（电路与系统专业论文）认知无线电系统的频谱资源分配技术研究.pdf

research on spectrum allocation techology of cognitive radio thesis submitted to nanjing university of posts and telecommunications for the degree of master of engineering by kong xiaoli supervisor: prof. zhou jingquan february 2013 i 摘要摘要 随着无线通信技术的发展，通信业务的需求不断增加，日益紧张的频谱资源阻碍了无线 通信业务的发展。因此如何动态、高效地提高频谱利用率成为人们密切关注的焦点。为解决 这一问题，认知无线电应运而生。认知无线电的频谱分配能够有效利用频谱、缓解频谱资源 的紧张，提高系统效用，是认知无线电的关键技术，对改善认知无线电系统的性能起着关键 性的作用。 本文主要研究图着色模型下的认知无线电动态频谱分配算法，并在现有文献的算法基础 上提出改进算法。 首先对认知无线电进行描述，列举几种经典的频谱分配模型，接着在图着色理论模型的 基础上进行进一步的研究，提出了基于需求的改进型频谱分配算法。仿真结果表明与现有算 法相比，该算法更能满足用户的需求，性能更佳。然后论文在图着色频谱分配模型基础上引 入量子遗传算法，重点研究量子遗传算法的编码可行性方法，量子遗传算法的原理及主要操 作；根据认知无线电网络中的频谱特性，对现有的量子遗传算法进行改进，引入动态调整量 子门旋转角步长、量子交叉和变异操作，使其更能实现系统的最大效用。仿真结果显示：与 原有算法相比，该算法具有更有效的系统性能。 关键词关键词: 认知无线电，频谱分配，图着色，用户需求，量子遗传算法认知无线电，频谱分配，图着色，用户需求，量子遗传算法 ii abstract with the development of wireless communication technology and the increase in the demand of communication service, the spectrum resource becomes nervous hindering the development of wireless communication business. so how to improve the spectrum utilization dynamically and efficiently becomes the focus of people who pay attention to. in order to solve the problem, the cognitive radio arises at the historic moment. easing the tension of spectrum resource and advancing the system utility, cognitive radio spectrum allocation is the key of cognitive radio technology, playing an important role in the cognitive radio system. this paper not only makes a study of dynamic spectrum allocation algorithm in the graph coloring model of cognitive radio network，but also puts forward the improved algorithms based on the existing algorithms. firstly，this paper describes the cognitive radio, cites the spectrum allocation model, and then conducts further studies on the basis of graph coloring model, proposes the advanced spectrum allocation algorithm based on the users requirement. according to the simulation results， compared with existing algorithms, this algorithm has a better performance. then it also introduces the quantum genetic algorithm in the graph coloring spectrum allocation model. the paper highlights the method of the encoding feasibility, principle of the quantum genetic algorithm and some main operations. making full use of spectral characteristics of cognitive radio network, citing the dynamic step length in adjustment of angle of quantum gate, quantum crossover and mutation operation, an improved quantum genetic algorithm is proposed. more importantly，the simulation results show that the new algorithm can achieve more effectiveness of the system, having a better performance than previous algorithms. key words: cognitive radio，spectrum allocation，graph coloring ，users requirement， quantum genetic algorithm iii 目录目录 第一章 绪论 . 1 1.1 课题研究背景与意义 . 1 1.2 认知无线电的定义 . 1 1.3 认知无线电频谱分配的研究现状及应用领域 . 3 1.3.1 国外研究现状 . 3 1.3.2 国内研究现状 . 4 1.3.3 认知无线电的应用领域 . 5 1.4 全文内容安排 . 7 第二章 认知无线电系统频谱分配模型 . 8 2.1 认知无线电的关键技术 . 8 2.1.1 频谱感知技术 . 9 2.1.2 频谱分配技术 . 9 2.1.3 功率控制技术 .10 2.1.4 组网技术 . 11 2.2 频谱资源共享模型 . 11 2.2.1 干扰温度模型 . 11 2.2.2 博弈论模型 .13 2.2.3 拍卖竞价模型 .15 2.2.4 图着色理论模型 .15 2.3 本章小结 .17 第三章 基于图着色理论的认知无线电频谱分配算法 .18 3.1 图着色频谱分配算法的数学模型 .18 3.2 现有的图着色频谱分配算法 .20 3.2.1 列表着色频谱分配算法 .20 3.2.2 颜色敏感的图着色频谱分配算法 .23 3.2.3 基于需求的频谱分配算法 .26 3.3 基于用户需求的改进型频谱资源分配算法 .28 3.3.1 算法的基本原理 .28 3.3.2 算法仿真与分析 .28 3.4 本章小结 .35 第四章 基于图着色频谱分配模型的量子遗传算法研究 .36 4.1 编解码的可行性方法 .36 4.2 量子遗传算法 .37 4.2.1 量子比特编码 .37 4.2.2 量子旋转门更新策略 .38 4.2.3 量子的交叉和变异 .40 4.2.4 量子遗传算法流程 .42 4.3 量子遗传算法在认知网络频谱共享中的应用及其改进 .43 4.3.1 认知无线电网络中的量子遗传算法 .43 4.3.2 认知无线电网络中的量子遗传改进算法 .44 4.3.3 算法仿真与性能分析 .47 4.4 本章小结 .53 第五章 总结与展望 .54 参考文献.56 iv 附录 攻读硕士期间撰写的论文 .58 致谢.59 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 1 第一章第一章 绪论绪论 1.1 课题研究背景课题研究背景与意义与意义 近年来，随着无线通信技术的迅速发展，人们对通信业务的需求逐渐增加，质量要求越 来越高，使得原本有限的频谱资源变得更加匮乏。经调查研究，造成频谱资源匮乏的原因主 要为现有的频谱管理和分配策略不够完善1-4。在无线通信中，绝大部分的频谱是通过固定的 频谱分配策略进行分配的，即由现有的频谱分配机构将某一频谱块长期地分配给持有执照的 不同运营商使用。在静态分配方式下，频谱管理十分简单，但容易造成地理位置上分配不均， 时域上利用率不等等问题。大部分频谱甚至仅被偶尔使用，频谱资源的浪费现象严重。 2002 年 11 月，美国联邦通信委员会（fccfederal communications commission）因无 线频谱资源没有得到充分利用，发布了一项报告。报告明确指出：频谱的准入是比频谱本身 稀有更为重要的问题，在很大一部分情况下，正是由于现有的法规限制了潜在用户在频谱上 的准入。也正是因为频谱利用率不均，通信业界的研究人员开始思考频谱空洞的问题。频谱 空洞是指在一定的空间内，当分配给某法定用户的频段处于空闲状态时，其他用户可以使用 的频段。这样，频谱实现了二次利用，频谱资源的潜在利用率也得到了提高。 认知无线电的基本出发点是为了提高频谱资源的利用率。在已授权的频段未使用或只有 少量业务活动的情况下， 具备认知功能的无线通信设备可以通过伺机的方式工作在授权频段。 认知无线电在缓解频谱资源匮乏和不断增长的无线接入需求之间提供了一条切实可行的思 路，因此逐渐地被人们认为是未来探究频谱空洞特性，高效利用无线频谱资源的有效手段。 1.2 认知无线电的定义认知无线电的定义 认知无线电系统是一种拥有智能性、自适应性、系统功能模块可重构性的学习型无线通 信系统。 自其提出以来， 对它的注解可谓众说纷纭， 各有千秋。 其中最具有代表性的是 mitola、 fcc、国际电信联盟(ituinternational telecommunication union)等学者和研究机构对认知无 线电的定义。 “软件无线电” （swrsoftware radio）的概念最初是由 joseph mitola 在美国的一次通 信会议上提出来的。其初衷是希望能以此建成一个公开的、规范的、普遍适用的、模块化的 硬件平台。随后，在 swr 的基础上，joseph mitola 博士发表了一篇论文，第一次提出了认知 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 2 无线电（crcognitive radio）的概念5，并对其进行了详细的阐述。运用模型推理方式， 通过无线电知识表示语言（rkrlradio knowledge representation language）表述频率、功 率等各种参数，以提高系统的灵活性，实现与网络的智能交流。2000 年，mitola 博士在其博 士论文6中对认知无线电进行了更加详细的叙述。mitola 博士认为在无线资源和相关的计算 机间的通信方面，无线个人数字助理（pdapersonal digital assistant）和相关网络拥有足够 的计算智能，其中包括检测用户的通信需求，并能根据这些需求提供能够满足这些需求的最 佳无线资源和服务。mitola 博士定义的认知无线电是较为理想化的 cr 定义，人工智能的地 位举足轻重，与现有技术存在一定的差距。更重要的是其所谓的认知功能主要体现在应用层 或更高层的学习和推理，缺少底层如物理层、数据链路层的支撑。根据频谱环境，认知无线 电设备可进行动态编程，或通过硬件设备进行再设计，以支持各种不同的收发技术；通过不 同的调制方式，自主选择工作频率，选用不同的通信协议，以不同的发射功率进行通信服务。 在此之后，更多的机构和研究人员开始寻找易于实现的认知无线电技术，并对认知无线电提 出了各自的见解。 2003 年 5 月，在 cr 研讨会上，fcc 从提高频谱利用率，频谱管理的角度出发，将认知 无线电狭义定义为“认知无线电主要指认知设备与其所在的无线环境进行交互，通过感知其 操作环境，从而动态地、自适应地对发射机的各项参数进行调整和改变；软件无线电是认知 无线电的主体部分，但就认知无线电设备而言，它并不必须具有软件或现场可编程的要求。 ” 由此可见，认知无线电应该具备两大特征：认知能力和重配置能力。 认知能力（cognitive capability）是对信号处理和学习的一种能力。主要指认知无线电通 过与周围环境进行实时交互，从而感知特定时空的频谱空洞，进而选择合适的参数来自适应 环境的无线频谱资源。通过利用网络资源共享，分布式学习，提高认知无线电的决策和优化 技能。其主要技术分为频谱感知、频谱分析和频谱决策。 重配置能力（reconfigurability）是指能够在不改变硬件部分的情况下，调整工作频率、 调制方式、传输参数等发射参数。从重配置能力角度来看，认知无线电类似于执行通过认知 能力获得的任务。 图 1.1 描述了一种基本的认知循环模型。这是 simon haykin 教授根据认知无线电技术的 三个关键问题：分析无线环境、预测信道状态与预测建模、发射功率控制与动态频谱管理构 建的，集中体现了认知无线电的认知能力。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 3 信道状态 估计、预测 无线信道环境 （外部环境） 发射功率控制 以及频谱管理 无线情景分析 发射机 rf 检测 发 射 信 号 频谱空洞 干 扰 温 度 信道容量 图 1.1 认知循环模型 此外，还有其他的学者对认知无线电进行了一些定义，典型的如 maryland 大学的 thomas c.c 博士于 2006 年将 cr 作为软件无线电的发展方向，纳入到软件无线电的技术范 畴，并将其称之为“自适应智能软件无线电” 。 1.3 认知无线电认知无线电频谱分配频谱分配的研究现状及应用领域的研究现状及应用领域 1.3.1 国外研究现状 随着认知无线电技术的发展，认知无线电网络（crncognitive radio network）成为未 来发展的主流。但由于时间的变化，用户的移动，crn 中用户的地理位置，需求和可用信道 都随时发生着变化。因此确立一个灵活高效的频谱分配算法就显得比较重要。目前，有关认 知无线电技术的研究和开发项目已经全面展开， 涉及的研究方向包括认知无线电的协议体系、 网络架构、频谱检测技术、媒体接入技术、频谱资源分配技术、路由技术等。其中一些具有 代表性的研究成果已经得到了公认，下面对此进行简单的描述。 （1）频谱池(spectrum pooling） 频谱池的概念首次是由 mitola 于 1999 年在其发表的一篇论文中提出来的。它是一种基 于正交频分复用技术 ofdm 的集中式频谱池结构， 主要由一个认知无线电基站和多个移动认 知无线电用户架构而成。研究领域主要集中在 gsm 网络的动态频谱资源共享和 ofdm 无线 局域网7-8。 频谱池的主体思想是将已经分配给用户的频谱进行一部分合并，组合成一个可以公用的 频谱空间，然后对频谱空间进行整体划分，分割成若干个可用的子信道。动态频谱分配主要 采用两种方法。若频谱池中有空闲频谱，主用户选择空闲频谱进行通信，不破坏次用户的通 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 4 信过程；相反，主用户是自私的，不顾及感知用户的使用情况，只要有需求，就占用信道， 从而使感知用户切换到其他信道上。 （2）corvus 系统 corvus9系统也称为“虚拟非授权频谱系统”的认知无线电方法，是由在美国加州大 学伯克利分校工作的 brodersen 教授的研究组研究出来的。主要希望通过合作的方式检测和 使用频谱。 在此系统中， 他们提出将部分次用户组成次用户组， 彼此间以 ad hoc 方式通信(ad hoc 网络式的业务流) 或接入节点访问骨干网络。所有组共用公共控制信道，各组的成员利用 自己的组控制信道进行感知信息交换，实现用户链路的建立。 （3）nautilus nautilus 项目是由 ucsb美国加州大学 santa barbara 分校 haitao zheng 教授所在的研 究组和微软亚洲研究院进行合作的。 着重研究不依赖集中控制的分布式合作频谱共享的实现， 并针对开放频谱的 ad hoc 网络提出了一种分布式、可升级的、有效的协调框架。这种结构在 解决频谱不同的问题时不依赖事先定义的公共控制信道。目前，主要的研究点是怎样在分布 式协调框架上选择最好的信道进行数据通信。为此，haitao zheng 等人提出以图着色理论为 基础进行协调频谱接入10。根据移动网络拓扑结构随节点的移动而不断变化的特点提出了一 种基于图着色的局部议价11频谱分配方法。通过移动节点自我组织，协调频谱分配，对资源 受限的网络 （如 ad hoc 网络） 采用以设备为中心的频谱资源管理方式， 利用预先定义的规则， 与本地监测相结合，将用户独立地接入频谱。 （4）dimsumnet dimsumnet12dynamic intelligent management of spectrum for uiquitous mobile network 又被称为泛在移动网络中的动态智能频谱管理。其网络体系结构是由 lucentbell 实验室和 stevens 理工学院的研究人员共同提出的。它是一种基于频谱经纪人的动态授权式的频谱使用 方式。频谱经纪人负责管理、分配频谱资源。通过有效协调各频段的准入提高用户的频谱接 入效率，增强用户间的公平性。在频谱利用率方面，采用 sma频谱统计复用技术提升频谱 资源的共享。目前，在 cdma 和 gsm 蜂窝网络中，dimsumnet 主要对网络中的频谱利用 率进行测量，考虑能否通过相互协作实现动态频谱准入，从而有效提高频谱资源的利用率。 而对宏蜂窝网络，该体系结构主要研究如何对频谱进行定价以及实现频谱资源的有效分配。 1.3.2 国内研究现状 与国外相比，我国认知无线电方面的研究虽然起步比较晚，但也受到了高度重视。2005 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 5 年 7 月，国家 863 计划和国家自然科学基金委开始资助认知无线电项目的课题研究。在之后 的几年时间里自然科学基金先后从探索导向类和目标导向类两个层面资助了多个 cr 相关技 术的课题，解决认知网络行为模型、资源分配和基于认知网络理论的个域网广域网融合等问 题，并取得了不错的成果，如电子科技大学提交的认知无线电中的 rrm 技术研究报告。 就认知无线电中的频谱分配问题，该报告提出了不少新理论，受到课题评审委员会的充分肯 定。 1.3.3 认知无线电的应用领域 （1）超宽带（uwb）系统 在未来多媒体宽带无线通信中, uwb 作为具有很大潜力的技术,与认知无线电的发展紧 密相关。 最初将 cr 技术应用于 uwb 系统是为了使 uwb 系统能够感知其他设备发射的射频 信号，提高超带宽系统的性能。虽然 uwb 系统传输速率高、容量大、功耗低、抗干扰能力 强，但其信号分布频域广，很容易与已授权的窄带无线电系统发生碰撞，甚至可能对这些授 权系统造成干扰，降低系统的性能。因此如何利用 cr 技术实现 uwb 和传统窄带系统共存 已成为近年研究的重点，特别是在有关 cr 技术的协作共存算法方面。如 yamaguchi 等人研 究的在 mb-ofdm 系统中利用主动消除干扰算法12、 跳时脉冲位置调制等技术。 通过检测相 互间可能存在干扰的频率，合理选择跳时序列，降低 uwb 与传统窄带系统间的干扰。总之， 在 uwb 系统中采用 cr 技术可以有效抑制窄带干扰，改善频谱共享问题，提高 uwb 系统 的传输速率。 （2）无线区域网（wran） 在各方政策的大力支持下，cr 技术成为支撑 wran 的中坚力量。在 wran 中，实现 由 ieee802.22 工作组制定的点到多点的无线空中接口首先需要考虑系统的灵活性和自适应 性问题。比如在物理层，在保持低复杂性时要兼顾系统性能，确保系统能获取较高的性能。 对 tv 业务不能造成干扰，依据信噪比，自动调节编码调制方式，使 tpc 的动态范围不低于 30db。而在 mac 层，根据基于 cr 的 mac 协议，则需为实现 tv 频段的共享提供各种全新 的功能。此外，ieee802.22 空中接口的共存问题是一个关键，需要深入的研究。 （3）mimo 系统 认知无线电与 mimo 相结合而成的认知 mimo 系统能够提供终极灵活性13，提高频谱 的利用率。 主要因为认知 mimo 具有四个自由度:信道带宽、 载波频率、 复用增益和传输功率。 认知无线电技术虽然能够与授权网络在不同时段实现频谱共享，但检测避免的工作方式会浪 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 6 费一些频谱接入的机会。在 mimo 系统中，应用认知无线电技术，利用空域信号处理约束系 统间的干扰，有助于实现两个系统在同一时间共用某一频谱，从而提高频谱利用率。 在认知无线电网络中，频谱检测主要通过物理层的检测技术体现出来。然而在复杂的衰 落信道中，多天线技术和基于接收分集的频谱检测技术比单天线接收机更能有效地提高系统 的信号抗衰落特性，保证频谱检测的能力。图 1.2 简要的描述了认知 mimo 的传输系统。在 闭环 mimo 机制中，提高系统吞吐量的关键在于减少传输反馈信息数据。根据 iee802.22 系 统的信道特点， 在发射端生成调制信号， 运用 grassmannian波束成形14， 选取能保持的 ber， 充分利用反馈周期延长和子载波分组等技术进一步降低反馈信息。 调制 x1 天线 波束成形列阵 权值向量u x2 解调 码本选择 xw 码本选择 xw x1 x2 信道c 码本标号 图 1.2 认知 mimo 传输系统 （4）ad hoc 网络 ad hoc 网络是多跳临时性自治系统，由带有无线收发装置的移动终端组成，可独立工作 或与 internet、蜂窝无线网络连接。将认知无线电应用到 ad hoc 网络，组成认知 ad hoc 网络。 认知 ad hoc 网络灵活性更强，无中心节点。因其网络中的每个节点都具有路由转发功能，所 以任何一个节点的状态变化都不会影响整个网络，组网方便快捷。将 cr 应用到 ad hoc 网络 可以增加网络带宽和频谱利用的灵活性，提高可靠性。由于授权用户随时可以使用频谱或中 断频谱使用，认知用户的可用频谱将实时发生着变化，但各节点具备认知功能，能够实时地 进行频谱和授权用户检测。 在 ad hoc 网络中应用认知无线电技术， 需要考虑控制信道的约束条件以更新 mac 协议。 然后利用更新后的 mac 协议和路由协议协助实现分布式频谱共享系统。 为此 pawelczak 等人 根据控制信道的传输需求对传统的 mac 协议进行修改，并提出了一个简化的认知无线网络 mac 协议15。在路由协议方面，krishnamurthy 等人在引入新的路由指标后提出了基于最小 时延和基于信道切换频率的新路由协议13。由于认知 ad hoc 网络中干扰波动大，路由信息更 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 7 新频繁，fujii 等人提出了采用空时块码分布式自动重传请求技术避开干扰区域进行自适应地 路由选择。此外，由于多种业务的 qos 需求变化比网络拓扑的更新快，网络路由协议的最优 选择又主要依赖于物理层环境的变化和应用需求，因此对次优化路由协议进行研究以保证有 效的网络通信成为一项十分必需的研究课题。 1.4 全文内容安排全文内容安排 动态频谱分配是实现认知无线电的关键技术，本文在原有的图着色模型的基础上，通过 对现有的算法进行研究，提出基于用户需求的频谱分配改进算法。在深入研究认知无线电的 频谱特性后，将量子遗传算法引入到动态频谱分配中，提出认知无线电中的量子遗传改进算 法。全文共分为如下五章： 第一章为绪论，论述本文课题的研究背景，认知无线电的定义，分析 cr 的研究状况及 其适用的领域。 第二章首先对认知无线电的相关技术作了简单的叙述，接着对认知无线电频谱资源共享 方面的数学模型进行阐述。特别是对博弈论模型和图着色模型进行详细的描述。 第三章主要对图着色模型下的经典算法进行简单的介绍。在基于需求的频谱分配算法的 基础上，自适应的更新用户需求，根据需求进行分配。提出基于用户需求的改进型频谱分配 算法。仿真结果表明该算法在用户的满意度上高于原算法，但是在系统总带宽上略低于原算 法。换言之，该算法是以少量带宽为代价来提高用户的满意度。 第四章首先探讨量子遗传算法，然后研究量子遗传算法在认知无线电中的应用，根据量 子遗传算法的特点以及认知无线电网络的频谱特性，对量子遗传算法进行改进，提出认知无 线电中的量子遗传改进算法。仿真结果说明，改进的量子遗传算法在收敛速度和优化结果上 均优于量子遗传算法和经典的图着色算法。 第五章是总结与展望，对全文进行总结，提出研究中可能遇到的问题，以及接下来进一 步的研究方向和目标。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第二章 认知无线电系统频谱分配模型 8 第二章第二章 认知无线电系统频谱分配模型认知无线电系统频谱分配模型 认知无线电的频谱共享是允许一部分免许可用户在不影响授权用户使用频谱的情况下动 态地共享部分频谱资源从而实现频谱资源的再利用，提高频谱资源利用率。通过监测授权用 户，感知频谱空洞，分析频谱空洞的特性，把频谱池中合适的频谱分配给免许可用户传输数 据。频谱分配是频谱共享技术中的关键，决定着能否充分高效地利用有限频谱资源。 本章首先介绍认知无线电的关键技术，重点阐述认知无线电的频谱分配技术，然后对认 知无线电的频谱资源共享模型进行描述，包括干扰温度模型、图着色模型、博弈论模型和拍 卖竞价模型，其中详细介绍图着色模型并对给出的模型案例进行简单的数学描述。最后对本 章进行小结。 2.1 认知无线电的关键技术认知无线电的关键技术 在上一章讲述的认知无线电网络中，不同的应用环境对网络的要求不同，但总结起来还 是有一些共同的关键技术问题需要解决。认知无线电网络最大的特点就是利用机会式方法实 现频谱接入。要实现频谱接入首先要检测授权用户，感知频谱空洞；其次抓住机会进行通信。 这其中涉及到物理层传输技术、路由技术、无线资源管理、传输层协议、跨层协议等。在这 些关系当中最关键的是各种相关技术与认知无线电网络各层的对应关系，如图 2.1 所示。 频 谱 切 换 应用层 传输层 网络层 链路层 物理层 频 谱 管 理 应用控制 切换时延 路由信息 链路 时延 检测 信息 qos需求 重配置 路由信息/ 重配置 调度信息/ 重配置 监测信息/ 重配置 切换决策、当前或候选频谱信息 频 谱 共 享 频谱感知 图 2.1 认知无线电网络各层关键技术 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第二章 认知无线电系统频谱分配模型 9 2.1.1 频谱感知技术 认知无线电网络要求具备频谱感知能力，以便无论在何时何地都能感知到频谱空洞，供 认知用户通信使用。与此同时，认知无线电还需要随时监测授权用户，检测主用户是否接入 该频段，以便通知次用户及时退出，避免对主用户造成干扰。频谱感知技术一般分为辅助频 谱感知和独立频谱感知两大类。如果在主用户发射机和接收机之间，认知用户无法直接测量 信道，则只能通过独立频谱感知的方法对授权用户检测。由于在信道中存在噪声、多径等不 确定因素的影响，独立频谱感知面临着实现授权用户微弱信号准确快速检测的最大困难。独 立频谱感知技术主要包括基于发射机信号的检测技术、合作检测技术、接收机信号的检测、 mac 层及跨层检测算法。 其中基于发射机信号的检测技术又包括能量检测、 匹配滤波器检测、 协方差盲检测、循环平稳特征检测、两步检测和延时相关性检测。接收机信号检测包括干扰 温度估计的检测和接收机本振泄露的检测。属于辅助频谱感知的方法则有信标法、频谱租赁 法、频谱政策法、频谱资源数据库法和频谱代理法。在认知无线电中，除对主用户的信号层 面进行频谱感知分析外，还可对无线链路的多种特性进行感知，包括传播环境、链路质量以 及信道选择等。 2.1.2 频谱分配技术 为解决频谱资源稀缺，现有的频谱管理造成在时域和空间上的频谱资源利用率低下等问 题，需要利用认知无线电网络充分感知频谱空洞，合理分配无线频谱资源。其基本解决方法 有两个： 首先，提高频谱资源利用率，将已通过静态频谱分配的频谱资源进行充分的开发和利用 以降低不必要的浪费； 其次，优化系统通信效率，将己获得的频谱与其他通信资源进行组合优化，从而提高频 谱资源利用率。如何解决这些问题都将涉及到一个共同话题，即频谱分配技术问题。 认知无线电频谱资源分配技术可以智能感知无线环境，动态地利用空闲频谱资源，公平 有效地管理空闲频谱资源，提高频谱利用率。频谱分配算法根据不同用户因业务差异而不断 变化的需求合理分配空闲频谱资源，改善系统通信性能使其接近最优状态。 目前频谱分配技术的分类有很多种，各有其优劣势。按网络结构分类有中心式、分布式 频谱分配；按合作方式分类有合作式、非合作式频谱分配；按接入技术的不同又有 overlay频 谱分配和 underlay频谱分配。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第二章 认知无线电系统频谱分配模型 10 图 2.2 为在不同分配方式下的动态频谱分配技术。 动态频谱分配 网络结构合作方式接入技术 中心式分布式合作式非合作式overlayunderlay 图 2.2 频谱分配技术分类 现阶段就频谱分配问题已有不少的解决方法，主要集中在图论着色模型、博弈论模型、 干扰温度模型等。虽然在频谱共享方面已经做了很多工作，但仍存在许多不足之处。这也是 本论文研究的重点，具体的算法和仿真分析将在下面章节中详细介绍。 2.1.3 功率控制技术 功率控制是认知无线电网络研究的关键技术，也是近年来的研究的热点话题。它能够有 效降低通信系统中用户的发射功率，减少相互之间的干扰，最大化系统的吞吐量并可以延长 终端电池的使用寿命。 由于特殊的无线通信方式，认知无线电网络中的功率控制技术与传统网络存在着不同， 主要是目的和测量指标不同。传统网络中引入功率控制是为了克服多径传输、空间选择性衰 落引起的慢平坦衰落（窄带多径干扰）以及阴影带来的慢衰落。不同的通信系统，功率的控 制也各不相同。在传统的 fdma 和 tdma 系统中，功率控制主要用来降低因频率复用而引 起的同信道干扰。对 cdma 系统，功率控制是为了克服远近效应使用户平等地共享资源。与 传统网络不同，认知无线电网络采用功率控制是为了避免对授权用户的有害干扰，与采用哪 种多址技术无关。避免对授权用户的有害干扰是认知无线电网络实现优化系统吞吐量、克服 自身衰落与干扰的前提条件。 传统网络的功率控制一般通过信号强度、信噪比(sir)或误比特率(ber)等指标调节发射 机功率。认知无线电网络中的功率控制指标为干扰温度，也就是测量授权用户的接收机可容 忍的射频干扰等级。通常由授权用户来设定干扰温度限制，即在特定的频段，特有的地理环 境，设置接收机能正常工作的最坏射频环境。如果