曹潤(rùn)生 田嘉琪

摘要：隨著無(wú)線(xiàn)通信業(yè)務(wù)的迅速增長(zhǎng)，有限的頻譜資源越來(lái)越搶手，同時(shí)現(xiàn)有的固定頻譜分配方式較難滿(mǎn)足通信終端對(duì)頻譜資源的需求。認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)通過(guò)感知獲取系統(tǒng)中的自由頻譜資源信息，并使用相應(yīng)的頻譜分配算法選擇當(dāng)前系統(tǒng)中的自由頻譜資源，供網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)在系統(tǒng)中進(jìn)行分配。頻譜分配過(guò)程中，傳統(tǒng)算法較難實(shí)現(xiàn)公平性和系統(tǒng)效能最大化，而對(duì)傳統(tǒng)算法進(jìn)行智能優(yōu)化往往是解決問(wèn)題的有效途徑。本文將對(duì)目前認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，并通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)算法及相關(guān)優(yōu)化算法進(jìn)行分析和敘述，以便未來(lái)更好地解決頻譜分配中的問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電;頻譜分配;智能計(jì)算

中圖分類(lèi)號(hào)：TB文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.13.074

1緒論

進(jìn)入信息時(shí)代，人們對(duì)于無(wú)線(xiàn)通信需求的快速增長(zhǎng)，導(dǎo)致本就十分寶貴的無(wú)線(xiàn)電頻譜資源變得更加緊張與稀缺。人們?cè)趯?duì)無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)開(kāi)展研究時(shí)，發(fā)現(xiàn)頻譜資源并沒(méi)有得到充分地利用，往往存在部分頻段過(guò)度擁擠、而部分頻段空閑的現(xiàn)象。特別是美國(guó)在進(jìn)行NRT項(xiàng)目（國(guó)家無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)研究實(shí)驗(yàn)床）時(shí)，實(shí)驗(yàn)人員發(fā)現(xiàn)，低于3GHz的頻段平均綜合頻譜利用率只能達(dá)到5%左右。因此，對(duì)于如何優(yōu)化分配方式和提升認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電頻譜這種不可再生資源的利用率，已經(jīng)成為各個(gè)國(guó)家十分關(guān)心的問(wèn)題。

認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)（CRT）所蘊(yùn)含的巨大發(fā)展?jié)摿σl(fā)了國(guó)內(nèi)外各研究機(jī)構(gòu)的普遍關(guān)注。從Joseph Mitola博士于1999年首先提出并系統(tǒng)性地闡述了“認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電”這一新概念開(kāi)始，便有很多國(guó)內(nèi)外的研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)便對(duì)其展開(kāi)了研究。截至目前，國(guó)際上較為著名的課題研究成果有如以下項(xiàng)目：來(lái)自Brodersen教授的CORVUS體系，由美國(guó)DARPA研究的“下一代”項(xiàng)目，歐盟提出的E2R項(xiàng)目，Jondral教授所提出的基于OFDM的頻譜池系統(tǒng)等。同時(shí)，為了填補(bǔ)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域的空白，美國(guó)電氣與電子工程學(xué)會(huì)（IEEE）積極制定與認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電相關(guān)的IEEE標(biāo)準(zhǔn)，并于2004年底成立了IEEE802.22工作組。

我國(guó)對(duì)于認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電領(lǐng)域的研究相較外國(guó)進(jìn)度較為落后。上世紀(jì)80年代后期，伴隨著我國(guó)對(duì)高科技的戰(zhàn)略需求，國(guó)內(nèi)眾多知名科學(xué)家聯(lián)合提出“863”計(jì)劃（國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃）。2005年，國(guó)家針對(duì)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)在計(jì)劃中進(jìn)行增補(bǔ)并設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)研究課題，同時(shí)加大對(duì)技術(shù)的研究力度和經(jīng)費(fèi)支持。課題設(shè)立的三年后，國(guó)家“973”計(jì)劃（國(guó)家重點(diǎn)研究發(fā)展計(jì)劃）也圍繞著CRT技術(shù)的開(kāi)發(fā)設(shè)立了多項(xiàng)課題研究，為我國(guó)無(wú)線(xiàn)通信領(lǐng)域的長(zhǎng)足發(fā)展奠定基礎(chǔ)。隨著近年來(lái)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)的普及，眾多高校如北京郵電大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等也投身其中，圍繞認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電頻譜分配的算法展開(kāi)研究。

2認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電概述及頻譜分配模型

2.1認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電的概述

隨著科技的發(fā)展，無(wú)線(xiàn)電技術(shù)也有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電（CR）是在經(jīng)歷了硬件無(wú)線(xiàn)電和軟件無(wú)線(xiàn)電迭代后形成的智能無(wú)線(xiàn)電技術(shù)。作為一種頻譜分配共享技術(shù)，認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電在處理任務(wù)時(shí)，能夠做到更加智能、精準(zhǔn)。它可以依靠自身來(lái)識(shí)別空閑的頻譜資源并進(jìn)行分配。同時(shí)，CRT具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行感知并對(duì)自身進(jìn)行針對(duì)性地修改，并結(jié)合過(guò)往頻譜分配過(guò)程中所形成的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律更好地進(jìn)行服務(wù)。認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)很大程度上推進(jìn)了無(wú)線(xiàn)通信的發(fā)展。

相較于傳統(tǒng)的無(wú)線(xiàn)電技術(shù)，CRT具有以下兩點(diǎn)優(yōu)勢(shì)能力：一是環(huán)境認(rèn)知能力，正如其名一般，認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)可以對(duì)系統(tǒng)環(huán)境進(jìn)行探測(cè)認(rèn)知，感知空閑頻譜資源、分析用戶(hù)和頻譜特性、并結(jié)合特征進(jìn)行頻譜分配決策;二是系統(tǒng)重配置能力，認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)可以在硬件條件不發(fā)生任何變動(dòng)的同時(shí)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)頻譜的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

2.2認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電中的關(guān)鍵技術(shù)

科學(xué)家在研究過(guò)程中，指出認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電中對(duì)頻譜的感知、決策、切換與共享這四項(xiàng)為關(guān)鍵技術(shù)。其中：頻譜感知作為CRT的根本，可以有效地發(fā)掘到其鄰近的頻譜資源;頻譜決策可以使算法找出最符合用戶(hù)要求的空閑頻段，為其提供高質(zhì)量的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電服務(wù);頻譜切換可保證頻譜發(fā)生變化時(shí)繼續(xù)保障通信;頻譜共享可以在高需求的前提下提升頻譜資源利用率，從使用角度緩解頻譜資源稀缺問(wèn)題。近年來(lái)，由于頻譜利用率這一問(wèn)題得到廣泛關(guān)注，因此許多研究機(jī)構(gòu)都以如何共享頻譜資源為重點(diǎn)進(jìn)行研究。

2.3常見(jiàn)的部分認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)頻譜分配算法

（1）煙花爆炸算法。

基于煙花爆炸模型的頻譜分配算法的靈感來(lái)自禮花綻放的情景。該算法往往適用于連續(xù)型變量，當(dāng)每個(gè)“煙花”個(gè)體爆炸時(shí)，算法將會(huì)自動(dòng)開(kāi)展分布式搜索，并進(jìn)行大量的信息交互。與此同時(shí)，煙花爆炸半徑與產(chǎn)生火花數(shù)目的差異也決定了其自身信息搜索能力的差異。

（2）圖論著色算法。

基于圖論著色模型的頻譜分配算法運(yùn)行時(shí)，會(huì)將待分配的用戶(hù)繪制成一張網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，其中頂點(diǎn)代表系統(tǒng)中的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電用戶(hù)，點(diǎn)與點(diǎn)之間連接的每一條邊代表用戶(hù)間的一條頻譜通信信道，在相應(yīng)干擾和約束條件下，根據(jù)圖論著色理論原則給頂點(diǎn)分配顏色，進(jìn)而分配系統(tǒng)內(nèi)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電頻譜資源。

（3）拍賣(mài)競(jìng)價(jià)算法。

基于拍賣(mài)競(jìng)價(jià)的頻譜分配算法中，授權(quán)用戶(hù)和次用戶(hù)分別充當(dāng)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電頻譜資源分配這場(chǎng)“拍賣(mài)會(huì)”的拍賣(mài)人和投標(biāo)人，圍繞頻譜資源這件“商品”開(kāi)展“競(jìng)價(jià)拍賣(mài)”。當(dāng)授權(quán)用戶(hù)有空閑頻段時(shí)，可以選擇有償轉(zhuǎn)讓使用權(quán)以此獲得一定收益，次用戶(hù)也能夠以合適的價(jià)格獲得頻段來(lái)滿(mǎn)足通信需求。這樣在避免資源浪費(fèi)、提高利用率的同時(shí)，也為授權(quán)用戶(hù)帶來(lái)了收益。

（4）博弈論算法。

基于博弈論的頻譜分配算法適用于分布式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電用戶(hù)看作是博弈參與者，信道選擇看作博弈策略，最后得到信道的質(zhì)量信息。整個(gè)算法依賴(lài)效益函數(shù)使用，要保證納什均衡，并確保最后結(jié)果的最優(yōu)性。

3部分算法研究及優(yōu)化綜述

3.1煙花爆炸算法

（1）研究方法分析。煙花爆炸算法（Fireworks Algorithm）源自非自然界，是受禮花綻放時(shí)產(chǎn)生火花的啟發(fā)而產(chǎn)生的一種算法。在算法中，每一個(gè)煙花都被視作一個(gè)可行的分配方法，進(jìn)行鄰域搜索的過(guò)程類(lèi)似于煙花爆炸產(chǎn)生火花，系統(tǒng)利用爆炸時(shí)產(chǎn)生的強(qiáng)大爆發(fā)性進(jìn)行信息資源交互。煙花不同，則其爆炸半徑和產(chǎn)生的火花數(shù)也不同，這導(dǎo)致了煙花爆炸算法具備自我調(diào)節(jié)搜索能力的特性。煙花爆炸算法的迭代運(yùn)算過(guò)程由爆炸算子、變異算子、選擇策略等部分組成，算法運(yùn)行直至實(shí)現(xiàn)用戶(hù)分配到符合自身要求的頻譜后停止。煙花爆炸算法正如其名一般，具有隨機(jī)性、爆發(fā)性、瞬時(shí)性等特征，其算法流程如圖1所示。

（2）當(dāng)前針對(duì)算法的優(yōu)化。

學(xué)者在煙花爆炸算法的基礎(chǔ)上，對(duì)算子進(jìn)行改進(jìn)，并整合其他算法，以達(dá)到算法優(yōu)化的目的。傳統(tǒng)煙花爆炸算法往往適用于連續(xù)型變量。為使算法更好地適應(yīng)離散化的頻譜分配，張敏達(dá)、楊軍等人根據(jù)按需分配原則，基于煙花爆炸算法進(jìn)行了優(yōu)化。優(yōu)化過(guò)程中，將編碼方式由十進(jìn)制數(shù)改進(jìn)為二進(jìn)制數(shù)的0-1代碼，并對(duì)原算法中“煙花”的爆炸半徑、算法的變異算子、算法的選擇策略等方面進(jìn)行改進(jìn)，在運(yùn)行過(guò)程中對(duì)煙花進(jìn)行干擾約束，對(duì)待分配用戶(hù)個(gè)體間差異進(jìn)行認(rèn)知分析，分配頻譜資源時(shí)更加根據(jù)當(dāng)前用戶(hù)實(shí)際情況，實(shí)現(xiàn)分配最優(yōu)與公平最大化。

3.2基于圖論著色模型的頻譜分配算法

（1）研究方法分析。

目前，很多專(zhuān)家對(duì)基于圖論著色模型的頻譜分配算法進(jìn)行了研究，同時(shí)該算法實(shí)際分配中也得到了諸多肯定。作為基于圖論著色模型的頻譜分配過(guò)程中存在的典型問(wèn)題，也是NP難問(wèn)題，“如何實(shí)現(xiàn)公平最大化和效益最大化”得到了研究者的重點(diǎn)關(guān)注。學(xué)者在研究過(guò)程中，基于原本的圖論著色模型開(kāi)發(fā)出了貪婪式算法、公平式算法和顏色敏感的圖論著色算法等系列算法。

貪婪式算法會(huì)將空閑的頻譜資源優(yōu)先分配給性能佳、干擾少的用戶(hù)節(jié)點(diǎn)，從而提高頻譜利用率，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效益最大化（算法流程如圖2所示）。但運(yùn)行的過(guò)程中，往往系統(tǒng)中連接數(shù)目越少的節(jié)點(diǎn)，會(huì)越“貪婪”地分配到更多的信道，導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)始終無(wú)法得到頻譜資源，這樣無(wú)法保障分配過(guò)程的公平性。

為了規(guī)避上述算法的缺點(diǎn)，人們又改進(jìn)出基于圖論著色模型的公平式算法。公平性算法使系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)在分配過(guò)程中都能得到較為平均的頻譜資源，可以有效提升分配的公平性（算法流程如圖3所示）。但該算法一定程度上仍無(wú)法擺脫分配的隨機(jī)性，且算法結(jié)構(gòu)復(fù)雜。但在仿真過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，該算法的公平性也會(huì)隨信道數(shù)的增加而降低，不能始終保證公平性。

結(jié)合上述兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，人們?cè)诙叩幕A(chǔ)上，改進(jìn)出了對(duì)顏色敏感的圖論著色模型算法（CSGC）。該算法在克服了貪婪性算法與公平性算法缺點(diǎn)的同時(shí)，更好地兼顧了分配的公平性和系統(tǒng)效能，為用戶(hù)提供效益更高的分配方案（算法流程如圖4所示）。但CSGC算法也存在一定的弊端，由于該算法同時(shí)段內(nèi)只能針對(duì)一名用戶(hù)進(jìn)行頻譜分配處理，導(dǎo)致其消耗的時(shí)間會(huì)隨著待分配頻段的增加而增加。

（2）當(dāng)前針對(duì)算法的優(yōu)化。

現(xiàn)行的基于圖論著色問(wèn)題的算法在分配頻譜的過(guò)程中，由于無(wú)法獲取用戶(hù)需求，導(dǎo)致部分用戶(hù)受算法機(jī)制限制始終無(wú)法得到頻譜分配。賈杰等人通過(guò)定義干擾矩陣，在算法中提出“干擾鄰居”的概念，改進(jìn)出一種優(yōu)化算法。在分配頻譜時(shí)，系統(tǒng)會(huì)篩選待分配信道用戶(hù)，并在計(jì)算可用信道數(shù)和確認(rèn)其“干擾鄰居”后，判定全部待分配用戶(hù)的優(yōu)先程度，隨后根據(jù)其優(yōu)先級(jí)為認(rèn)知用戶(hù)分配信道。在進(jìn)行算法驗(yàn)證的過(guò)程中，在引入“干擾鄰居”后，可以發(fā)現(xiàn)在改進(jìn)后的算法提升了系統(tǒng)接入率的同時(shí)也確保了分配公平性。

在進(jìn)行信道分配過(guò)程中，除了算法本身的限制，還會(huì)受到如信道誤碼率、信噪比、帶寬等因素的限制，從而對(duì)分配的效率和公平性產(chǎn)生影響。于是程啟明從節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)角度出發(fā)，改進(jìn)出了一種新的公平性?xún)?yōu)化圖論著色問(wèn)題算法。在改進(jìn)算法中考慮了信道因素對(duì)于分配過(guò)程的影響，分配前首先會(huì)對(duì)用戶(hù)的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行計(jì)算排序，每次為當(dāng)前優(yōu)先級(jí)最高的用戶(hù)分配頻譜資源。隨后系統(tǒng)會(huì)重新計(jì)算剩余用戶(hù)的優(yōu)先級(jí)，在計(jì)算中考慮信噪比、誤碼率等因素，確保分配的公平性，直至算法結(jié)束運(yùn)行。優(yōu)化后算法通過(guò)對(duì)用戶(hù)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行了多次計(jì)算，明確了優(yōu)先級(jí)的順序，彌補(bǔ)了不足，確保了公平性與效益最大化。

4總結(jié)

信息時(shí)代任何數(shù)據(jù)信息的傳遞都需要占用頻譜信道資源，頻譜利用率和充足程度往往決定了信息傳遞的效率。本文綜合敘述了認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電頻譜分配算法的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，并以煙花爆炸算法和圖論著色模型算法為例，對(duì)其傳統(tǒng)算法及綜合優(yōu)化后的算法進(jìn)行分析，并從中探尋優(yōu)化過(guò)程中提升公平性、計(jì)算并排列用戶(hù)優(yōu)先級(jí)，認(rèn)知用戶(hù)個(gè)體差異的關(guān)鍵，以便信道分配效率得到提升。

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