劉智勇， 張 衛(wèi)

(1.長春金融高等?？茖W校 現(xiàn)代教育中心，長春 130028；2.陜西科技大學 電氣與信息工程學院，西安 710021)

0 引 言

近年來，隨著無線電通信技術的飛速發(fā)展和頻段覆蓋密度的增加，無線電測向和定位技術得到更深層次的應用。SINR平衡算法由Foschini和Miljanic于1993年提出，SINR平衡算法保證了如果系統(tǒng)是可達的，該算法能夠達到帕累托最優(yōu)，算法過分強調(diào)了每個用戶的信干噪比需求，算法不符合認知無線電網(wǎng)絡中用戶信干噪比滿意度的特點。Saraydar和Mandayam于2002年提出了Saraydar-Mandayam算法，該算法沒有考慮到信干噪目標，對用戶基本的通信質(zhì)量要求沒有約束。因此收斂后的信干噪比有可能低于用戶的目標值，嚴重的影響了認知無線電網(wǎng)絡的系統(tǒng)性能。Koskie和Gajic于2005年提出了Koskie-Gajic算法，通過適當降低收斂時的信干噪比大幅降低了用戶的發(fā)射功率，該算法過分強調(diào)對用戶發(fā)射功率的控制而忽視了每個用戶的信干噪比需求。

干擾溫度機制是FCC為應用認知無線電技術以提高頻譜利用率而提出的一種方法。他們提出利用授權用戶的信干噪比裕量，使非授權用戶和授權用戶同時使用同一頻段進行工作，以自適應的、動態(tài)的方式實現(xiàn)多用戶的頻譜資源共享，最大限度地提高頻譜利用率。2003年，F(xiàn)CC在制定的提案中，明確了這種在授權用戶預留頻譜上承載非授權通信的方式，干擾溫度機制是其關注焦點?；诟蓴_溫度機制的共享型認知無線電系統(tǒng)，既保證了原有授權系統(tǒng)的正常運行又為新的非授權用戶提供了工作的機會，從而提高了頻譜利用率

綜上所述：認知無線電環(huán)境下的多用戶功率控制需滿足不同用戶輸出信干噪比的要求，降低用戶功率的消耗，實現(xiàn)不同用戶公平的共享頻譜資源。而在發(fā)射功率、信干噪比和系統(tǒng)性能之間存在互相制約的關系。因此，本文設計一種新的效用函數(shù)和相應的功率控制博弈算法，在幾個指標間獲得折衷。

1 非共享機制算法設計

1.1 算法建模

在一般的無線通信系統(tǒng)中，效用函數(shù)通常與通信質(zhì)量相關，例如低延遲、低差錯概率或高吞吐量(throughput)。在語音通信系統(tǒng)中，低延遲是首要保證，而傳輸差錯和吞吐量的要求則可以適當放寬，依據(jù)當前的無線電數(shù)據(jù)通信特點，本文設計了基于信干噪比滿意度和價格函數(shù)的新的效用函數(shù)模型。

對第i個認知無線電用戶有：

λipi,i∈N

(1)

新的效用函數(shù)由兩部分組成，包括一個表征認知無線電用戶對信干噪比滿意程度的反正切(arctan)函數(shù)和一個基于發(fā)射功率的線性價格函數(shù)。其中，如果不加入價格函數(shù)，反正切函數(shù)的極大值點在信干噪比無窮大處，說明此時算法不收斂。為了保證算法穩(wěn)定性，必須加入價格函數(shù)。

1.2 算法流程

算法的執(zhí)行需要各個認知無線電用戶和基站在公共控制信道傳送信令。因此設計了基于3次握手機制的信令協(xié)議。此協(xié)議與IEEE 802.11協(xié)議中RTS-CTS交換協(xié)議類似，主要設計了以下幾個數(shù)據(jù)包，其具體功能如表1所示。

表1 算法信令協(xié)議中的數(shù)據(jù)包

信令協(xié)議中的信令數(shù)據(jù)包起到了兩個作用：作為發(fā)射功率的載體發(fā)送給基站，由基站檢測數(shù)據(jù)包的功率并計算基站處的信干噪比；作為完全信息博弈，便于認知無線電用戶獲取其他用戶的博弈情況。在設計的信令協(xié)議基礎上，給出基于非共享機制認知無線電系統(tǒng)的功率控制算法流程：

(1) 博弈開始，由基站通過下行鏈路確定參與本次博弈的認知無線電用戶。對于不同的博弈時序而言，可根據(jù)不同的標準選擇用戶參與博弈。這里全部用戶同時參與博弈。

(2) 各認知無線電用戶響應基站發(fā)出的博弈開始命令，初始化自己的發(fā)射功率，發(fā)送START包至基站。

(3) 基站檢測接收到的信干噪比，并將檢測結果START_SINR返回參與博弈的認知無線電用戶。

(4) 認知無線電用戶接收由基站返回的START_SINR，提取信干噪比信息，由式(1)計算下一次博弈的發(fā)射功率。如果此時所有用戶的發(fā)射功率較上一次都沒有發(fā)生調(diào)整，則博弈結束，返回END給基站，基站收到后確認結束，返回給各個用戶ACK_END，功率控制結束。否則，用戶以此功率發(fā)送START_ACK包到基站。本次博弈完成。返回到步驟(3)。

1.2.1共享機制的認知無線電系統(tǒng)功率控制算法

現(xiàn)有的認知無線電功率控制算法，對非共享機制情況研究得較多。而基于干擾溫度指標的共享型系統(tǒng)需要考慮授權用戶的影響，在共享機制下，頻譜利用率將進一步提高。針對共享型的認知無線電系統(tǒng)， 這樣依然應用式(1)模型。在干擾溫度機制下，每個授權用戶都存在一個可以接受的最惡劣的干擾環(huán)境，因此出于對授權用戶利益的保護，應當對認知無線電用戶造成的、超過干擾溫度門限的過大干擾采取更為“苛刻”的定價方式?；谝陨蠋c考慮，需要改進價格函數(shù)。定義價格函數(shù)為：

(2)

式中,μ為指數(shù)懲罰系數(shù)。

(5)

1.2.2算法流程

針對共享機制下的功率控制算法，增加一個數(shù)據(jù)包：START_INTER。它由各個授權接收機發(fā)給認知無線電用戶，包含了所有認知無線電用戶對該授權接收機造成的干擾，其余如表2所示。算法流程如上所述，其中關鍵的選取合適功率水平的算法流程可細化為：

(1) 算法開始。當k=0時，p(k)=pinit；

(2)k=k+1；

(6)

表2 基本仿真參數(shù)

2 仿真實驗及分析

2.1 基于非共享機制的認知無線電系統(tǒng)功率控制算法

(1) 仿真參數(shù)?？紤]一個認知無線電小區(qū)，各個認知無線電用戶分布在距離中心基站1 000 m的范圍內(nèi)。各個用戶的初始迭代功率為pinit。當前后兩次迭代的功率差小于迭代精度ε時，迭代結束。仿真基本參數(shù)見表1。其中，信道考慮路徑傳播損耗。

(a) 認知無線電用戶發(fā)射功率收斂過程

(b) 認知無線電用戶信干噪比收斂過程

圖1 加性高斯白噪聲情況下的算法收斂過程

2.2 算法性能分析

在基于共享機制的認知無線電系統(tǒng)中，如果認知無線電用戶造成的干擾高于授權接收機的干擾門限將被認為是不可接受的。改變參數(shù)λi、αi和μ，獲得掉線概率與系統(tǒng)平均吞吐量的關系如圖3所示。

從圖3看出：認知無線電用戶的平均吞吐量隨著授權接收機掉線概率的下降而下降。這說明認知無線電系統(tǒng)的吞吐量和授權接收機的掉線概率之間存在著折衷關系：為了保障授權用戶的合法權益(即足夠低的掉線概率)需要認知無線電用戶以吞吐量的降低作為犧牲。考慮到共享機制下授權用戶的利益不可侵犯，這種犧牲是必要的。

圖3 授權接收機掉線概率與認知無線電系統(tǒng)平均吞吐量的關系

(a) 3種算法平均發(fā)射功率的比較

(b) 3種算法平均信干噪比的比較

從圖4看出：在不超過小區(qū)容量的前提下，SINR平衡算法的信干噪比一直保持在目標值上，不隨用戶干擾和環(huán)境噪聲的變化而變化，造成資源利用率下降，系統(tǒng)吞吐量降低。Koskie-Gajic算法無法保障用戶的信干噪比，因此對信干噪比要求嚴格的通信系統(tǒng)來說該算法就失去了意義。而新算法有最低信干噪比的保障，保護了認知無線電用戶的通信質(zhì)量。同時，各個認知無線電用戶收斂時的信干噪比可以根據(jù)外部環(huán)境靈活調(diào)整，使系統(tǒng)資源利用率得到提高。

3 結 語

文中針對共享機制下的功率控制算法,增加了一個數(shù)據(jù)包:START_INTER。它由各個授權接收機發(fā)給認知無線電用戶,包含了所有認知無線電用戶對該授權接收機造成的干擾,結果發(fā)現(xiàn)認知無線電用戶的平均吞吐量隨著授權接收機掉線概率的下降而下降,其吞吐量和授權接收機的掉線概率之間存在著折衷關系;在不超過小區(qū)容量的前提下,SINR平衡算法的信干噪比一直保持在目標值上,系統(tǒng)吞吐量降低,新算法有最低信干燥比的保障,保護了認知無線電用戶的通信質(zhì)量。

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