)省了發(fā)射功率[4,5]。因此可知基于資源交易的協(xié)作通信機制,PU的譜效和能效得到有效提升。協(xié)作頻譜共享可分為underlay 和 overlay 兩種方式[6,7]。已有的協(xié)作頻譜共享研究大多集中在主次用戶以overlay的方式共享頻譜[8-10],次用戶為主用戶提供中繼服務(wù)并獲得一定時隙的頻譜資源。在其所獲得的時隙內(nèi),主用戶不能使用頻帶。在共存的共享方式下,只要次用戶對主用戶的干擾低于主用戶可容忍的干擾限制,次用戶就可與主用戶同時共享授權(quán)頻帶[11,12]。考慮到主用戶的信道質(zhì)量具有時間維度上的隨機性,當其信道質(zhì)量差時,次用戶為其提供中繼服務(wù);當其信道良好時,在不采用中繼轉(zhuǎn)發(fā)的情況下亦可滿足其傳輸需求。在一定干擾約束下,可以令SU以underlay的模式共享頻譜,以此取代對次用戶提供中繼服務(wù)的專有時隙獎勵,可節(jié)省更多的頻譜資源。
本文提出了一種新的協(xié)作頻譜共享模型,在該模型中,次用戶在主用戶信道質(zhì)量差時為其提供中繼服務(wù),作為酬勞,在主用戶信道良好時,次用戶可以以underlay的方式與其共享頻譜資源,并利用合約理論將其建模為合約設(shè)計問題。通過定義評價合約收益的效用函數(shù),得到了主用戶效用最大化的優(yōu)化問題,并利用差分進化算法求解。最后,仿真結(jié)果表明,主用戶的能效和譜效均得到了提升。
協(xié)作頻譜共享的網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示。該模型包含1個主用戶和1個次用戶通信鏈路,每條通信鏈路有一對收發(fā)天線,分別記PU和SU發(fā)射—接收天線對為(PT,PR)和(ST,SR)。PU擁有頻帶的使用權(quán),PT和PR之間的信道質(zhì)量服從瑞利分布。當主用戶信道質(zhì)量低于一定閾值時,次用戶為主用戶鏈路提供中繼服務(wù),保證主用戶鏈路的可靠通信;作為中繼轉(zhuǎn)發(fā)的獎勵,當主用戶信道質(zhì)量高于閾值時,主用戶允許次用戶以underlay的方式接入信道,條件是滿足一定的干擾約束。PU和SU之間的協(xié)作頻譜共享分為協(xié)作和頻譜共享兩個階段,如圖1所示。
協(xié)作中繼階段1,主用戶發(fā)射端以功率P0發(fā)送數(shù)據(jù)至對應(yīng)的接收端和次用戶發(fā)射端。協(xié)作中繼階段2,次用戶發(fā)射端將階段1收到主用戶數(shù)據(jù)進行解碼轉(zhuǎn)發(fā)給主用戶接收端。頻譜共享階段,SU在一定的干擾約束下以underlay的方式與PU共享信道。
圖1 協(xié)作頻譜共享系統(tǒng)模型
在上述協(xié)作頻譜共享過程中,假設(shè)參與協(xié)作的SU對協(xié)作中繼階段1收到的數(shù)據(jù)可以成功解碼,因此在研究中繼轉(zhuǎn)發(fā)時僅需考慮SU發(fā)射端到PU接收端的中繼鏈路。
在上述協(xié)作頻譜共享的機制中,PU和SU存在資源的交換。影響交易雙方收益的要素有中繼功率、中繼服務(wù)的信道增益閾值和次用戶在頻譜共享階段對主用戶的干擾約束。加大中繼功率,PU的數(shù)據(jù)傳輸速率增加,但SU的能耗也增加,會影響其自身的收益;降低中繼服務(wù)的信道增益閾值,則意味提供中繼服務(wù)的概率增加,頻譜共享的概率降低,即SU提供中繼服務(wù)的時長增加,而頻譜接入時間減少,SU的能耗增加并且數(shù)據(jù)傳輸量減少;增大頻譜共享階段的干擾約束,則PU在頻譜共享階段受到更多的干擾,傳輸速率下降,SU則可以以更大的傳輸速度發(fā)送自身的數(shù)據(jù)。因此,主次用戶之間存在矛盾。協(xié)作雙方若要在資源交換中達到各自的效用最大化,取決于是否存在有效的激勵機制吸引雙方積極和主動的協(xié)作。為分析該協(xié)作機制的協(xié)作收益,引入經(jīng)濟學(xué)中的合約理論,將PU和SU希望從資源交換中獲得各自效用最大化的問題轉(zhuǎn)換為PU最優(yōu)合約的設(shè)計問題。上述過程中SU是被動地選擇最優(yōu)合約,因此最優(yōu)合約設(shè)計問題就成為PU如何設(shè)計合約讓自己獲得最大效用的問題。
假設(shè)PT和PR之間的信道質(zhì)量服從參數(shù)為σ的瑞利分布,當信道的增益低于h*時,SU需要為PU提供中繼服務(wù),此時SU可以與PU共享頻譜,SU提供中繼服務(wù)的概率為pr,則SU與PU共享頻譜概率為1-pr,其中pr為:
在協(xié)作中繼階段1,PU發(fā)送數(shù)據(jù)至自身的接收端和次用戶的發(fā)射端,PU的數(shù)據(jù)傳輸速率的期望可以表達為:
其中,P0為主用戶的發(fā)射功率,n0為主用戶接收端的噪聲功率。
在協(xié)作中繼階段2,次用戶為主用戶提供中繼服務(wù),此時PU的數(shù)據(jù)傳輸速率為:
其中,P為主用戶接收端收到次用戶轉(zhuǎn)發(fā)信號的功率。
根據(jù)參考文獻[9],PU在協(xié)作階段獲得的期望數(shù)據(jù)傳輸速率為:
在頻譜共享階段,PU在SU的干擾下發(fā)送數(shù)據(jù),PU的期望數(shù)據(jù)傳輸速率為R3:
其中,α為在頻譜共享階段,主用戶允許次用戶對其產(chǎn)生的干擾功率與主用戶接收端收到次用戶轉(zhuǎn)發(fā)信號功率的比值。
綜上所述,主用戶整體的平均數(shù)據(jù)傳輸速率的期望為:
定義主用戶整體的數(shù)據(jù)傳輸速率期望為PU的效用函數(shù) UP,即:
在協(xié)作頻譜共享過程中,SU消耗能量換取頻譜資源發(fā)送自身的數(shù)據(jù)。次用戶在頻譜共享階段以主用戶允許的最大功率發(fā)送信息,則在整個過程中發(fā)送自身數(shù)據(jù)的傳輸速率期望RS為:
其中,h1為次用戶發(fā)射端到主用戶接收端的信道增益,h2為次用戶發(fā)射端到自身接收端的信道增益,h3為主用戶發(fā)射端到次用戶接收端的信道增益,n1是次用戶接收端的噪聲功率。
在整個過程中,SU的消耗的總功率期望為:
其中,P/(2h1)表示在協(xié)作階段 SU 的平均功率,αP/h1表示次用戶發(fā)送自身數(shù)據(jù)的傳輸功率。
定義次用戶發(fā)送自身數(shù)據(jù)的傳輸速率期望RS減去消耗的代價為次用戶的效用函數(shù)US表達式為:
其中,C表示次用戶消耗單位能量的代價,通常由電池的能量轉(zhuǎn)化效率決定。
最優(yōu)合約設(shè)計問題為PU設(shè)計合約令自身獲得最大效用的問題,主用戶在追求最大效用的同時,需考慮次用戶的個人理性約束,即次用戶存在激勵與主用戶協(xié)作。
個人理性約束是指次用戶僅在自身獲得非負效用的條件下與主用戶進行協(xié)作頻譜共享。即滿足:
因此,優(yōu)化問題可以寫為:
式(12)是一個非凸問題,為了得到該問題的解,采用經(jīng)典的差分進化算法進行求解,算法的具體步驟[13]如下。
步驟1 隨機產(chǎn)生初始化種群。
步驟2 對初始化種群進行評價,即計算初始種群中每個個體的目標函數(shù)值。
步驟3 判斷是否達到終止條件或進化代數(shù)達到最大。若是,則進化終止,將此時的最佳個體作為解輸出。若否,則繼續(xù)。
步驟4 進行變異和交叉操作,對邊界條件進行處理,得到臨時種群。
步驟5 對臨時種群進行評價,計算每個個體的目標函數(shù)值。
步驟6 進行選擇操作,得到新種群。
步驟7 進化代數(shù)k=k+1,轉(zhuǎn)步驟3。
為了驗證本文提出協(xié)作頻譜共享模型和建立的合約優(yōu)化問題的有效性,基于MATLAB平臺對上述研究做了數(shù)值仿真實驗,其中采用差分進化算法求解式(12)。仿真的主要參數(shù)設(shè)置如下[9,10]:h1=2,h2=5,h3=0.5,n0=1,n1=1,P0=10,C=0.03。
由PU的效用函數(shù)可以看出,隨著次用戶的發(fā)射端到主用戶接收端的信道質(zhì)量的變化,PU獲得的效用受到影響,圖2具體分析了h1對UP的影響。由圖2可以看出,PU通過協(xié)作可以獲得更高的效用,且隨著h1的增大,主用戶獲得的效用增大。原因是在其他參數(shù)和合約不變的情況下,增大h1,SU獲得的效用不變,主用戶在中繼協(xié)作階段2可以獲得更大的數(shù)據(jù)傳輸速度,因而PU的效用增加。
圖2 SU發(fā)射端到PU接收端的信道增益對PU效用的影響
圖3分析了次用戶發(fā)射端到自身接收端的信道增益對PU獲得效用的影響。由圖3可以看出,隨著h2的增大,主用戶獲得的效用增大,這是因為在其他參數(shù)和合約不變的情況下,增大h2的會導(dǎo)致SU獲得的效用增加,因此主用戶可以令次用戶以更高的中繼功率轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)并且降低干擾約束,進而提高自身的效用。
圖3 SU發(fā)射端到自身接收端的信道增益對PU效用的影響
圖4分析了主用戶發(fā)射端到次用戶接收端的信道增益對PU獲得效用的影響。由圖4可以看出,隨著h3的增大,主用戶的效用減少,原因是在其他參數(shù)和合約不變的情況下,增大h3,PU對SU的干擾增大,SU的數(shù)據(jù)傳輸速度降低,從而導(dǎo)致PU降低中繼功率或者提高次用戶的干擾上限以獲得SU的中繼服務(wù),進而效用降低。
圖4 PU發(fā)射端到SU接收端的信道增益對PU效用的影響
為了探討次用戶消耗單位能量的代價C對PU獲得效用的影響,圖5研究了次用戶的單位能量代價由低到高變化時,PU獲得的效用。由圖5可以看出,當C較小時,PU可以獲得較大的效用,隨著次用戶的消耗單位能量的代價C增大,PU的效用降低,其根本原因是,增大C意味著在SU能量消耗不變的情況下,需要付出更大的代價,因此次用戶會使用更低的中繼功率或者以更大的功率發(fā)送自身的數(shù)據(jù),這必會引起PU的效用降低。
圖5 SU消耗單位能量的代價C對PU效用的影響
由以上仿真結(jié)果可知,PU在沒有額外投入頻譜資源的條件下,與SU進行協(xié)作獲得了更多的效用,即提高了平均傳輸速率,由于PU在協(xié)作中繼階段2無需發(fā)送信號,節(jié)省了功率,因此PU提高了能效和譜效。
本文提出了一種基于合約的認知無線電協(xié)作頻譜共享模型。模型中主、次用戶締結(jié)合約,合約規(guī)定次用戶在主用戶信道質(zhì)量較差時為主用戶提供中繼服務(wù),保證主用戶的通信鏈路正常運行,作為獎勵,當主用戶信道質(zhì)量好時,允許次用戶以underlay的方式共享信道。引入合約理論建模分析并評價了合約帶給雙方的效用,建立了主用戶獲得最大效用的優(yōu)化問題。數(shù)值仿真結(jié)果表明,通過建立該模型,主用戶不僅節(jié)省了發(fā)送功率,而且有效地提高了傳輸速率,進而提高了能效和譜效。另外,當模型中存在多個次用戶,主用戶需要對參與協(xié)作的次用戶個數(shù)以及對象進行選擇。因此,主用戶和多個次用戶的協(xié)作頻譜共享問題有待進一步研究。
[1]ZHAO Q.A survey of dynamic spectrum access[J].IEEE Signal Processing Magazine,2007,24(3):79-89.
[2]STIAKOGIANNAKIS I,PALKOPOULOU E,KLONIDIS D,et al.Dynamic cooperative spectrum sharing and defragmentation for elastic optical networks [J].IEEE/OSA Journalof Optical Communications&Networking,2014,6(3):259-269.
[3]NIYATO D.Dynamics of multiple-seller and multiple-buyer spectrum trading in cognitive radio networks:a game-theoretic modeling approach[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2009,8(8):1009-1022.
[4]HanY,PANDHARIPANDE A,TING SH.Cooperative spectrum sharing via controlled amplify and forward relaying[C]//2008 IEEE 19th International Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications,September 15-18,2008.New Jersey:IEEE Press,2008:1-5.
[5]ZHANG J,ZHANG Q.Stackelberggameforutility-based cooperative cognitive radio networks[C]/International Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing,May 18-21,2009,New Orleans,Louisiana,USA.New Jersey:IEEE Press,2009:23-32.
[6]趙楠,武明虎,周先軍,等.基于頻譜合約的協(xié)作頻譜共享方法[J].計算機應(yīng)用,2015,35:1805-1808.ZHAO N,WU MH,ZHOU X J,et al.Collaborative spectrum sharing method based on spectrum contracts [J].Computer Application,2015,35:1805-1808.
[7]劉丹丹.高能效頻譜共享協(xié)作通信機制研究[D].北京:北京郵電大學(xué),2014.LIU D D. Efficient spectrum sharing collaborative communication mechanism research [D].Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications,2014.
[8]BOLTON P, DEWATRIPONT M.Contracttheory [M].Cambridge:MIT Press,2005.
[9]DUAN L,GAO L,HUANG J.Cooperative spectrum sharing:a contract-based approach [J].IEEE Transactionson Mobile Computing,2014,13(1):177-187.
[10]FENG X,SUN G,GAN X,et al.Cooperative spectrum sharing in cognitive radio networks:a distributed matching approach[J].IEEE Transactions on Communications, 2014, 62 (8):2651-2664.
[11]余陽.認知無線電網(wǎng)絡(luò)協(xié)作頻譜共享策略研究[D].北京:北京郵電大學(xué),2014.YU Y.Cognitive radio network collaborative spectrum sharing strategy research [D].Beijing:Beijing University of Posts and Telecommunications,2014.
[12]王英偉.感知無線電中基于協(xié)作的頻譜共享技術(shù)研究[D].北京郵電大學(xué),2010.WANG Y W.Sharing technology in cognitive radio spectrum based on the collaborativeresearch [D].Beijing:Beijing University of Posts and Telecommunications,2010.
[13]周艷平,顧幸生.差分進化算法研究進展[J].化工自動化及儀表,2007(3):1-6.ZHOU Y P,GU X S.Research progress of differential evolution algorithm[J].Chemical Industry Automation and Instrumentation,2007(3):1-6.
A contract-based cooperative spectrum sharing model in cognitive radio network
SHI Guangqiang,LIU Ying,MU Xiaomin
School of Information Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China
A contract-based cooperative spectrum sharing model in cognitive radio network was proposed.In this model,secondary user offers relay service for primary user when primary user’s channel is poor.In return,when primary user’s channel is good,secondary user can use spectrum with the underlay mode under the condition that the interference is limited.Contract theory in economics was introduced to this framework,the problem of collaboration between the primary and secondary users was modeled as a contract design problem,and the effectiveness function of evaluate primary and secondary users on contract revenue was set up.And the differential evolution algorithm was used to solve the problem.Finally,in different circumstances,primary user collaboration and un-collaboration were contrasted.The results showed that the main users under the condition of no additional input spectrum,not only save the sending power,but also effectively improve the data transfer rate,and improve the energy efficiency and spectrum efficiency.
cooperative spectrum sharing,contract theory,optimization problem,differential evolution algorithm
s:The National Natural Science Foundation of China (No.61271421),Education Department Foundation of Zhejiang Province(No.112102210507)
TN92
A
10.11959/j.issn.1000-0801.2016143
2015-07-27;
2016-05-09
國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61271421);浙江省教育廳科學(xué)基金資助項目(No.112102210507)
師光強(1990-),男,鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院碩士生,主要研究方向為認知無線電頻譜接入。
劉穎(1991-),女,鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院碩士生,主要研究方向為認知無線電頻譜接入。
穆曉敏(1955-),女,鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,主要研究方向為多天線無線通信系統(tǒng)、認知無線電、通信信號處理、圖像信號處理等。