（通信与信息系统专业论文）认知无线电中资源调度算法的研究.pdf

南京邮电大学 硕士学位论文摘要 学科、专业：工科通信与信息系统 研究方向：移动通信与无线技术 作者： 指导教师： 徐杨 朱琦教授 题目：认知无线电中资源调度算法的研究 英文题目：r e s e a r c h e so nr e s o u r c es c h e d u l i n ga l g o r i t h mi nc o g n i t i v e r a d i os y s t e m 主题词：认知无线电，分组调度，服务质量，干扰温度，联合分配， o v e r l a y ，u n d e r l a y 。 k e y w o r d ：c o g n i t i v er a d i o ，p a c k e ts c h e d u l i n g ，q o s ，i n t e r f e r e n c e t e m p e r a t u r e ，j o i n ta l l o c a t i o n ，o v e r l a y ，u n d e r l a y 一 t 南京邮电人学硕上研究生学位论文摘要 摘要 认知无线电技术允许认知用户与主用户共享同一频段，提高了频谱利用率。而与此带 来的认知用户与主用户有效的共存，保证系统内各用户的q o s 成了我们当前需要思考和解 决的问题。无线资源管理( r r m ) 是保证用户q o s 、决定系统性能的一项重要技术，本文 对认知无线电中的分组调度和信道的联合调度进行了研究。 论文对无线电系统中的经典分组调度算法进行了研究，并将其应用于认知无线电系 统。由于认知用户通过检测到的频谱空穴来进行传输，所以系统内的频谱资源是不断变 化的，通过仿真发现，在系统承载量较大时，原有经典调度算法无法为某些实时业务提供 理想的服务，因此本文提出了一种基于q o s 的分组调度算法，在优先级中加入频谱数量适 应因子，通过公平有效的调度，使实时业务能够得到相应的q o s 保障，并且系统性能也得 到了提高。 由于认知无线电中认知用户在进行传输的同时会对主用户的接收端产生干扰，为了保 证系统内主用户的服务质量，本文对经典的算法进行了基于干扰温度的改进。经过仿真， 我们发现改进算法相比较原有算法，在提高用户系统容量和减少对主用户的干扰之间做了 较好的折中。 最后论文对多信道多跳认知无线电网络中的最小化调度时隙数问题进行了分析，研究 了一种联合链路调度、功率控制和信道分配的启发性算法。该算法将功率控制和信道分配 联合考虑，并从数学角度把该问题表述成一个混合整数非线性优化问题，在保证通信认知 链路的s i n r 满足最低要求并且对主用户的干扰低于一个门限的前提下，最大化认知系统 的网络吞吐量。数据仿真的结果显示，该算法能显著的提高认知网络的吞吐量并能有效的 减少调度时长。 关键词： 认知无线电，分组调度，服务质量，干扰温度，联合分配，o v e r l a y ，u n d e r l a y 。 南京邮电大学硕上研究生学位论文 a b s t r a c t a b s t r a c t c o g n i t i v er a d i o ( c r ) i san o v e la p p r o a c hf o ri m p r o v i n gt h eu t i l i z a t i o no ft h es p e c t r u m r e s o u r c ew h e r ec o g n i t i v eu s e ra n dp r i m e ru s e rs h a r et h es a n l es p e c t r u m b u ts h a r i n gs p e c t r u m m a yc a u s et h ed e g e n e r a t i o no ft h es e r v i c eq u a l i t yo fb o t hc o g n i t i v ea n dp r i m e ru s e r r a d i o 、 r e s o u r c em a n a g e m e n t ( r r m ) i sa ni m p o r t a n tt e c h n o l o g yt og u a r a n t e eu s e r s s e r v i c eq u a l i t y , a n d i m p r o v et h es y s t e mp e r f o r m a n c e s ot h et h e s i st a k e sar e s e a r c ho nt h ep a c k e ts c h e d u l i n g a l g o r i t h m sa n dj o i n ta l l o c a t i o no fc h a n n e la n dp o w e rf o rc o g n i t i v e f o l l o w i n g ，t h et h e s i si n t r o d u c e ss o m et y p i c a la n dt r a d i t i o n a lp a c k e ts c h e d u l i n ga l g o r i t h m s ， a n da p p l i e st h e mt ot h ec o g n i t i v er a d i on e t w o r k c o g n i t i v eu s e r ss e n s et h es p e c t r u mh o l ea n d m a k eu s eo fi t s ot h en u m b e ro fc h a n n e l sf o rc o g n i t i v eu s e r si sv a r i a b l e s i m u l a t i o nr e s u l t s s h o wt h a tt h et r a d i t i o n a la l g o r i t h m sc a nn o tc a t c hu pw i t ht h ed e m a n do fs o m er e a l - t i m es e r v i c e w i t ht h ei n c r e a s i n go fs y s t e ml o a d t h e nw ep r o p o s e dan e w p a c k e ts c h e d u l i n ga l g o r i t h mb a s e d o nq o s b y a d d i n ga d a p t i v ef a c t o rt ot h ep r i o r i t ya l g o r i t h m ，t h ep a c k e t so fe v e r ys e r v i c es t r e a m g e te f f e c t i v ea n df a i rs c h e d u l e d t h es e r v i c eq u a l i t yo ft h er e a l - t i m es e r v i c ei st h e np r o t e c t e d w e l la n dt h es y s t e mp e r f o r m a n c ei si m p r o v e d f o rt h et r a n s m i s s i o no ft h ec o g n i t i v eu s e rm a yi n t e r f e r et h ep r i m e rr e c e i v e r , t op r o t e c tt h e p r i m e ru s e r ss e r v i c eq u a l i t y , w ei m p r o v et h et y p i c a lt r a d i t i o n a la l g o r i t h m sb a s e do nr e d u c i n g i n t e r f e r e n c et op r i m e ru s e r s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ei m p r o v e da l g o r i t h m sm a k eag o o d t r a d e o f fb e t w e e ni m p r o v i n gt h es y s t e mt h r o u g h p u ta n dr e d u c i n gt h ei n t e r f e r e n c et op r i m e ru s e r a tl a s tt h et h e s i sa n a l y s i sm i n i m i z i n gt h es c h e d u l el e n g t hi nm u l t i - c h a n n e lm u l t i - h o p c o g n i t i v er a d i on e t w o r kp r o b l e m ，a n dr e s e a r c hah e u r i s t i ca l g o r i t h mt h a ti n t e g r a t e sl i n k s c h e d u l i n g ，p o w e rc o n t r o la n dc h a n n e la l l o c a t i o n t h e nan e wm i x e di n t e g e rn o n l i n e a r p r o g r a m m i n g ( m i n l p ) f o r m u l a t i o ni sp r e s e n t e df o rs o l v et h ep r o b l e mb a s e do nt h ej o i n tc h a n n e l a l l o c a t i o na n dp o w e rc o n t r 0 1 t h ea l g o r i t h mm a x i m i z et h et h r o u g h p u to fc o g n i t i v en e t w o r k , u n d e rt h ep r e m i s eo fe n s u r i n gc o g n i t i v el i n km e e tt h em i n i m u mr e q u i r e m e n t so ft h es i n ra n d c o n t r o l l i n gi n t e r f e r e n c et op r i m a r yu s e r sb e l o wat h r e s h o l d n u m e r i c a l r e s u l t ss h o wt h a t c o m p a r e dw i t ht h eo r i g i n a la l g o r i t h m ，t h en e wa l g o r i t h mc a l lo b v i o u s l ye n h a n c es y s t e m t h r o u g h p u ta n dr e d u c et h es c h e d u l el e n g t hi nm u l t i c h a n n e lm u l t i h o pc o g n i t i v er a d i on e t w o r k 玎 南京邮电大学硕士研究生学位论文 k e y w o r d ：c o g n i t i v er a d i o ，p a c k e ts c h e d u l i n g ，q o s ，i n t e r f e r e n c et e m p e r a t u r e ，j o i n t i a l l o c a t i o n ，o v e r l a y ，u n d e r l a y ! 1 1 南京 南京邮电大学硕十研究生学位论文目录 4 2 0 v e r l a y 场景下基于q o s 的改进算法3 0 4 2 1 算法设计31 4 2 2 基于q o s 调度算法与其它算法的性能比较3 4 4 3u n d 甜a y 场景下基于干扰温度的改进算法4 l 4 3 1 系统模型。4 1 4 3 2 基于干扰温度的改进算法4 3 4 3 3 仿真结果与分析4 5 4 4 本章小结4 9 第五章多信道多跳认知网络中的链路调度研究5 0 5 1 引言5 0 5 2 系统模型及联合分配问题描述5 0 5 3 多信道网络中功率和信道联合分配的数学分析。5 2 5 3 1 数学优化模型5 2 5 3 2 优化模型的简化5 4 5 4 功率和信道联合分配的启发性算法5 7 5 5 仿真结果及分析6 1 5 6 本章小结。6 4 第六章全文总结及未来研究工作6 5 6 1 全文小结6 5 6 2 下一步研究方向6 5 致谢6 6 参考文献6 7 附录攻读硕士学位期间发表的论文及参加的项目7 0 v 南京邮电人学硕士研究生学位论文 缩略语 c d m a c i q q c r f c c f t p h o l i d p i p p i q i i 冲 l r s m c s m i m o m p e g o f d m o q p u q o s r r m r s t s i n r s d r s f i s u u w b v o i p w f i 粥2 ，4 缩略语 c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s c o m b i n e di n p u t - o u t p u tq u e u e d c o g n i t i v er a d i o f e d e r a lc o m m u n i c a t i o n sc o m m i t t e e f i l et r a n s f e rp r o t o c o l h e a do f l i n e i n t e r r u p t e dd e t e r m i n i s t i cp r o c e s s i n t e r r u p t e dp o i s s o np r o c e s s i n p u tq u e u e d i n t e r r u p t e dr e n e w a lp r o c e s s l a t e n c yr a t es e r v e r m o d u l a t i o na n dc o d i n gs c h e m e m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t m o v i n gp i c t u r ee x p e r tg r o u p o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x o u t p u tq u e u e d p r i m a r yu s e r q u a l i t yo fs e r v i c e r a d i or e s o u r c em a n a g e m e n t r a t es p e e dt i m e s t a m ps c h e d u l e r s i g n a lt oi n t e r f e r e n c ep l u sn o i s e r a t i o s o f t w a r ed e f i n e dr a d i o s e r v i c ef a i m e s si n d e x s e c o n d a r yu s e r u l t r aw i d eb a n d v o i c eo v e ri n t e r n e tp r o t o c o l w o r s t - c a s ef a i m e s si n d e x w i r e l e s sr e g i o n a la r e an e t w o r k v i 码分多址 输入输出排队 认知无线电 联邦通信委员会 文件传输协议 队首 自中断确定过程 间歇泊松过程 输入排队 中断更新过程 时延速率服务器 调制编码方式 多输入多输出 移动图像专家组 正交频分复用 输出排队 主用户 服务质量 无线资源管理 速率分隔时签调度器 信干噪比 软件定义无线电 服务公平指数 次用户 超宽带 互联网电话 最坏公平指数 无线区域网络 南京邮电大学硕上研究生学位论文第一章绪论 1 1 认知无线电提出的背景 第一章绪论 无线电频谱资源是一种宝贵、有限的资源，由国家统一分配。一个频段一般只授权给 一个无线通信系统独立使用，不同的无线通信系统使用不同的频段，互不干扰。这种静态 的无线频谱管理方式下，授权给某个系统的频段只能由这个系统独立使用，避免了不同无 线通信系统间的相互干扰；另一方面，随着无线通信业务需求的快速增长，可分配的频谱 资源变得越来越稀缺，新的通信需求正面临无频段可用的境地。人们通过采用先进的无线 通信理论和技术，如自适应技术、m i m o ( m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ) 等努力提高频谱利 用效率，却发现全球授权频段，尤其是信号传播特性比较好的低频段，其频谱利用率很低。 如图1 1 所示，是对b e r k e l e y 商业区0 , - - 6 g h z 区间频谱利用率的实际测试刚1 1 。 幅 度 d b n l 频率( g h z ) 图1 1b e r k e l e y 商业区的频谱利用率的实际测试图 测试结果表明，即便是在需求紧张的3 0 0 m h z 到3 g h z 频段内，频谱的利用率也不到 6 ；在3 g h z 4 g h z 频段，频谱利用率降低为o 5 ；在4 g h z 以上，频谱利用率就更低了。 所以事实上并不是频谱资源本身的物理稀缺，而是由于无线电管理部门对频谱的静态分配 导致了资源的利用率低下，才造成了目前的频谱困局。因此寻找一种更有效的频谱管理方 式，充分利用各地区、各时段的空闲频段，提高频谱利用率成为十分关注的问题。 堕塞些皇盔兰堡圭堕塑竺堂篁丝茎笙二童笙笙 认知无线电( c o g n i t i v er a d i o ，c r ) 作为一种更智能的频谱共享技术，能够依靠人工智能 的支持，感知无线通信环境，并根据一定的学习和决策算法，实时地自适应改变系统工作 参数，动态检测和有效利用所谓的“频谱空穴( s p e c t r u mh o l e s ) ，如图1 2 所示【2 1 。理论上 允许c r 设备在时间、频率以及空间上进行多维的频谱复用，这将大大降低频谱和带宽限 制对无线业务增长的束缚。认知无线电己被认为是解决目前无线频谱利用率低下问题的最 佳方案。 1 2 认知无线电概述 1 2 1 发展概况 图1 2 频谱空穴的概念伫】 认知无线电这个概念首先是j o s e p hm i t o l a 在软件定义无线电( s o f t w a r ed e f i n e dr a d i o ， s d r ) 的基础上提出的。1 9 9 2 年m i t o l a 博士在美国电信系统会议上首次提出了“软件无线 电”的概念。1 9 9 9 年m i t o l a 在其博士论文中描述了一个认知无线电系统，可通过无线知识 表述语言( r a d i ok n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o nl a n g u a g e ，r k r l ) 来提高个人无线业务的灵活 性。他认为c r 是s d r 的扩展，以模式为基础进行有关用户和环境的推理。可以说，c r 将使软件无线电从预置程序的盲目执行者变为无线电领域的智能代理，而软件无线电又是 实现c r 的理想平刽3 1 。 美国联邦通信委员会f c c 于2 0 0 2 年发布了频谱政策特别工作组报告，对频谱资源的 使用政策具有深远影响，报告目的在于提高频谱管理方式。2 0 0 3 年5 月，f c c 召开了认知 无线电研讨会，讨论利用认知无线电技术实现频谱灵活利用的相关技术问题。f c c 把任何 南京邮电人学硕上研究生学位论文第一章绪论 能够自适应频谱感知，具有动态调整传输频点和相关参数能力的无线电称为认知无线电【4 】。 2 0 0 4 年3 月在美国拉斯维加斯召开的认知无线电学术会议，标志着认知无线电技术发展的 正式起步。 2 0 0 4 年i e e e 8 0 2 委员会成立了8 0 2 2 2 - e 作组，名为“w i r e l e s sr e g i o n a la r e an e t w o r k ( w 州，无线区域网络) ”。该工作组的目的是使用认知无线电技术，将分配给电视广播 的v h f u h f 频带用作宽带访问线路。要求不能对正在广播的电视业务产生干扰，所以 w r a n 采用了认知无线电技术，对电视频段进行频谱感知，利用动态信道管理技术对找到 的空闲频谱进行分配。i e e e 8 0 2 2 2 制定的是无线通信的物理层、m a c 层的规范以及无线 区域网的空中接口标准，其数据通信速率为几m b p s n 几十m b p s 。 在学术界些著名通信理论专家，如s i m o nh a k i n 等纷纷发表关于认知无线电的文章， 开始了国际性的认知无线电技术探讨。随后b e r k e l e y 、s t e v e n s 等大学研究所和软件无线电 论坛等组织纷纷展开研究。另外，美国国防部的x g 计划将研制以认知无线电为核心的系 统方法和关键技术，以实现动态信道共享接入。x g 称其论证的信道容量可使目前的频谱 利用率提高1 0 2 0 倍。i n t e l 、q u a c o m m 、p h i l i p s 、n o k i a 等著名大公司也开始着手进行认 知无线电的系统技术研究。 认知无线电目的在于提高现有频谱资源的利用率。由于要从根本上改变过去的静态无 线资源分配方式，因此要想实现认知无线电，除技术开发之外，还必须有政府法规上的支 持。美国政府2 0 0 5 年5 月颁布建议制定通告n p r m ，允许二级用户在不影响授权用户服 务的前提下，通过认知无线电技术使用电视广播频段中未授权的频谱资源。这从政策层面 上放宽了认知无线电实用化的限制。 1 2 2 认知无线电的研究模型 认知无线电是建立在软件无线电平台之上的一个智能无线通信系统，能够从外部环境 中捕捉和感知射频信息，采用机器学习的方法对这些信息进行分析。并根据检测和分析的 相关结果，自适应地调整设备的各项参数，利用感知到的空闲频谱进行传输，从而提高无 线通信的可靠性和频谱资源的使用效率。其认知循环模型如图1 3 所示。 南京邮电大学硕f j 研究生学位论文第一章绪论 图1 3 c r 认知循环周期 在一个认知循环周期中，c r 通过对所处的无线电环境的观察，将了解的射频情况作 为“频谱感知模块的输入，获取频谱空穴信息提供给“频谱分析”和“频谱决策”模块。 “频谱分析”模块则利用频谱空穴信息和相关r f 特征，分析归纳这些频段的频谱特性和 信道容量，使c r 能够作出符合用户要求的判决。“频谱决策”根据信道容量和频谱空洞等 信息，按照q o s 要求，为当前的传输选择适合的运行频段，然后自适应调整c r 设备的各 项参数，完成信号传输【3 1 。 认知无线电的优势在于它可以工作在授权用户的工作频段上，对所谓的“闲置频谱 充分利用。主用户( p r i m a r yu s e r , p u ) 是指经过频谱管理部门授权，在某一地区或者范围内 具有合法使用某一段频谱权利的传统无线电用户，他们具有频谱使用的最高权限；与授权 用户对应的称为认知m p ( s e c o n d a r yu s e r , s u ) ，s u 不经过频谱管理部门的授权，在保证对 主用户无干扰的前提下，可伺机使用主用户空闲的授权频段。认知用户也称作二级用户。 对于认知无线电的研究目前尚处于起步阶段，而该技术的主要功能还在讨论中。且c r 是一个全新的技术架构，涉及的技术领域很多，应用的场合很广，可从不同角度对其进行 认识。因此在c r 发展过程中存在多种观点。一般的讨论结果认为，认知无线电系统应该 具有频谱感知、分析决策学习和重配置能力。 1 、频谱感知( s p e c t r u ms e n s i n g ) 认知无线电能够感知、学习周围的无线资源环境，检测频谱空洞，建立无线信号的特 征知识库，并利用这些结果。频谱空洞是指被分配给授权用户，但是在特定的时间和空间 位置授权用户并未使用的频段。频谱感知一般由物理层完成，物理层感知所有可用自由度 ( 时间、频率、空间) 的频谱，以辨识当前可用于传输数据的信道。频谱感知必须具备快 4 堕室坚皇奎堂堡! ：堕窒皇兰垡笙苎笙二主堕垒 速发现授权用户的能力，且认知网络中的各用户之间相互交流频谱感知信息，在最短时间 内将授权信道的检测特征扩散到全网中，从而可以把对授权用户的干扰减4 , n 最低。 感知技术主要有两种类型：主动感知和被动感知。主动感知是指认知无线电用户终端 利用射频前端，采集环境中的信号，并利用自己的特征知识库和信号处理技术，识别周围 环境的无线电频谱使用状况，一般应用在分布式认知网络中；被动感知是指由系统中的基 站( b a s es t a t i o n ，b s ) 进行频谱分析，并广播目前的频谱使用状态信息，从而使得该系统范围 内的认知用户知道周围环境的无线电频谱使用状况，在中心式认知网络中应用居多。 2 、分析决策学习 分析决策包括对认知用户自身性能、外部激励和决策反馈信息、认知网络中的内部状 态的分析。c r 系统必须对各种检测结果、学习结果做出决策，选择最合适的信道和传输 参数。目的是提高系统的性能，将对授权用户和其他认知用户的干扰降低到最小。机器学 习是认知无线电中最为关键的一步，使c r 具备自我设计、自我调整的能力，不会完全依 赖于设计者的输入。使用机器学习的认知无线电具有以下优点：可以对各种信号进行时域 和频域的分类；在时域和频域上预测将来的信号类型；确认新信号的存在与否；为新的信 号建立模型和知识库；维护原有的知识库和信号类型；根据获得的知识修改权重，等等。 3 、重配置能力【2 】 重配置是c r 在传输过程中根据占用频谱的特征，在不改变任何硬件组件的情况下调 整自身操作参数的能力，是c r 自适应动态变化的无线环境的具体表现。重配置能力有许 多可设置的参数，主要有工作频谱、调制方案、传输功率等。正是c r 的重配置能力，使 得认知用户发射频率迁移到新频段时，能够使用合适的传输协议参数和调制机制，实现空 闲频谱的再利用。在这里必须要考虑到不同载波频率的传输衰落特性，以及载波频率变化 的跨度问题1 3 j 。 1 3 认知无线电的频谱共享模型 广义上来说，判断主用户的授权信道是否可以被认知用户使用有两种模型：一种“干 扰温度”模型( u n d e r l a y 模型) ，另一种是“o ，1 判断模型( o v e r l a y 模型) 。 1 3 1 干扰温度模型 f c c 从频谱管理角度给出了干扰温度( i n t e r f e r e n c et e m p e r a t u r e ) 模型的定义：c r 感知 在各频段上非授权用户在授权用户接收机处产生的干扰值，若在某频段上p u 接收机处产 5 堕室堂皇查兰堡：堕壅竺兰垡堡塞：笙二童堕堡 生的干扰值小于一个预先规定的干扰门限，则s u 可以使用此频段，和授权用户共享这段 频谱；否则为不可用，s u 需继续寻找其他可用频段。干扰温度可看作是s u 用户对p u 用 户频段内干扰的功率谱密度。 f c c 提出的这种认知无线电干扰温度模型中，p u 用户和非授权用户s u 是同时共享频 谱，s u 一般使用超宽带( u l t r aw i d eb a n d ，u w b ) 技术把信号功率拓展在广阔频带上。对授 权用户而言，s u 的信号就是背景噪声。为了保证这两者同时正常工作，必须预先准确测 得引入非授权用户后，频谱共享对授权用户带来的干扰值，并准确估计p u 可接受的干扰 值。据此设定干扰门限，判断是否允许非授权用户的引入。频谱管理机构为p u 提出的“干 扰温度门限值”正，是指在指定的区域内某段频谱上p u 所能容忍的最大干扰值。任何使 用这一频段的认知用户都必须保证对授权用户接收端的干扰不能超过z 。 如图1 4 所示是一个主用户和认知无线电的共存系统，在干扰温度门限和原始的噪声 基底之问出现了新的频谱接入机会，s u 用户可以使用。背景噪声功率水平表示主用户没 有考虑认知用户接入时可接收的信号频谱覆盖的最远点；最小接收功率水平表示认知用户 接入后主用户可接收信号的频谱覆盖最远点。可见p u 的授权频段在认知用户接入后，尽 管造成的噪声干扰在主用户可容忍的门限值以下，但其可接收信号的频谱范围却变d , 3 t 3 1 。 接 收 功 率 图1 4 干扰温度模型 在f c c 的干扰温度模型中，干扰温度的概念等同于噪声温度，它是p u 用户接收端受 到的干扰功率与其相应带宽的一个度量。定义为 乃( 脚) = 掣 式i - i 中，互表示噪声温度，单位是绝对温标；e ( f o ，b ) 表示在频点z 处，带宽为b 6 堕室唑皇叁兰堡圭塑壅竺兰垡笙壅笙二兰丝笙 的频带内所受干扰的平均值，单位为瓦特w ；k 为玻尔兹曼常量( 单位1 3 8 1 0 2 3 j k ) 。干 扰温度的理想模型重点是限制认知用户的伺机访问对p u 用户的干扰。假设s u 用户信号 的平均发送功率为p ，使用信道的频点是z 工作带宽为b ，且在【z 一纠2 ，z + 纠2 】频段内 有n 个授权用户信号，这些信号都有各自的频点z 和工作带宽b ，那么第i 个主用户的授 权频段上总干扰要满足 互( 彳，e ) + 警五( z ) v 1 娜疗( 1 - 2 ) 式1 2 中，m ( o ，1 ) 用来描述第i 个p u 用户接收端和s u 用户发射端之间信号衰落和 路径损耗引起的衰落因子。如果认知用户的活动满足上式条件，就可认为其辐射信号不会 影响干扰授权用户接收端正常工作。 1 3 2 “0 ，1 频谱共享模型 在“0 ，1 检测模型中，s u 用户通过在某频段上的频谱感知，检测是否有p u 用户的 信号，从而识别授权用户当i j 是否占用该频谱。若某频段己经被授权用户占用，则该频段 对认知用户来说是不可用的，用“1 ”标志；若某频段未被占用，则该频段对认知用户来 说是可用的，用“0 ”标志。当某个p u 用户处于工作状态时，s u 用户不能使用该授权用 户所对应的频谱；当p u 用户停止工作时，s u 用户才可能使用该段频谱。并且当s u 用户 正在使用的频谱所属的授权用户出现时，s u 必须尽快停止对该段频谱资源的使用，把对 p u 用户的干扰降到最低。 “0 ，l ”的频谱分配模型中，s u 用户对p u 用户授权信道检测的准确性很关键。因为 s u 根据频谱感知的结果来判断授权用户是否出现，从而判断该段频谱是否可用。一般认 为，在s u 用户的最大发射功率下，只要s u 用户距离授权用户的值大于门限距离，或者 只要频谱感知检测到p u 用户的信号功率小于某个门限功率值，就可以认为该授权用户不 在工作状态，从而可以使用该段频谱资源。 1 4 本文主要工作 第二章介绍了认知无线电中的资源管理，和现有的分组调度算法。第三章介绍了经典 分组调度算法，及其在认知无线电中的性能分析，我们发现这些算法并不能很好的适用于 认知无线电这个特殊的场景当中。因此在第四章中，我们对典型的调度算法提出了基于q o s 7 南京邮电大学硕i ：研究生学位论文第一章绪论 的调度算法改进，通过在优先级中加入频谱数量适应因子，通过公平有效的调度，使实时 业务能够得到相应的q o s 保障，并且系统性能也得到了提高。同时在认知无线电场景中由 于认知无线电中认知用户在进行传输的同时会对主用户的接收端产生干扰，为了保证系统 内主用户的服务质量，本文对经典的算法进行了基于干扰温度的改进。经过仿真，我们发 现改进算法相比较原有算法，在保证认知用户q o s 和减少对主用户干扰做了较好的折中。 在第五章中，我们首先研究了一个联合分配和调度问题：在多信道多跳认知无线电网 络中的最小化调度时隙数问题。针对这一问题，我们将功率控制和信道分配联合考虑，并 从数学角度把该问题表述成一个混合整数非线性优化问题。接着对该数学优化问题做了一 步步的简化。最后，从对主用户保护的特殊性以及减少计算量的角度出发，探讨了一种结 合了链路调度，功率控制和信道分配的启发性算法。数掘仿真的结果显示，该启发性算法 能显著的提高认知网络的吞吐量并能有效的减少调度时长。 第六章对全文进行了总结，并指出了资源调度下一步研究的方向。 南京邮电人学硕七研究生学位论文 第二章认知无线电中的无线资源管理 第二章认知无线电中的无线资源管理 2 1 认知无线电中的无线资源管理 2 1 1 无线资源管理概述 无线通信技术的发展为人们的生活带来了诸多便利，其应用范围也不断扩展。随着无 线用户数量的急剧增加、无线业务的多元化发展以及用户对服务质量要求的不断提高，如 何更加有效地管理和使用珍贵的无线资源已成为当前无线通信领域的研究热点之一。无线 资源管理( r a d i or e s o u r c em a n a g e m e n t ，r r m ) 就是以实现对无线资源的合理有效利用为目 标的一种新兴技术。 一般而言，无线资源管理主要负责合理地分配无线通信系统内的各种无线资源( 发射功 率、时隙、码字、信道等) ，以有效地降低系统干扰、提高系统容量、保证用户的通信质量， 其算法主要包括切换、功率控制、接纳控制、负荷控制和分组调度等。 2 1 2 认知无线电中的无线资源管理 如1 2 2 节所述，认知无线电系统主要利用未被授权用户使用的空闲频谱，在不对授 权用户造成过大干扰的f j 提下进行通信。因此，其系统可用频谱资源是随授权用户的频谱 使用情况而动态改变的。如何充分有效地利用这些“不确定 的无线资源来为认知用户提 供可靠的通信服务成为了认知无线电系统实现的关键。无线资源管理也因此而成为认知无 线电的核心技术之一。从内容上来说，认知无线电中的无线资源管理与其他系统的无线资 源管理没有太大差别。但由于管理、使用的是动态变化的频谱资源，且要避免对授权用户 的过量干扰，就使得功率控制、频谱管理与负责可用频谱资源具体分配的分组调度成为其 重点内容。 2 2 认知无线电中的功率控制 功率控制是认知无线电网络研究中的一个关键技术，是认知无线电研究领域的热点问 题。作为一个干扰受限的系统，认知无线电系统不能对授权用户产生有害的干扰。功率控 制便是控制对授权用户的干扰的一种有效的手段。通过功率控制将认知无线电用户的功率 9 堕皇堕皇奎兰堡圭竺塑竺堂垡堡茎兰= 三童坠塑垄垡皇! 塑垄垡窒塑笪墨 控制在足够低的范围内，才能避免对授权用户的有害干扰。但是，过低的发射功率却可能 导致认知无线电用户的通信受阻，或是认知无线电用户的q o s 下降。因此，在保证不对授 权用户产生有害干扰的条件下，还应保证认知无线电用户的q o s 。可见，功率控制在认知 无线电网络中起着重要的作用，通过功率控制，认知无线电用户才能在避免对授权用户产 生有害干扰的同时有效地进行通信，从而提高频谱利用率。 认知无线电网络中的资源是有限的，不仅可用的频谱有限，认知无线电用户在某一频 段上的发射功率也是有限的。为了更好地利用这些有限的资源，认知无线电用户一方面要 以合作的方式共享这些资源，另一方面还要以竞争的方式使自己获得最大的效益。因此， 认知无线电网络中的功率控制算法至少面临以下四个方面的要求和挑战： 第一，保护授权用户。这体现在降低认知无线电用户的发射功率，使在某一频段上的 所有认知无线电用户的发射功率之和不超过干扰限。在本文中，均假设此干扰限已从物理 层的频谱感知功能模块获得。 第二，尽量减小认知无线电用户的发射功率。即使在算法中确保了认知无线电用户的 发射功率之和不会对授权用户造成干扰，然而由于信号检测的不准确性以及认知无线电用 户在突发情况( 比如授权用户重新占用信道) 下可能切换信道等因素，认知无线电用户应 该尽可能地降低发射功率，才能较好地实现对授权用户的保护。此外，考虑到能耗的问题， 认知无线电用户的发射功率应该尽量减小，以延长电池的寿命。 第三，满足认知无线电用户的q o s 要求。信干噪比要求是最基本的q o s 要求，这也 是设计功率控制算法时必须达到的q o s 要求。在达到此要求的基础上，会考虑为认知无线 电用户提供更多的高质量服务，比如用户的速率要求，业务延迟要求，以及对不同的业务 提供服务等。这些o o s 要求在通常情况下都随着发射功率的增大而较好地被满足。但是， 在可用频谱受限、可用最大功率受限的条件下，认知无线电用户的发射功率并不能完全按 照用户自己的意愿而增大；否则，很可能对授权用户的通信质量造成有害的干扰。这就与 第一个和第二个要求形成了矛盾。显然，要解决这对矛盾，必然要找出一个折中的方法。 第四，功率控制算法应该具有较低的复杂度。随着系统中用户数的增多以及可用频谱 的增多，完成信号检测和完成多个限制条件下的分配的工作量必然会增多，这将有可能导 致完成这些工作的时间过长从而适应不了认知无线电空闲频谱快速时变的要求。所以认知 系统中的分配算法复杂度应尽可能的小。 从以上四个基本要求可知，认知无线电网络中的功率控制算法设计面临的是多目标的 问题，而且由于不同目标的要求不同，存在着多种折中的方案。目前，世界各地的认知无 线电科研机构和组织的研究者对认知无线电网络中的功率控制问题都做出了不少研究。根 1 0 南京邮电人学硕士研究生学位论文第二章认知无线电中的无线资源管理 据应用场景的不同，现有的认知无线电网络中的功率控制算法可以分成两大类：一是适用 于分布式场景下的功率控制策略，二是适用于集中式场景下的功率控制策略。分布式场景 下的功率控制策略大多以博弈论为基础出发考虑也有参考传统a dh o c 网络中功率控制的方 法，从集中式策略入手，再将集中式策略转换成分布式策略。而集中式场景下的功率控制 策略大多会利用基站能集中处理信息的便利，采取联合策略，即将功率控制与频谱分配结 合或是将功率控制与接入控制联合考虑等。 2 3 分组调度技术概述 调度是系统资源管理的核心机制之一，是解决多个业务竞争共享资源问题的有效手 段。分组调度实现对链路带宽的管理，是按照一定的规则来决定队列中选择哪个分组进行 发送，使得所有输入业务能够按照预定的方式共享输出链路带宽。它影响的主要性能参数 包括带宽分配、时延和时延抖动等，是实现网络服务质量控制的核心技术之一。 2 3 1 分组调度策略和功能 分组调度一般采用c q s ( c l a s s i f i c a t i o n ，q u e u i n g ，s c h e d u l i n g ) 结构。每个接口有一个调 度器，每个调度器对应多个队列，这些队列之间共享输出链路容量。分组调度主要有以下 一些功能： 带宽分配：一个调度器可为特定的业务类提供最低的带宽保证，以确保分组规则从该 类所在队列取出。一个调度器也可以提供速率整形以限制该类队列被服务的频率。根据调 度器设计，可以对每一队列既强调上限带宽又强调下限带宽，或对某些队列只强调上限或 只强调下限带宽； 时延控制：实时和非实时业务： 相对优先级控制：可以是静态优先级，也可以是动态优先级。 分组调度策略可以分为三种，分别是输出排队( o u t p u tq u e u e d ，o q ) ，输入排队( i n p u t q u e u e d ，i q ) 和输入输出排队( c o m b i n e di n p u t o u t p u tq u e u e d ，c i q q ) 。下面简要介绍一下这 三种调度策略。 1 输出排队( o q ) 一个分组到达输入接口时，立即经过交换机转移到相应的输出接口进行缓存。分组在 发送前排队，由调度算法进行调度输出，可以方便地用于服务质量的控制。由于分组仅在 输出接口排队等待发送而无须在交换机中经历延迟，易