謝顯中，楊 光，馬 彬

（重慶郵電大學(xué)寬帶接入網(wǎng)絡(luò)研究所，重慶 400065）

0 引言

認(rèn)知無線電提供了一種按伺機(jī)的方式共享和利用頻譜的手段，它可以有效地解決目前面臨的頻譜資源越來越缺乏的問題［1］。頻譜移動是認(rèn)知無線電用戶改變其運行頻率的過程，這產(chǎn)生了一種新的在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中的切換問題，通常稱之為頻譜切換，即發(fā)生在當(dāng)前信道的性能下降或者主用戶出現(xiàn)的時候。在頻譜切換中，不同層的協(xié)議必須很快地適應(yīng)新的工作頻率的信道參數(shù)。當(dāng)認(rèn)知用戶改變其工作頻率的時候，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議將從一種工作狀態(tài)變換成另外一種。頻譜移動管理的目的是使網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變換盡可能較快地、平滑地進(jìn)行，確保在這樣的頻譜切換中最大限度地降低認(rèn)知用戶的業(yè)務(wù)性能損失。

目前已經(jīng)有很多關(guān)于頻譜切換的研究，比如，減少認(rèn)知用戶的頻譜切換概率和數(shù)量、切換延遲，提高認(rèn)知用戶的通信容量等，采用的算法和工具有馬爾科夫鏈、功率控制、模糊數(shù)學(xué)等。文獻(xiàn)［2-3］中提出將非授權(quán)信道作為備份信道的機(jī)會式頻譜接入機(jī)制來改進(jìn)認(rèn)知用戶的鏈路維持概率和切換數(shù)量;文獻(xiàn)［4-5］提出基于預(yù)測的頻譜決定算法來減少頻譜切換概率;Yoon等［6］提出自發(fā)頻譜切換機(jī)制來減少認(rèn)知用戶的切換延遲;文獻(xiàn)［7-8］利用連續(xù)時間的馬爾科夫鏈模型來分析認(rèn)知用戶的中斷概率;Paramo［9］提出了保護(hù)信道模型來限制認(rèn)知用戶的中斷概率;Waqas等［10］提出在幾種常見的數(shù)學(xué)模型下研究認(rèn)知用戶的中斷概率和容量;文獻(xiàn)［11-12］利用隊列網(wǎng)絡(luò)模型來分析預(yù)認(rèn)知和后認(rèn)知對頻譜切換的影響;Giupponi［13］研究了基于模糊數(shù)學(xué)理論，利用不確定不完全的信息來進(jìn)行有效的頻譜切換;Liu等［14］討論了認(rèn)知用戶在時間關(guān)系模型下的頻譜切換概率;Ohyun［15］對因頻率變化而引起的中斷問題討論了不同頻率間切換機(jī)制。

在以上這些頻譜切換方案下，當(dāng)主用戶出現(xiàn)時，認(rèn)知用戶需要立刻空出正在通信的頻段以避免給主用戶造成干擾，然后檢測空閑頻段，如果沒有可用的空閑頻段則會出現(xiàn)服務(wù)中斷，如果有可用的空閑頻段則需要進(jìn)行頻譜切換。但是，如果主用戶頻繁出現(xiàn)，就會發(fā)生大量的頻譜檢測和頻譜切換，這樣就會導(dǎo)致認(rèn)知用戶性能的嚴(yán)重下降。Liu等［16］提出了一種新的頻譜切換機(jī)制來提高認(rèn)知用戶的傳輸效率。不同于以往，其研究了在同一頻段中主用戶和認(rèn)知用戶共存（襯墊傳輸）的情況，將動態(tài)頻譜分配和功率控制結(jié)合起來，其研究結(jié)果顯示采用此機(jī)制后的頻譜切換數(shù)量減少。但是該機(jī)制也存在局限性和缺陷，只分析了在理想情況下的性能，比如授權(quán)信道和非授權(quán)信道都存在空閑，在實際中，性能會出現(xiàn)偏差和下降。

只要認(rèn)知用戶對主用戶的干擾不超過一定的門限，就能在原信道與主用戶同時進(jìn)行傳輸，這就是襯墊傳輸方式。但是，襯墊傳輸方式給認(rèn)知用戶留下的傳輸范圍非常有限。為了克服上述問題，基于對襯墊傳輸?shù)膫鬏敺秶烙?，本文提出結(jié)合主用戶與認(rèn)知用戶共存的襯墊傳輸和多小區(qū)的頻譜切換機(jī)制，當(dāng)無法進(jìn)行襯墊傳輸時，向相鄰小區(qū)進(jìn)行頻譜切換，在對多小區(qū)進(jìn)行選擇時，采用動態(tài)權(quán)值的簡單加權(quán)判定（simple additive weight-dynamic weight，SAWDW）算法來選擇最優(yōu)目的小區(qū)，減少認(rèn)知用戶的服務(wù)中斷。理論分析和仿真結(jié)果顯示，該方案和算法能夠有效地減少切換失敗概率和服務(wù)中斷概率，提高認(rèn)知用戶的性能。

1 基于干擾溫度模型的襯墊傳輸范圍估計

1.1 干擾溫度模型

干擾溫度可以看做是認(rèn)知用戶對主用戶頻段內(nèi)的干擾功率譜密度，其界限包括原始的噪聲基底和認(rèn)知用戶產(chǎn)生的干擾，原始的噪聲基底是由熱噪聲、自然噪聲以及人為噪聲造成的。針對經(jīng)過譜估計得到的干擾溫度，文獻(xiàn)［17］中給出了干擾溫度界限TL（fc）:

（1）式中:TI（fc，B）表示在中心頻率為fc處，帶寬為B的頻帶內(nèi)的干擾溫度;Pt（fc，B）表示在中心頻率為fc處，帶寬為B的認(rèn)知用戶發(fā)射端平均功率;k為波茲曼常數(shù);常數(shù)Lc為衰減因子，用來描述認(rèn)知用戶發(fā)射端和主用戶接收端之間的衰落和路徑損耗引起的乘性噪聲。這樣建立的干擾溫度模型是用來限制對主用戶接收端引起的干擾。

只要干擾小于主用戶所能容忍的最大限，即干擾溫度界限，就不會對主用戶系統(tǒng)造成嚴(yán)重的干擾。圖1給出了一個主用戶系統(tǒng)和認(rèn)知用戶系統(tǒng)共存的模型，在干擾溫度界限和原始噪聲基底之間出現(xiàn)了新的頻譜接入機(jī)會。

圖1 頻譜接入模型Fig.1 Spectrum accessmodel

圖1中，M表示沒有認(rèn)知用戶接入時主用戶基站的覆蓋范圍;N表示認(rèn)知用戶接入后主用戶基站的覆蓋范圍?？梢?，由于認(rèn)知用戶系統(tǒng)的接入，主用戶系統(tǒng)可以覆蓋的范圍變小了。

1.2 襯墊傳輸范圍估計

前面分析了在干擾溫度模型下對認(rèn)知用戶發(fā)送端的限制條件。當(dāng)主用戶出現(xiàn)，認(rèn)知用戶暫時不進(jìn)行頻譜切換，先計算不干擾主用戶通信的最大傳輸功率，并根據(jù)此功率得到相應(yīng)的最大傳輸覆蓋范圍。然后，認(rèn)知用戶比較計算得到的最大距離和實際收發(fā)端之間的距離。如果實際距離小于計算的最大距離，則認(rèn)知用戶可以繼續(xù)在當(dāng)前信道進(jìn)行傳輸，不需要進(jìn)行頻譜切換，也不會對主用戶通信產(chǎn)生嚴(yán)重干擾，即襯墊傳輸;如果實際距離大于計算的最大距離，則認(rèn)知用戶無法在當(dāng)前信道進(jìn)行傳輸。

而認(rèn)知用戶如果正常傳輸還要滿足自身的傳輸條件，即認(rèn)知用戶發(fā)送端到認(rèn)知用戶接收端的傳輸條件。

首先，我們對（1）式進(jìn)行變換，得到認(rèn)知用戶發(fā)送端的最大傳輸功率:

其次，考慮到認(rèn)知用戶發(fā)送端的信號在到達(dá)認(rèn)知用戶接收端的過程中，還要經(jīng)歷傳播損耗。根據(jù)Okumura-Hata模型，傳播損耗為

（3）式中:r為認(rèn)知用戶發(fā)送端到認(rèn)知用戶接收端的傳播距離;fc為工作頻率。

所以，認(rèn)知用戶接收端的最大功率為

認(rèn)知用戶接收端要保證能正確解調(diào)接收到的發(fā)送端信號，就必須滿足一定的信干噪比:

（5）式中:Ip表示主用戶對認(rèn)知用戶接收端引起的干擾功率;Nw表示認(rèn)知用戶接收端的噪聲功率。

根據(jù)上述分析，設(shè)λmin為規(guī)定的最小信干噪比，可得到

則rmax就是在對主用戶的正常傳輸不產(chǎn)生嚴(yán)重干擾的條件下，同時又能保證認(rèn)知用戶發(fā)送端與認(rèn)知用戶接收端之間可以通信的最大距離。因此，如果認(rèn)知用戶收發(fā)端之間的距離大于rmax，認(rèn)知用戶就不能再進(jìn)行襯墊傳輸。因此下面給出動態(tài)權(quán)值的SAW-DW算法，當(dāng)認(rèn)知用戶無法襯墊傳輸時就進(jìn)行多小區(qū)的頻譜切換，以減少認(rèn)知用戶的中斷。

1.3 襯墊傳輸和多小區(qū)水平切換結(jié)合

襯墊傳輸多小區(qū)模型如圖2所示。圖2中，宏小區(qū)為主用戶基站的覆蓋范圍，覆蓋范圍廣;微小區(qū)為認(rèn)知用戶基站的覆蓋范圍，覆蓋范圍較小。

圖2 多小區(qū)模型Fig.2 Multi-cellmodel

若將襯墊傳輸和多小區(qū)水平切換相結(jié)合時，會產(chǎn)生認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中新的問題，那就是主用戶的出現(xiàn)與同頻段的多個認(rèn)知用戶相互產(chǎn)生影響。為了簡化系統(tǒng)模型和復(fù)雜度，便于計算和仿真。本文限定每個主用戶頻段同時只能有一個認(rèn)知用戶通信，或者同時允許多個認(rèn)知用戶通信，但當(dāng)主用戶出現(xiàn)時，只有本小區(qū)的一個認(rèn)知用戶作襯墊傳輸估計，其余的認(rèn)知用戶都轉(zhuǎn)移到其他空閑頻段，不進(jìn)行襯墊傳輸估計。這樣，當(dāng)主用戶出現(xiàn)時，只需要對本小區(qū)的一個認(rèn)知用戶做襯墊傳輸估計。本文的系統(tǒng)模型為蜂窩通信系統(tǒng)，用戶經(jīng)過基站進(jìn)行通信。并且在計算時不考慮用戶的移動性，認(rèn)知用戶可以利用重疊的微小區(qū)進(jìn)行頻譜切換。當(dāng)認(rèn)知用戶不能襯墊傳輸時，也可以切換到本小區(qū)的其他空閑頻段。但是如果本小區(qū)內(nèi)沒有空閑頻段或者其他小區(qū)有更好的服務(wù)質(zhì)量，認(rèn)知用戶就應(yīng)該切換到其他小區(qū)。因此，本文重點分析小區(qū)間的切換。

2 多小區(qū)的頻譜切換機(jī)制和帶動態(tài)權(quán)值調(diào)整的簡單加權(quán)判定算法

2.1 多小區(qū)的頻譜切換機(jī)制

為了使認(rèn)知用戶在無法進(jìn)行襯墊傳輸時不產(chǎn)生服務(wù)中斷，繼續(xù)數(shù)據(jù)傳輸。本節(jié)在襯墊傳輸范圍估計的基礎(chǔ)上，加入了多小區(qū)的頻譜切換機(jī)制。認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中多小區(qū)的頻譜切換流程如圖3所示。

圖3 多小區(qū)的頻譜切換流程Fig.3 Multi-cell spectrum handoff flow

當(dāng)認(rèn)知用戶在襯墊傳輸方式下無法繼續(xù)時，就可以向鄰小區(qū)進(jìn)行頻譜切換，尋求新的空閑頻譜，保持繼續(xù)通信。在切換過程中，本小區(qū)的基站負(fù)責(zé)收集各種必要的信息，其中，包括其他小區(qū)的各種信息和認(rèn)知用戶的信息。本小區(qū)基站也負(fù)責(zé)切換算法中權(quán)值和判定函數(shù)的計算。

2.2 帶動態(tài)權(quán)值調(diào)整的簡單加權(quán)判定算法

根據(jù)多個判定因素從多個候選目標(biāo)中選擇最優(yōu)解的問題。這類問題常?？梢圆扇『唵渭訖?quán)（simple additive weight，SAW）算法來解決。而SAW 算法中的判定因素權(quán)值往往是固定的，權(quán)值的選擇一般是根據(jù)經(jīng)驗賦值或者采取隨機(jī)賦值的方法。因而SAW算法不能反映認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化情況，進(jìn)而導(dǎo)致了算法的不準(zhǔn)確，降低了認(rèn)知用戶的性能。而帶有動態(tài)權(quán)值調(diào)整的SAW算法可以很好地改進(jìn)這個問題，下面進(jìn)行詳細(xì)分析。

對于一個候選網(wǎng)絡(luò)i，在時刻k的切換判定函數(shù)可以表示為

（7）式中:i∈［1，N］，N表示候選網(wǎng)絡(luò)的總數(shù);M是判定因素的數(shù)量;ωi，j為網(wǎng)絡(luò)i中判定因素j的權(quán)值;Ni，j為網(wǎng)絡(luò)i中判定因素j的歸一化值。

對于每個候選網(wǎng)絡(luò)i，切換判定函數(shù)fi（k）的值越大，說明網(wǎng)絡(luò)i的性能就越好。根據(jù)認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)的特性，選擇3個判定因素:認(rèn)知用戶的接收信號強度ri（k）;認(rèn)知用戶可以利用的空閑信道數(shù)ai（k）;主用戶對認(rèn)知用戶的干擾功率pi（k）。下面首先將這3個判定因素的值進(jìn)行歸一化變換:

（8）－（10）式中:ri（k），ai（k），pi（k）分別為第i個網(wǎng)絡(luò)在k時刻的相應(yīng)值，Ri，min，Ri，max，Ai，max，Pi，max分別為第i個網(wǎng)絡(luò)各個參數(shù)的最小值和最大值。

在SAW算法中的權(quán)值ωi，j是固定的，而當(dāng)認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)狀況變化時不能反映網(wǎng)絡(luò)的實際情況。而動態(tài)SAW算法（SAW-DW）的權(quán)值是隨著網(wǎng)絡(luò)狀況調(diào)整的，能夠及時正確反映網(wǎng)絡(luò)條件的改變。

SAW-DW算法的權(quán)值可由（11）式計算出

ωi，j（k）=βj（k）αj（k）·γi（k）（11）（11）式中:i∈［1，N］，j∈［1，M］;N表示候選網(wǎng)絡(luò)的總數(shù)，判定因素的總數(shù)M=3;αj（k），βj（k）分別表示判定因素j的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，γj（k）為加權(quán)和。

可以看出，在頻譜切換的過程中，具有更小的均值αj（k）和更大的標(biāo)準(zhǔn)差βj（k）的判定因素j會起到更重要的作用。比如，當(dāng)ri（k）均值小于ai（k）均值時，說明ai（k）相對豐富，ri（k）在切換時起更大的決定作用。同樣，當(dāng)ri（k）標(biāo)準(zhǔn)差大于ai（k）標(biāo)準(zhǔn)差時，說明在候選網(wǎng)絡(luò)之間ri（k）的差異更大，利用這個因素的差異可以更好地區(qū)分候選網(wǎng)絡(luò)。

在時刻k切換時，通過（7）式計算各個候選網(wǎng)絡(luò)的判定函數(shù)值fi（k），然后進(jìn)行比較，最大fi（k）值的網(wǎng)絡(luò)m相對能夠提供最好的性能，然后將網(wǎng)絡(luò)m作為切換的最優(yōu)目的小區(qū)。當(dāng)滿足下面門限條件δ時，就可以進(jìn)行切換:

（15）－（17）式中:fn表示當(dāng)前服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的判定函數(shù)值;δ表示切換判定的門限值。

3 分析與仿真

假設(shè)認(rèn)知用戶的到達(dá)過程服從參數(shù)為λ的泊松分布，以及ri（k）在Ri，min和Ri，max之間，ai（k）在0和Ai，max之間，pi（k）在 0 和Pi，max之間都滿足均勻分布。傳播損耗模型采用Okumura-Hata模型。

主用戶的到達(dá)速率和認(rèn)知用戶的到達(dá)速率對認(rèn)知用戶的性能都有影響。當(dāng)分析切換失敗概率時，我們考慮以水平切換為主，設(shè)主用戶的到達(dá)速率為定值0.4個/s，然后討論認(rèn)知用戶到達(dá)速率的變化與切換失敗概率的關(guān)系。當(dāng)分析中斷概率時，我們考慮主用戶的影響為主，設(shè)認(rèn)知用戶的到達(dá)速率為定值0.6個/s，然后討論主用戶到達(dá)速率的變化與中斷概率的關(guān)系。

3.1 切換失敗概率比較

為了比較，分別對單獨基于接收信號強度判定因素時的切換、單獨基于認(rèn)知用戶可用信道數(shù)判定因素時的切換、單獨基于對主用戶干擾判定因素時的切換、多參數(shù)固定SAW的切換、多參數(shù)動態(tài)權(quán)值算法（SAW-DW）等5種判定算法進(jìn)行了切換失敗概率的仿真，設(shè)δ=0.05，主用戶到達(dá)速率為0.4個/s，結(jié)果如圖4所示。

從圖4中可以看出，采用了參數(shù)固定SAW，比采用單獨一個判定因素時的3種方案的切換失敗概率都要低，體現(xiàn)出綜合考慮多個判定因素的優(yōu)越性。采用多參數(shù)動態(tài)SAW-DW比采用多參數(shù)固定SAW的切換失敗概率更低，顯示出加入動態(tài)權(quán)值調(diào)整的好處。

3.2 服務(wù)中斷概率的仿真

在傳統(tǒng)模式下，認(rèn)知用戶的服務(wù)中斷概率也就是主用戶的到達(dá)概率，滿足泊松分布:

由第一節(jié)的推算結(jié)論（6）式可以得出認(rèn)知用戶在襯墊傳輸方式下的服務(wù)中斷概率:

可以得出，認(rèn)知用戶在采用SAW-DW判定算法的多小區(qū)頻譜切換機(jī)制下的服務(wù)中斷概率:

（20）式中:Pf為選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)時的切換失敗概率。

圖5對認(rèn)知用戶在上面3種不同機(jī)制下的服務(wù)中斷概率Pcon，Punder，Pdw進(jìn)行了仿真和比較。設(shè)δ=0.05，認(rèn)知用戶到達(dá)速率為0.6個/s。

圖5 不同機(jī)制下的服務(wù)中斷概率Fig.5 Service interrupt probability of different schemes

從圖5中可以看出，主用戶出現(xiàn)的速率越大，認(rèn)知用戶發(fā)生服務(wù)中斷的概率就越大。通過比較可以看出，加入襯墊傳輸和多小區(qū)頻譜切換的機(jī)制后，認(rèn)知用戶的服務(wù)中斷概率都出現(xiàn)了明顯的降低，性能得到了顯著的提升。

3.3 動態(tài)切換門限的影響

切換門限對切換效果有較大影響，這里進(jìn)一步研究判定門限δ的值根據(jù)實際需求的變化而變化。

（21）式中:δth表示原來的固定門限值，限定了δ的初始值;ε表示變化因子，決定δ的最大變化范圍;ηrt表示認(rèn)知用戶服務(wù)中實時業(yè)務(wù)所占的比例。

可以設(shè)定適當(dāng)?shù)?δth和 ε值，比如 δth=0.05，ε=0.02，通過ηrt的變化引起δ的變化。此時δ的取值限定在0.03～0.05。當(dāng)ηrt逐漸增加時，表示認(rèn)知用戶的實時業(yè)務(wù)比例增加，通過（21）式引起δ的減少，而δ的降低使認(rèn)知用戶在切換時面臨的可選網(wǎng)絡(luò)機(jī)會增多，可以更快地向目標(biāo)小區(qū)切換，減少了切換延遲，降低了中斷概率。

圖6給出了實時業(yè)務(wù)比例的變化對切換失敗概率的影響。設(shè)δth=0.05，ε=0.02，主用戶的到達(dá)速率為0.4個/s。

圖6 可變門限對切換失敗概率的影響Fig.6 Changeable threshold on effect of handoff failure probability

從圖6可以看出，由于認(rèn)知用戶實時應(yīng)用比例的遞增，判定門限δ發(fā)生了變化，使SAW算法和SAW-DW算法的切換失敗概率都逐漸降低，而且SAW-DW算法的性能始終優(yōu)于SAW算法。

圖7給出了實時業(yè)務(wù)比例的變化對中斷概率的影響。設(shè)主用戶到達(dá)速率為0.4個/s，認(rèn)知用戶到達(dá)速率為0.6個/s。

從圖7也可以看出，無論是 SAW算法還是SAW-DW算法，隨著認(rèn)知用戶實時應(yīng)用比例的增加，引起切換門限δ的減少，從而導(dǎo)致切換判定準(zhǔn)則的變化，結(jié)果使服務(wù)中斷概率都不斷降低，且動態(tài)權(quán)值算法的性能更好。這樣，可變門限比固定門限能夠帶來更好的性能。并且當(dāng)δth減少時，引起δ的減少，使中斷概率降低。而當(dāng)ε減少時，引起δ的增大，使中斷概率增加。

4 總結(jié)

本文提出了在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中，將襯墊傳輸方式與多小區(qū)切換機(jī)制相結(jié)合的模型。并且在此基礎(chǔ)上重點研究了選擇目標(biāo)小區(qū)時所用的判定算法，提出了將動態(tài)權(quán)值調(diào)整的簡單加權(quán)算法與可變判定門限相結(jié)合的判定準(zhǔn)則。通過理論分析和仿真結(jié)果顯示出，提出的模型和判定算法能夠顯著降低認(rèn)知用戶的服務(wù)中斷概率，提高認(rèn)知用戶的服務(wù)質(zhì)量。下一步將對可變門限的優(yōu)化進(jìn)行研究。

圖7 可變門限對中斷概率的影響Fig.7 Changeable threshold on effect of interrupt probability

［1］ ZHAO Qing，BRIANM，S.A survey of dynamic spectrum access［J］.IEEE Signal Processing Magazine，2007，24（3）:79-89.

［2］ KALILM A，MAHDIH AL，A.Mitschele Thiel.Spectrum handoff reduction for cognitive radio ad hoc networks［C］//International Symposium on Wireless Communication Systems（ISWCS）.York:IEEE Press，2010:1036-1040.

［3］ZHANG Yan.Spectrum handoff in cognitive radio networks:opportunistic and negotiated situations［C］//IEEE ICC.2009.Fullerton:IEEE Press，2009:1-6.

［4］ LIYang，DONG Yu-ning，ZHANG Hui，etal.Qos provisioning spectrum decision algorithm based on predictions in cognitive radio networks［C］//International Conference on Wireless Communications Networking and Mobile Computing（WiCOM）.Cheng du:IEEE Press，2010:1-4.

［5］SONG Yi，XIE Jiang.Proactive spectrum handoff in cognitive radio ad hoc networks based on common hopping coordination［C］//IEEE INFOCOM2010.San Diego:IEEE Press，2010:1-2.

［6］YOON Suk Un，EKICIE.Voluntary spectrum handoff:a novel approach to spectrum management in CRNs［C］//IEEE ICC2010.Cape Town:IEEE Press，2010:1-5.

［7］LEI Jiao，VICENT Pla，F(xiàn)RANK Y L.Analysis on channel bonding/aggregation formulti-channel cognitive radio networks［C］//European Wireless Conference（EW）.Lucca:IEEE Press，2010:468-474.

［8］ CHUNG J M，KIM C H，PARK J H，et al.Optimal channel alloction for cognitive radios［J］.Electronics Letters，2010，46（11）:802-803.

［9］ PARAMO Pacheco D，PLA Vicent，MAETINEZ Jorge Bauset.Optimal admission control in cognitive radio networks［C］//International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications（CROWNCOM）.Hannover:IEEE Press，2009:1-7.

［10］ AHMEDWaqas，GAO Jason，F(xiàn)AULKNERMichael.Performance evaluation of a cognitive radio networkswith exponential and truncated usagemodels［C］//International Symposium on Wireless Pervasive Computing.Melbourne:IEEE Press，2009:1-5.

［11］ LIChun-wang，CHUNGWei-wang.Spectrum handoff for cognitive radio networks:reactive-sensing or proactivesensing?［C］//IEEE International Performance，Computing and Communications Conference.Austin:IEEE Press，2008:343-348.

［12］謝顯中，后茂森.基于統(tǒng)計信息與多隊列的CR動態(tài)頻譜分配［J］.吉林大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版，2009，27（5）:452-458.

XIE Xian-zhong，HOUMao-sen.Dynamic spectrum alloca-tion scheme based on statistical information and multiqueue in CR networks［J］.Journal of Jilin University:Information Science Edition，2009，27（5）:452-458.

［13］ GIUPPONIL，ANA I.Perez Neira.Fuzzy-based spectrum handoff in cognitive radio networks［C］//International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications（CROWNCOM）.Singapore:IEEE Press，2008:1-6.

［14］ LIU Hong-jie，WANG Zhong-xu，LI Shu-fang，et al.Study on the performance of spectrum mobility in cognitive wireless network［C］//IEEE International Conference on Communication Systems（ICCS）.Singapore:IEEE Press，2008:1010-1014.

［15］ JOOhyun，CHOIHyun Ho，CHODong-Ho.Seamless spectrum handover improving cell outage in cognitive radio systems［C］//International Conference on Cognitive Radio O-riented Wireless Networks and Communications（CROWNCOM）.Hannover:IEEE Press，2009:1-6.

［16］ LIU Dian-jie，HUANG Xiao-xia，LIU Cong，etal.Adaptive Power Control Based Spectrum Handover for Cognitive Radio Networks［C］//IEEE Wireless Communi-cations and Networking Conference（WCNC）.Sydney:IEEE Press，2010:1-5.

［17］ CLANCY TC.Formalizing the Interference Tempera-ture Model［J］.Journal on Wireless Communications and Mobile Computing，2007，7（9）:1077-1086.