方浩軍，齊麗娜

(南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003)

認知無線電技術是提高頻譜資源利用率的主要解決方案之一，已成為近年來的熱點研究問題。過去10年中，認知無線電技術作為無線通信中頻譜稀缺問題的有效解決方案受到了廣泛關注，其允許次用戶（Secondary User，SU）在不影響主用戶（Primary User，PU）通信的前提下接入主用戶信道并進行數(shù)據(jù)傳輸。頻譜感知作為認知無線電技術中的必要步驟，確保次用戶感知主用戶授權信道并及時檢測頻譜的占用狀態(tài)。當授權信道未被主用戶占用時，次用戶便接入信道并進行數(shù)據(jù)傳輸，反之，次用戶等待或選擇另一個信道進行感知［1-2］。在認知無線電網(wǎng)絡（Cognitive Radio Network，CRN）中，次用戶隨機選擇信道進行感知操作時，信道感知結(jié)果為占用狀態(tài)概率較高，從而導致系統(tǒng)吞吐量較低［3-4］。這個問題已被廣泛研究，文獻［5］提出了一種利用無線電環(huán)境地圖作為輔助系統(tǒng)的閾值自適應協(xié)作頻譜感知方法，通過高可靠性的協(xié)作感知方法作出全局的決策，提高了網(wǎng)絡吞吐量并降低了漏檢概率。文獻［6］提出了一種執(zhí)行頻譜感知和調(diào)度的跨層框架，用以實現(xiàn)主用戶和次用戶吞吐量之間的最佳平衡。

在現(xiàn)有的研究工作中，很少有研究嘗試提高次用戶的吞吐量，而如何提高選擇空閑信道進行感知的概率成為提高次用戶吞吐量的關鍵。頻譜預測技術基于歷史數(shù)據(jù)預測未來的信道狀態(tài)。文獻［7］討論了認知無線電網(wǎng)絡中關于使用頻譜預測技術的研究現(xiàn)狀?；陬l譜預測，次用戶可以選擇空閑概率較高的信道進行感知。因此，次用戶正確感知信道為空閑的概率能得到顯著的提高，從而提高次用戶吞吐量。為解決次用戶在認知無線電網(wǎng)絡中的低吞吐量問題，本文重新設計次用戶的幀結(jié)構，在感知階段之前增加協(xié)作頻譜預測階段，并推導出次用戶吞吐量的近似表達式。通過融合次用戶預測結(jié)果提高預測精度。文獻［8］提出了基于隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的頻譜預測方法，由于在大型認知無線電網(wǎng)絡中，信道的真實狀態(tài)對次用戶是不可見的，即隱藏狀態(tài)，次用戶通過感知獲得的信道狀態(tài)為觀察狀態(tài)。次用戶可以通過歷史感知結(jié)果數(shù)據(jù)對信道狀態(tài)進行預測，并選擇預測結(jié)果為空閑的信道進行感知。文獻［9］提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡（Back Propagation Neural Network）的預測算法，使用二進制序列訓練預測器，基于主用戶的歷史數(shù)據(jù)預測下一個時隙內(nèi)主用戶的活動狀態(tài)，重復訓練直至達到均方誤差最小值，訓練完成，便可投入使用。文獻［10］提出了一種基于移動平均算法（Moving Averaging Algorithm，MAA）的能量預測方法，其中的頻譜預測機制基于時間頻譜狀態(tài)序列，但MAA只適用于頻譜狀態(tài)變化微小且短時間的預測。文獻［11］中的研究結(jié)果表明，多用戶的協(xié)作感知性能優(yōu)于單用戶。對于頻譜預測，多用戶協(xié)作也同樣可以提高預測準確率，因此，使用協(xié)作頻譜預測技術的優(yōu)勢顯而易見。但對于多用戶協(xié)作頻譜預測的研究相對較少。文獻［12］將協(xié)作策略用于存在多個次用戶和多個主用戶的認知無線網(wǎng)絡環(huán)境，通過協(xié)作頻譜預測技術避免次用戶之間的自干擾，證明了預測準確度與協(xié)作用戶數(shù)量存在優(yōu)化關系。

綜合以上研究成果，本文考慮基于協(xié)作預測技術和分頻工作思想，重新設計次用戶的幀結(jié)構。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)幀結(jié)構相比，本文提出的方案有更優(yōu)的認知無線電系統(tǒng)吞吐量。

1 系統(tǒng)模型和分析

1.1 CR中的信號模型

傳統(tǒng)感知模型指的是在認知無線電網(wǎng)絡中，次用戶對授權信道頻譜進行感知操作，從而得到主用戶在當前時隙的活動狀態(tài)。一般情況下，將次用戶進行感知操作得到的主用戶信號假設為一個二元模型［13］

其中，t=1，2，…，N代表第t個采樣時間點，N=2TsW，Ts和W 分別代表感知時間以及感知帶寬，x（t）為接收信號，h為信道增益，本文假設h是常數(shù)，s（t）為PU的發(fā)射信號，n（t）為接收信道的高斯白噪聲，H1表示感知信道此時處于被占用狀態(tài)，H0表示感知信道此時處于空閑狀態(tài)。

1.2 傳統(tǒng)幀結(jié)構及吞吐量分析

傳統(tǒng)的認知無線電網(wǎng)絡中，次用戶的感知幀結(jié)

構如圖1所示［1-2］。假設次用戶的一個感知時隙長度為T，吞吐量定義為C。次用戶在一個幀時隙內(nèi)的感知結(jié)果有3種情況：感知結(jié)果為占用狀態(tài)，則次用戶暫時處于等待期，吞吐量C=0；感知為空閑狀態(tài)，對應有兩種可能，感知正確，即信道狀態(tài)為空閑，感知錯誤，即信道真實狀態(tài)為占用狀態(tài)，這兩種情況對應的吞吐量分別為

其中，C0表示感知結(jié)果為空閑，且信道真實狀態(tài)也為空閑時的吞吐量；C1表示感知結(jié)果為空閑，但信道真實狀態(tài)為占用時的吞吐量。SNRs代表次用戶接收機處收到次用戶信號時的信噪比，SNRp代表次用戶接收機處收到主用戶信號時的信噪比。Pd代表檢測概率（即真實狀態(tài)為占用，感知結(jié)果為占用的概率），Pf代表虛警概率（即真實狀態(tài)為空閑，感知結(jié)果為占用的概率）。

2 基于協(xié)作頻譜預測的頻譜感知模型

2.1 協(xié)作預測方法下的感知幀結(jié)構

本節(jié)主要分析如何對傳統(tǒng)的感知幀結(jié)構進行優(yōu)化處理，目的是在一定條件下盡可能最大化系統(tǒng)吞吐量。文獻［13］提出一種改進的幀結(jié)構，如圖2所示，即在頻譜感知之前加上協(xié)作頻譜預測階段，采用基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。信道預測結(jié)果分為預測為空閑和預測為占用，相對應的概率為P0p（空閑）和P1p（占用）

其中，Ppd代表預測準確度。

信道的真實狀態(tài)和預測狀態(tài)之間的概率分布如表1所示。

表1 預測狀態(tài)分布及相應概率

2.2 加入頻譜分割后改進的感知幀結(jié)構

本文的主要思路是對傳統(tǒng)幀結(jié)構進行改進，引入分頻工作思想，結(jié)合協(xié)作頻譜預測和頻譜分割技術，進一步改進次用戶的感知幀結(jié)構，并參考文獻［14］中的協(xié)作頻譜預測方法。如圖3所示，首先選擇將幀時隙的帶寬在頻域上分為兩個部分，Wb頻帶用于進行協(xié)作頻譜預測和頻譜感知，W-Wb頻帶用于傳輸數(shù)據(jù)。兩個子頻段在時域上的時間均為時隙長度T。這種設計的優(yōu)勢在于解決了傳統(tǒng)幀結(jié)構感知有間斷的問題，即感知過程可以連續(xù)進行，具體表現(xiàn)為，如果在當前幀時隙內(nèi)的感知狀態(tài)為空閑，則下一幀在該子頻帶傳輸數(shù)據(jù)，并且下一幀內(nèi)繼續(xù)感知。否則，次用戶進入等待狀態(tài)。

如圖3所示，改進后的幀結(jié)構不僅解決了感知中斷問題，而且在時域上，兩個子頻帶時間均為時隙長度T，即在一個時隙T內(nèi)用于傳輸數(shù)據(jù)的時間也為T，這極大地增加了數(shù)據(jù)傳輸時間。而傳統(tǒng)的幀結(jié)構，總會有一些時間上的損耗，或用于感知工作，或用于預測工作，但是如圖3所示的幀結(jié)構將整個時隙T都用于傳輸數(shù)據(jù)，從而有效地提升了系統(tǒng)吞吐量。

基于圖3的幀結(jié)構，式（2）和式（3）得到相應改進，如式（6）和式（7）所示

2.3 系統(tǒng)吞吐量分析

本文的系統(tǒng)模型參考文獻［15］設定。假定在認知無線電網(wǎng)絡中主用戶信道數(shù)量為N，次用戶數(shù)量為M，每個主用戶活動獨立，不受其他用戶影響。設定當信道狀態(tài)是占用時為1，當信道狀態(tài)是空閑時為0。次用戶機會性地訪問授信信道。主用戶的到達時間間隔服從參數(shù)為λ的泊松分布，主用戶的用頻持續(xù)時間服從參數(shù)為μ的二項分布。假設信道被隨機地分配，當所有信道都被占用時的概率為Pn1，而在N個信道中存在空閑信道的概率為Pn0。Pn0和Pn1分別如式（8）和式（9）所示

其中，N為授信信道數(shù)，k為N個授信信道中存在的空閑信道數(shù)。

當經(jīng)過協(xié)作預測階段后存在空閑信道時，從空閑信道中選擇一條進行感知操作。而當協(xié)作預測狀態(tài)為占用的時候，隨機選擇一條信道進行感知操作，這是由于預測存在錯誤概率，即有可能將空閑狀態(tài)的信道預測為占用狀態(tài)。在協(xié)作階段，對多個次用戶的預測結(jié)果進行進一步地處理。在小范圍內(nèi)的次用戶之間進行協(xié)作，將其中一個次用戶作為協(xié)作組leader，剩余的次用戶作為follower，follower用戶的預測數(shù)據(jù)集中傳給leader用戶，然后根據(jù)“少數(shù)服從多數(shù)”原則，進一步地融合預測數(shù)據(jù)。單個幀長內(nèi)次用戶的協(xié)作時間開銷定義為Tc

其中，k代表參與協(xié)作的次用戶數(shù)量，N為授信信道數(shù)量，T代表幀長，C0由式（6）給出。

依照重新設計的幀結(jié)構，每一幀中次用戶用于傳輸信息的持續(xù)時間為幀長T，而頻譜感知持續(xù)時間參考文獻［16］為Ts，如式（11）所示其中，SNRp為主用戶信號在次用戶收發(fā)機處的信噪比，fs為采樣頻率，Pd和Pf分別為檢測概率和虛警概率。本文中Pd，Pf給定，因此Ts可視為常量。

另外，信道的感知結(jié)果可能出現(xiàn)感知錯誤的情況。從真實狀態(tài)到預測結(jié)果，再到感知結(jié)果的關系路線圖，如圖4所示。

如圖4所示，只有當感知結(jié)果為空閑時，次用戶才會嘗試接入信道，因此只需要關注概率為P6，P8，P10和P12這4種情況，分別代表了預測結(jié)果為1、感知結(jié)果為0、真實狀態(tài)為1，預測結(jié)果為0、感知結(jié)果為0、真實狀態(tài)為1，預測結(jié)果為1、感知結(jié)果為0、真實狀態(tài)為0，預測結(jié)果為0、感知結(jié)果為0、真實狀態(tài)為0。P6，P8，P10和P12分別為

其中，P（H1）和P（H0）分別代表信道狀態(tài)為占用時的概率和信道狀態(tài)為空閑時的概率。P（H1）通常被看作主用戶的通信強度，Ppd則代表預測的準確度，Pn0和Pn1分別由式（8）和式（9）給出，Pp1和Pp0分別由式（4）和式（5）給出，Pd和Pf分別為檢測概率和虛警概率。

推導得出平均吞吐量的表達式為

由于Pd和Pf的值由接收機決定，因此在本文中被視為常數(shù)，進而可以推斷出吞吐量C主要由預測的準確度，授信信道N的數(shù)量，通信強度P（H1）以及帶寬決定。本文沿用文獻［14］中提出的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型進行協(xié)作預測，因此預測準確度Ppd受協(xié)作預測模型的影響。而文獻［14］已經(jīng)證明了神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法能有效地提高預測準確度，進而提升吞吐量性能。本文選擇在協(xié)作預測基礎之上結(jié)合頻譜分割技術，在協(xié)作預測中采用分組-聚簇融合的方式，減少單次上傳預測結(jié)果的次用戶的數(shù)量，進而降低了用于進行感知、協(xié)作和預測的帶寬Wb，提升了用于傳輸數(shù)據(jù)的帶寬，從而進一步提升系統(tǒng)吞吐量。

3 仿真結(jié)果分析

3.1 仿真參數(shù)設置

IEEE 802.22［16］基于認知無線電，是第一個全球無線電標準，在一定的無線區(qū)域網(wǎng)絡內(nèi)分配無線電資源而不會對主用戶產(chǎn)生干擾，因此本文仿真參數(shù)全部依照IEEE 802.22的無線網(wǎng)絡標準設定。參考文獻［13］，單個次用戶用于頻譜預測的時間設置為5 ms。具體參數(shù)設置如表2所示。

表2 仿真參數(shù)表

仿真中設定授信信道數(shù)N為30，次用戶數(shù)量M為15。仿真中僅考慮信道為確定信道，因此SNRs設置為20 dB。

3.2 歸一化吞吐量

給定一個時隙內(nèi)的最大吞吐量公式為

歸一化吞吐量公式為

由于仿真中需要比較傳統(tǒng)幀結(jié)構和改進后的幀結(jié)構在吞吐量性能方面的差異，因此需要給出傳統(tǒng)幀結(jié)構吞吐量公式，如式（19）所示

推導出原始的歸一化吞吐量公式，如式（20）所示

3.3 性能分析

本文首先比較了改進后幀結(jié)構在不同的Ppd（預測準確度）下，吞吐量的性能差異，設定Wb為相同值，即Wb=Ws=0.6 MHz。當Ppd的值分別為0.95，0.90，0.85和0.80時，改進后幀結(jié)構的歸一化吞吐量變化如圖5所示。從圖5中可以看出，通信強度相同時，當預測準確度下降，吞吐量隨之下降，而預測準確度相同時，隨著主用戶通信強度的增加，吞吐量下降。當P（H1）為0.7時，吞吐量性能開始急劇下降。當P（H1）達到峰值（即全占用的情況）時，吞吐量卻沒有到達0，原因是預測和感知存在一定誤差，因此盡管真實狀態(tài)下信道全占用，但是依舊會有次用戶預測結(jié)果顯示信道狀態(tài)為空閑，從而導致最終結(jié)果只會逐漸逼近0。由此可見預測準確度對吞吐量性能的影響。

同時，仿真還比較了傳統(tǒng)幀結(jié)構和改進后幀結(jié)構在吞吐量性能上的差異，這里設定Ppd=0.95，Wb=Ws=0.6 MHz。如圖6所示，在通信強度的遞增過程中，傳統(tǒng)幀結(jié)構下的歸一化吞吐量遞減趨勢較為明顯，且與改進后幀結(jié)構的歸一化吞吐量之間的差值逐漸增大?？梢钥闯鲈谥饔脩敉ㄐ艔姸认嗤瑫r，改進后幀結(jié)構在吞吐量性能上總是優(yōu)于傳統(tǒng)幀結(jié)構。

4 結(jié)束語

本文通過在傳統(tǒng)的感知幀結(jié)構上進行改進，加入?yún)f(xié)作頻譜預測階段，并引入分頻工作思想，增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間，從而提高系統(tǒng)吞吐量。通過仿真，在不同預測準確度和不同主用戶通信強度下對提出的方案進行了驗證，以及將改進后幀結(jié)構與傳統(tǒng)幀結(jié)構在吞吐量性能方面進行了比較。仿真結(jié)果表明，本文采用改進后的幀結(jié)構方案，可以在很大程度上提升系統(tǒng)吞吐量。然而，在仿真中可以看出，預測精度對系統(tǒng)吞吐量影響很大，頻譜的預測方法有待進一步改進，后續(xù)將進行深入研究。