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        認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能效率調(diào)度建模研究

        2017-04-26 05:28:22董春利
        無(wú)線互聯(lián)科技 2017年6期
        關(guān)鍵詞:效率

        董春利,王 莉

        (南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子信息工程學(xué)院,江蘇 南京 211188)

        認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能效率調(diào)度建模研究

        董春利,王 莉

        (南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子信息工程學(xué)院,江蘇 南京 211188)

        隨著對(duì)環(huán)境問(wèn)題的關(guān)注和綠色通信的興起,認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)必須從節(jié)能效率角度考慮。為節(jié)能效率最大化制定的調(diào)度問(wèn)題,是一個(gè)很難解決的非線性規(guī)劃問(wèn)題。為尋求替代計(jì)算更容易的解決方案,文章提出了一個(gè)多項(xiàng)式時(shí)間啟發(fā)式算法,即節(jié)能效率啟發(fā)式調(diào)度,從而使分配到每個(gè)空閑頻率的認(rèn)知用戶,達(dá)到最高節(jié)能效率。

        認(rèn)知無(wú)線電;節(jié)能效率;啟發(fā)式調(diào)度;信道切換

        認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Radio Network, CRNs),由于其機(jī)會(huì)傳輸和動(dòng)態(tài)頻譜接入(Dynamic Spectrum Access, DSA)的能力,使無(wú)線電頻譜得到有效利用。CRNs的集中式資源分配,稱為調(diào)度,大多在吞吐量效率視角下得到了很好的研究[1]。此外,公平性和服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題也有一些研究[2]。然而,在CRNs調(diào)度中,節(jié)能效率作為一個(gè)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)卻被忽視了。隨著綠色通信的興起,位于認(rèn)知基站(Cognitive Base Station, CBS)的認(rèn)知調(diào)度應(yīng)考慮節(jié)能效率。

        CRNs的調(diào)度,是一個(gè)非線性規(guī)劃(Nonlinear Programming, NLP)問(wèn)題[3]。為了克服這種計(jì)算的復(fù)雜性,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)多項(xiàng)式時(shí)間啟發(fā)式算法,節(jié)能效率啟發(fā)式調(diào)度(Energy Efficient Heuristic Scheduling, EEHS),來(lái)解決這一問(wèn)題。

        1 系統(tǒng)模型與假設(shè)

        考慮一個(gè)集中式CRN,服務(wù)N個(gè)CRS,主網(wǎng)絡(luò)具有F個(gè)非重疊正交頻率。每個(gè)主信道的占用狀態(tài)被建模為一個(gè)兩狀態(tài)的馬爾可夫鏈,表示空閑和繁忙狀態(tài)的信道。一個(gè)信道的空閑概率是pidle。PN和CRN以時(shí)間同步的方式運(yùn)作,后者與前者同步。假定PU頻譜占用,由CBS從外部實(shí)體檢索,如白色空間數(shù)據(jù)庫(kù)[4]。

        在頻率f,鏈路li,f記作CRi和CBS之間的信道,每幀開(kāi)始時(shí),每個(gè)CR將自己的狀態(tài)[Ri,Qi],發(fā)送到CBS。Ri=[Ri,f]表示在一幀中,通過(guò)每個(gè)鏈路li,f,能被傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)的矢量,Qi是在CRi緩沖區(qū)的比特?cái)?shù)。

        1.1 鏈路容量計(jì)算

        令Bi,f為通過(guò)香農(nóng)定理計(jì)算的鏈路li,f的容量,Ri,f是在鏈路li,f的一幀時(shí)間T,由CRi發(fā)送的最大比特?cái)?shù),計(jì)算如下:

        其中,Ti,f是CR切換到f的信道切換時(shí)間。然而,CR不

        csii能傳輸超過(guò)緩沖區(qū)的比特?cái)?shù)。因此,鏈路li,f的有效速率Ci,f受到Ri,f和CRi的緩沖區(qū)中的比特?cái)?shù)的限制。Ci,f計(jì)算如下:

        計(jì)算出總的CRN吞吐量如下

        當(dāng)f被分配給CRi,Xi,f=1;反之,則為0。

        1.2 能耗模型

        在考慮上述狀態(tài)后, CRi能耗計(jì)算如下:

        上述公式第一項(xiàng)是傳輸,第二項(xiàng)是空閑,第三項(xiàng)信道切換。

        2 CRNS節(jié)能效率調(diào)度

        在一個(gè)觀察周期T,節(jié)能效率定義為每單位能量消耗所得到的吞吐量。直接來(lái)自這個(gè)正式定義,比特/每焦耳的容量作為一個(gè)度量,衡量一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能效率。利用(4)—(5)分別計(jì)算總CRN吞吐量(R)和總CRN能耗(E),CRN的節(jié)能效率計(jì)算如下:

        然后,節(jié)能效率最大化問(wèn)題用公式表示如下:

        其中x→-[X,i∈{1,..,N},f∈{1,..,F}]是元素X的分配矢

        i,fi,f量。由于假設(shè)所有的CRS有一個(gè)天線,約束(8)確保每個(gè)CR被分配到最多一個(gè)頻率。在特定的時(shí)間和頻率,認(rèn)為一個(gè)疊加模型只有一個(gè)CR是活躍的。為防止在一個(gè)頻帶中同時(shí)傳輸,通過(guò)約束(9)來(lái)保證這一點(diǎn)。約束(10)表示Xi,f是一個(gè)二進(jìn)制變量。

        在每一幀的開(kāi)始,調(diào)度器求解P1,并廣播調(diào)度策略x→ ,接著CRS調(diào)整天線到分配的頻率上,如果它們被選擇來(lái)發(fā)送,由于非線性目標(biāo)函數(shù),P1不易計(jì)算求解,P1的最優(yōu)解可通過(guò)對(duì)問(wèn)題的小實(shí)例窮舉搜索發(fā)現(xiàn)。然而,對(duì)有許多CRS和頻率的實(shí)際網(wǎng)絡(luò),這樣的解決方法是不恰當(dāng)?shù)?。因此提出了?jié)能效率啟發(fā)式調(diào)度,它對(duì)P1是一個(gè)多項(xiàng)式時(shí)間的文章啟發(fā)式算法。

        3 節(jié)能效率啟發(fā)式調(diào)度

        定義Cidle表示空閑頻率的集合,R={Ci,f}是各環(huán)節(jié)li,f有效率的集合,Ntx是CRS一個(gè)傳輸請(qǐng)求的集合(即當(dāng)Q>0時(shí)的CRi)。令ε={Ei,f},是指能量消耗值的集合,如果CRi指定頻率f和發(fā)送這個(gè)頻率。Cidle的基數(shù)用|Cidle|表示,等于空閑頻率的數(shù)目。一個(gè)傳輸請(qǐng)求的CRS數(shù)目是Ntx={Ntx}。

        令ηi,f為CRi通過(guò)頻率f傳輸產(chǎn)生的節(jié)能效率,用公式表示為:

        節(jié)能效率啟發(fā)式調(diào)度貪婪地給在這個(gè)頻率能達(dá)到最大節(jié)能效率,即有最高的ηi,f的CR分配每個(gè)空閑頻率,EEHS 操作應(yīng)用見(jiàn)算法1中列出的步驟。

        Algorithm 1. Energy-efficient heuristic scheduler: EEHS

        4 結(jié)語(yǔ)

        在這項(xiàng)工作中,為認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)制定了一種節(jié)能效率最大化的調(diào)度,提出了EEHS,在多項(xiàng)式時(shí)間里運(yùn)行的一個(gè)啟發(fā)式算法,實(shí)現(xiàn)節(jié)能效率資源分配。然而,頻譜感知是真正自治的CRNs的主要步驟,今后將把傳輸功率自適應(yīng)加入到該策略中。

        [1]TUMULURU V, WANG P, NIYATO D.A novel spectrum scheduling scheme for multi-channel cognitive radio network and performance analysis[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011(4):1849-1858.

        [2]WANG B, ZHAO D. Scheduling for long term proportional fairness in a cognitive wireless network with spectrum underlay[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2010(3):1150-1158.

        [3]SUZAN B, FATIH A. Scheduling in centralized cognitive radio networks for energy efficiency[J]. IEEE Transactions on Vehicular Tech nology, 2013(2):582-595.

        [4]MURTY R, CHANDRA R, MOSCIBRODA T. Senseless: a database driven white spaces network[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2012(2):189-203.

        Research on energy efficiency scheduling modeling for cognitive radio networks

        Dong Chunli, Wang Li
        (College of Electronic and Information Engineering, Nanjing Vocational Institute of Transport Technology, Nanjing 211188, China)

        With the growing concern on environmental issues and the emergence of green communications paradigm, cognitive radio(CR) networks have to be considered from an energy efficiency perspective. It is a nonlinear programming(NLP)problem to formulate the scheduling problem as energy efficiency maximization problem and thereby hard to solve. In order to seek for easier solutions as alternate computation, this paper proposes a polynomial time heuristic algorithm, energy efficiency heuristic scheduler, which allocates each idle frequency to the CR that attains the highest energy efficiency at this frequency.

        cognitive radio; energy efficiency;heuristic scheduler;channel switching

        南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院高層次人才科研基金項(xiàng)目;項(xiàng)目編號(hào):No. 440105001。

        董春利(1964—),男,山東青島,博士,教授;研究方向:認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò),與下一代無(wú)線泛在網(wǎng)絡(luò)。

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