认知无线电频谱分配技术探讨

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【摘要】在无线通信技术发展过程中，越来越频繁的使用频谱资源，几乎无剩余的无线电频谱空间，造成频谱资源缺乏的原因中，不合理分配频谱为主要原因，为解决这一问题，研究出了认知无线电技术，此种技术可对频谱使用情况主动监测，自身通信参数自适应式的改变，可有效的提高频率的利用效率。但由于应用频率时具有较强的灵活性，要求认知无线电技术可准确检测出频谱资源，并进行动态分配，基于此，本文在博弈论的基础上，探讨了认知无线电频谱分配技术。

【关键词】博弈论；认知无线电技术；频谱分配

前言

认知无线电系统具有智能性，可对周围环境做出感知，并从中获取信息，获取时利用“理解-构建”法，同时，传输参数能够实时改变，与运行环境相适应，促进频谱利用效率的提升。在认知无线电系统，策略选择问题存在于多种关键技术中，而博弈论可为最优策略的选择提供指导，因此，利用认知无线电技术分配频谱资源时，可充分的借助博弈论的作用，提升分配的科学性。

1博弈论概述

决策主体包含多种行为，行为间直接相互作用时，会产生相应的决策，研究该决策及其均衡问题的理论即为博弈论[1]。换言之，一个主体与其他主体间的选择会相互影响，此时的决策问题与均衡问题就是博弈论研究的重点。由此看来，博弈论也可称作“对策论”。现实生活中，比较常见冲突、竞争及合作现象，对于厉害冲突问题，博弈论会采用严谨的数学模型解决，因此，该理论可应用于多个领域中。

2频谱分配算法设计

2.1算法目标分析

认知无线电中，实际需要为分配频谱时的依据，实际需求不同时，分配目标也会存在一定差异。在博弈论基础上，认知无线电分配频谱时，目标应为最小化系统总干扰水平，即最小化各节点用户受到的干扰。

2.2效用函数的选择

算法目标确定后，采取何种效用函数描述干扰情况为接下来的工作。众所周知，通过效用函数，可将用户对于某个特定信道的性能反映出来。效用函数选择时，并不具备唯一性，但对于某个特定应用，最终选择的效应函数必须具备物理意义、数学性质[2]。通常，以自私用户情况作为考虑情况，在某个特定信道上，对其他用户的干扰级别作出感知，之后以此为依据，完成信道评估工作。自适应算法中，最小量信息是效用函数U1需要的，也就是以不同信道为基础，测量出某个特定用户的干扰。不过，效应函数U1对于自身选择影响其他用户的情况并未考虑，而干扰在用户间互相存在，因此，算法目标并无法实现。本文中改进了效用函数U1，在某个特定信道中，同时考虑用户受到的干扰以及用户产生的干扰，改进后的效用函数U2表述如下：j≠i，j=1效用函数U2组成部分包含两个：一个为其他用户对用户产生的干扰Id，另一个为用户自身产生的干扰Io，将这两个部分的表达式带入效用函数U2表达式后，形成新的表达式：U2i（si，si-1）=-Idi-Ioi，坌i=1，2，…，N测量值Id、Io时，前者通过接收端，后者通过发射端。

2.3算法提出背景与假设

假设：频分复用技术为认知无线电系统所采用的，如正交频分复用（OFDM），分配频率就是分配通信信道；小区中能够传输数据的频率信道有K个，且有N对认知无线电用户，N＞K；算法中传送信令包时，采用一个公共控制信道，与此同时，各阶段发射端、接收端的传递与接收信息均在此信道中进行，主用户频率不会干扰信道；算法中节点为固定后，或缓慢的移动，慢于收敛速度；对于小区中的各个节点，每个节点都知道其他所在的位置，而且增益矩阵GN×N保存一个，链路增益记录在其中，计算链路增益时，以小区中节点设置位置为依据；在一个信道状态表（CST）中保存各节点的发射端、接收端，其他通信节点占用数据信道的情况记录其中[3]。

2.4算法初始化

在认知无线电小区中，为保证各个用户均能将自身效用函数U2值计算出来，必须要初始化信道分配，通常随机设置初始状态。因在增益矩阵、CST中保存小区用户的发射端与接收端，可在初始化假设中获得数值。小区中，用户并不具备相等的发射功率，于初始化阶段设置其值，执行算法期间，该值并不改变[4]。此外，在一个算法周期中，公共控制信道上传送信令包问题会涉及到，若此公共控制频道被两个用户同时使用，冲突会产生，因此，策略更改能进行一次，并只有能一个用户完成，那么，下一算法周期执行时，选择具体用户的决定利用贝努利试验。

2.5算法使用的信令协议

设计信令协议时，以3次握手机制为基础。RTS-CTS包交换协议为IEEE820.11协议中的一种，而本文设计的协议与其相似，规定的信令数据包主要包含5种，具体见表1。2.6算法步骤基于信令协议，通过公共控制信道，小区用户能够传送控制信息，有利于利用效用函数，完成数据信道准确、高效的选择。本文所设计的算法具体步骤见图1，由图1可知，公共控制信道在这个算法实现过程中发挥重要作用，而算法设计的关键为信令协议。

3算法的仿真实现

3.1建模

算法仿真时，平台搭建利用OPNET网络仿真工具实现。OPNET网络仿真工具中，采用的仿真概念为离散事件驱动，一段程序执行由事件触发，执行过程中保证不改变系统时钟[5]。OPNET模拟现实系统时，以三层建模机制为基础，通过进程域、节点域及网络域完成建模，三个建模域之间的关系见图2认知无线电小区结构中，以300m为半径，其中，发射-接收对共40个，存在5个可用的数据信道；主用户小区半径为200m，信道4与信道5为其工作频率，产生的干扰会影响9对用户。小区内用户进行控制信息的传递时，均采用同一个公共控制信道，且主用户并不会影响该信道。小区所有用户初始信道分配状态采取随机方式设置，在相同初始状态上进行仿真，获得仿真结果。仿真算法过程中，初始信道随机分配后，并未均匀的专用系统中的信道，10个用户占用1信道、18个用户占用2信道、9个用户占用3信道、3个用户占用4信道、10个用户占用5信道。随机选取小区内各用户发射端的发射功率，结果显示，数值在2～5MW之间，仿真过程中，取值保持不变。之后运行建立的仿真平台，实现算法。

3.2算法实现

仿真平台利用OPNET网络仿真工具建立后，每对节点用户的过程模型上体现了主要算法功能的实现，单个认知无线电小区用户节点状态转换图见图3。算法初始状态为Init状态、算法处于用户发射端为Transmitter状态、算法处于用户接收端为Receiver状态、发射端与接收端的CST更新时采用Update状态、算法步骤第一步完成时为Decision状态、父进程与子进程交换信息时为CollectProHandle状态、执行算法期间的空间状态则为Idle状态。

3.3仿真结果与性能分析

执行算法期间，较多的改变了用户数据信道选用策略，算法执行的健壮性比较强，即使少数冲突发生，收敛趋势并未改变，算法周期执行250个也就是5s后，不再改变信道选择策略，纳什均衡状况达到，一致于博弈论；仿真5s后，潜在函数曲线趋于稳定，并最大限度的保持，适应于用户选择策略的改变状态，与博弈论数学特征相符合；仿真结束后，更多的用户SIR处于5～10dB之间，明显改善SIR水平。仿真结果充分表明，在较短时间内，本文所设计的算法即可收敛到纳什均衡状态，随着算法的收敛，逐步的提升潜在函数值，达到最大后基本不再改变，明显改善SIR水平，相同于博弈论的推导结果。

4结论

在博弈论的基础上，本文设计了认知无线电系统的频谱分配算法，经仿真结果可知，该算法能够将用户干扰水平最小化，并提升频谱资源的利用效率，但本文的研究还存在一定的局限性，仍需继续深入的研究。

参考文献

[1]崔军峰，刘恩亚.浅谈博弈论在认知无线电中的应用[J].中国无线电，2016（07）：37~39+41.

[2]刘志强，余莉，韩方剑，等.应急通信系统中基于认知无线电的动态频谱分配技术方案[J].数字技术与应用，2016（02）：50~52.

[3]倪秋芬.基于博弈论的认知无线电网络频谱分配研究[J].计算机与数字工程，2016（01）：95~99.

[4]廉政，韩韧，张红.认知无线电频谱分配技术探秘[J].上海信息化，2015（08）：59~62.

[5]刘毅.基于认知无线电技术的动态频谱分配方案研究[J].电子制作，2015（07）：29.

作者：钟宜洁 单位：南昌大学信息工程学院