[发明专利]基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络功率分配方法

说明书

本发明属于认知异构网络技术领域，公开了一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络功率分配方法，认知异构网络系统模型采用多个中心次用户节点协助其他节点进行频谱感知，CSU协作其他PSU节点进行频谱感知，并引入了能量检测阈值，在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗；采用最大化数据速率的联合优化方程，在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率，降低干扰程度并优化网络吞吐量；实验仿真结果表明，相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法；本发明的网络吞吐量分别提升了3.4％和1.5％，平均频谱利用率分别提高了9.3％和7.4％。

技术领域

本发明属于认知异构网络技术领域，尤其涉及一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络功率分配方法。

背景技术

未来的无线通信系统是一种开放式、异构化的无线网络通信系统，能够支持用户有机融合个人喜好和网络性能等因素来动态接入最合适的无线网络。由于现有的异构网络业务数量增长快、使用效率低，在大量用户共享带宽情况下，对于实时多媒体通信(例如高清视频传输)的高吞吐量要求，带宽限制问题十分严重，为了满足网络运营商在无线资源利用和管理上的效率，研究专家提出了认知网络异构网络的概念，利用认知无线电的频谱感知能力使用户能够选择合适的网络接入，减少接入网络出现冲突受限的概率，提升资源利用效率。一种认知异构网络中基于克隆选择算法的动态频谱分配算法，该算法以网络效益最大化为目标，考虑接入网的频谱需求，并在该算法中设计了一种新的能够同时考虑接入网频谱需求和多粒度信道频谱资源的抗体整数编码方式，提高了频谱使用效率，但吞吐量需求提升时网络的数据速率无法满足。一种基于效用最大的多小区异构网络调度和功率控制方法，该算法通过用户与不同网络的基站关联后，再给基站分配功率值，从而使用户的接入会得到最大的效用，但对于频谱利用率的提升并不明显。一种基于集群的异构认知无线网络协作频谱感知分配策略算法，该算法采用分簇的方法来划分多个簇网络，通过同一簇中所有次用户单元进行协作频谱感知来获取主用户的信道状态，接着采用贪婪的启发式算法与多项式计算找到最理想的分配策略，虽然协同感知的方式可以提高频谱检测准确率，降低对主用户的干扰，但网络消耗了更多的能量。QoS约束下的异构网络能量感知竞争功率分配算法，该算法采用纳什均衡和自分式规划方法，在目标速率需求下结合分布式电源分配方案最大限度地提高了网络的能源效率和吞吐量，但无法解决频谱检测准确率较低的问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前的异构无线网络的空闲信道检测准确率低，频谱利用效率不高；在限制次用户的发射功率以及降低对主用户的干扰程度中，不能有效解决如何提高异构网络吞吐量的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络功率分配方法。

本发明是这样实现的，一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络功率分配方法，所述基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络功率分配方法的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户节点协助其他节点进行频谱感知，CSU协作其他PSU节点进行频谱感知，并引入了能量检测阈值，在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗；采用最大化数据速率和功率约束条件的优化方程，在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率，降低干扰程度并优化网络吞吐量；

所述能量检测阈值表示为：

所述CSU节点分配的最佳发射功率为：

所述PSU节点分配的最佳发射功率为：