认知无线电体系下着色频谱资源利用率分析

第一章绪论

随着无线通信技术的发展，使得频谱资源变得尤为紧张。并且越来越多的人通过无线局域网技术、无线个域网络技术，以无线的方式接入互联网。这些网络技术大都使用非授权的频段工作，可以使用的频谱资源相当有限。然而研究却发现，大部分授权频谱资源的利用率却很低。为了解决频谱资源匮乏的问题，提高现有频谱的利用率，一些学者提出了认知无线电的概念。它的基本出发点是使具有认知功能的无线通信设备以机会式的方式工作在“频谱空洞”内，并且非授权用户的接入不能对已授权频段内用户通信造成干扰。认知无线电的核心思想就是使无线通信设备具有发现“频谱空洞”并合理利用的能力。

1.1课题的研究背景
无线通信不断朝着宽带化、无缝化、智能化的方向发展，使人们不得正视的一个问题就是频谱资源的严重紧缺。传统的无线资源是按照特定通信业务固定分配专用频谱的方式，常常会出现频谱资源分配不均，甚至浪费的情形，这与当前广泛关注的频谱资源短缺问题相互矛盾⑴。目前的固定式频谱分配体制，将频谱分为授权频段和非授权频段两部分，大部分的频谱资源被用来作为授权频段，非授权频段的频谱资源要少得多。例如目前很多国家差不多已经将本国的可用频谱资源分配完毕，留给新的系统、业务和技术的频谱非常少或者没有频谱可以分配。例如美国3kHz-300Gh2的频谱分配情况如图1-1所示[2]。美国联邦通信委员会(FCC)的研究表明，授权频谱的平均利用率范围在15%-85%之间[3]。
目前的频谱管理主要存在三个矛盾：1、频谱资源的使用是动态的，但却是固定分配的；2、频谱很稀有，但利用率不高，并且存在大量空闲的频谱资源；3、可分配的频谱资源很少，但对其需求却越来越多。为了解决以上矛盾，现在最实用的方法就是通过改变频谱接入方武，从而开放频谱使用，充分利用空闲频谱，提高频谱使用效率。并且如果能将已分配但空闲的频谱资源加以利用，会使目前频谱资源的紧张状况得到极大的改善。但是开放频谱必须保护已购买者的利益，同时不能对授权使用该频谱的业务产生干扰。人们迫切希望找到一种新的频谱接入方式，从而减小这一矛盾。使得用户能在不干扰授权用户的前提下，机会式地使用那些空闲的授权频谱资源，以提高授权频谱的使用效率。现有的解决方法主要有两种，如图1-2所示。一种方法就是在现有通信网络的基础上采用更为先进的技术，如链路自适应技术、先进的调制编码技术以及多天线技术等；另一种是研究新的共享频谱的网络，这些频谱共享技术，如工业、科学和医用频段开放接入、工作于3GHz?lOGHz频段的超宽带(UWB，Ultra-Wide Band)系统与传统窄带系统共存等技术通常应用于固定频段的共享，或受限于发送功率的短距离通信。但是这些技术在提高频谱利用率的同时却增加了干扰，限制了通信系统的容量和灵活性。从而一种新的智能的频谱共享技术 认知无线电(CR，Cognitive Radio)技术应运而生。
认知无线电的前提是软件无线电。软件无线电是Mitola于1992年明确提出来的，根据Mitola的定义I4]，理想的软件无线电是一个有能力支持多重空中接口和协议的多波段无线电台，它的所有参数都是由软件在通用的处理器上定义。软件无线电是理想软件无线电的一个折中方案：它是在现有的技术条件下用专用集成电路，现场可编程门列阵，数字信号处理器和通用处理器进行适当混合来实现的。
认知无线电是建立在软件无线电平台上的一种内容认知型的智能无线电，通过在无线域建模来扩展软件无线电的功能，通过无线知识描述语言（RKRL，Radio KnowledgeRendering Language)来提高个人服务的灵活性。它能通过学习实现自我重配置，动态自适应通信环境的变化。
认知无线电的概念自1999年由Mitola博士首次提出后，不同的机构和学者从不同的角度给出了认知无线电的定义[5_7]，其中较有代表性的包括联邦通信委员会和著名学者Haykin教授给出的定义。美国联邦通信委员会（FCC)认为：“认知无线电是能够基于对其工作环境的交互改变发射机参数的无线电”[8]。Haykin教授则从信号处理的角度出发[9]，认为认知无线电是可以认知外界通信环境的智能通信系统。认知无线电系统通过学习，不断的认知外界的环境变化，并通过自适应的调整其自身内部的通信机理来实现对环境变化的适应，以达到改进系统的稳定性和提高频谱资源利用率的目的。总的来说，认知无线电是一个智能的无线通信系统，他通过对周围的无线环境的理解和学习，实时调整内部配置，以适应外部环境的变化。
认知无线电系统首先根据外部无线环境的射频激励，然后进行分析，接着调整内部配置，实现对外部环境变化的自适应，从而提高频谱利用率和通信质量。目前认知无线网络已成为国际标准化组织、研究机构和大学广泛关注的热点，各国分别投入大量经费，设立研究计划和研究项目对其展开研究。
 
   1.2 国内外研究现状 ...............14-18
    1.3 本文的内容安排 ...............18-20
第二章 认知无线电体系架构及频谱分配 ...............20-25
    2.1 认知无线网络的体系架构 ...............20-21
    2.2 认知无线电频谱分配模型 ...............21-24
        2.2.1 图论着色模型 ...............21-22
        2.2.2 博弈论模型 ...............22-23
        2.2.3 拍卖竞价模型 ...............23-24
    2.3 本章小结 ...............24-25
第三章 基于列表着色的频谱分配算法 ...............25-44
    3.1 图着色模型的数学建模 ...............25-28
    3.2 列表着色算法 ...............28-30
        3.2.1 分布式贪婪算法 ...............28
        3.2.2 分布式公平算法 ...............28-30
    3.3 加权频谱分配算法 ...............30-36 
    3.4 基于需求的改进加权分布式贪婪算法 ...............36-43
        3.4.1 提出原因 ...............36-37
        3.4.2 改进算法的原理与实现流程 ...............37-40
        3.4.3 仿真结果与分析 ...............40-43
    3.5 本章小结 ...............43-44
第四章 基于敏感着色的频谱分配算法...............44-55
    4.1 敏感着色算法 ...............44-50
        4.1.1 算法原理以及流程 ...............44-48
        4.1.2 仿真结果与分析 ...............48-50
    4.2 基于用户需求的改进敏感着色算法 ...............50-53
        4.2.1 改进算法提出背景 ...............50
        4.2.2 算法原理以及流程 ...............50-51
        4.2.3 仿真结果与分析 ...............51-53
    4.3 两种改进型算法之间的对比分析 ...............53-54
    4.4 本章小结 ...............54-55

结论

伴随着目前频谱资源的日益紧缺，人们己经提出了许多解决方案，其中认知无线电就是解决该问题的技术之一。目前认知无线电的应用还处在起步阶段，但认知无线电技术对未来的频谱资源使用是一项不可或缺的技术。能否有效的使用动态变化的频谱资源是决定认知无线电系统性能的关键，所以频谱分配方案是认知无线电的一项重要技术，具有重要的研究意义。总的来说，本文的主要工作包括以下几个方面：
1、再现了基于列表着色的分布式贪婪算法(DGA)与分布式公平算法(DFA)以及加权分布式贪婪算法(WDGA)与加权分布式公平算法(WDFA)。DGA与DFA这两种算法的目标是在现有的干扰约束条件下得到最大的频段分配数量。而WDGA与WDFA结合了信道权值，更加适用于实际的网络环境。本文对这四种算法的原理、流程都做了详细介绍。并对其进行了仿真验证。
2、提出了基于用户需求的改进加权分布式贪婪算法。该算法是针对WDGA算法没有考虑各用户需求的不同而提出的。基于用户需求的改进加权分布式贪婪算法结合了用户需求的因素，有助于增加频谱利用率以及更大限度的满足用户需求的目标。本文详细介绍了该算法的原理、算法流程。仿真结果表明该算法有效的增加了用户满意度与频带利用率，付出的代价是增加了系统的时间开销。