[发明专利]认知无线电中基于时间序列预测的信道选择方法

摘要

一种认知无线电中基于时间序列预测的信道选择方法。认知用户将可用的授权频带均等地划分为多个子频带，在发起业务传输之前，通过频谱感知获得当前空闲的子频带，并查询所有子频带的授权用户历史占用概率。依据空闲子频带的个数和位置，将空闲子频带划分为多个子频带群。对于每一个子频带群，利用基于距离因子的时间序列预测技术，对对应子频带群内的授权用户在认知用户业务持续时长内的出现概率进行预测，选择授权用户出现概率最小的子频带群作为通信信道。该方法考虑了授权用户的历史占用信息，并通过预测实现了认知用户信道选择由被动方式向主动响应渐近，有效降低了认知用户在业务传输过程中的切换概率，提升了认知用户的吞吐量。

主权项

1.认知无线电中基于时间序列预测的信道选择方法，该方法的特点在于利用授权频段内授权用户占用频谱的历史信息，结合基于距离因子的时间序列预测技术，估计认知用户业务持续时间内各个可用频段授权用户出现的概率，进而通过选择授权用户出现概率最小的频段进行通信，以达到减少认知用户切换次数，提高认知用户吞吐量的目的，其关键技术包含两大部分，第一部分是基于距离因子的时间序列预测技术，第二部分是在此基础上的认知用户信道选择算法；1)基于距离因子的时间序列预测由技术方案的描述过程可知，本发明能够实现的关键技术之一就是基于距离因子的时间序列预测技术，其具体实施过程如下：如果Φ和Γ之间存在一个映射F记为F：Φ→Γ，其中Γ＝{Yi(m1)，Yi(m2)，…Yi(mN)}，那么时间序列预测问题可以归结为一个利用(Φ，Γ)进行映射重建的问题；依据获得的授权信号历史占用概率，得到(Φ，Γ)并完成映射F求解，则对于一个给定的历史授权用户占用概率向量Pi(q)，在预测步长为h时其 被占用概率Yi(qh)的估计值可以由下式进行计算：当h＝1时为一步预测，当h＞1时为多步预测；在此应用中，通常采用AR模型建模此时间序列预测过程，则Y(mk)可由下式进行计算：其中1≤k≤N，e(k)为预测误差，其取和Y_i(m_k)间的差值，为θ是预测系数向量，且θ＝[θ₁，θ₂…θ_m]；由此可见，利用已知的(Φ，Γ)估计出预测系数向量θ是重建映射F的关键；为了估计预测系数向量θ，定义代价函数为：其中βi(k)定义为两个历史占用概率向量的距离因子，其计算表达式为：由代价函数和距离因子的定义可以看出，对于两个历史占用概率向量而言，两个向量的形状越相似，其对代价函数的贡献也就越大；求解代价函数并使其最小，则预测系数向量θ可由下式进行计算：θ(k+1)＝θ(k)+βi(k+1)γ(k+1)e(k+1)其中e(k+1)＝Y(m(k+1))‑θ(k)Pi(m+k+1)γ(k+1)＝g(k+1)Pi(m+k)g(k)(k＝0时)是一个m′m的单位矩阵；在经过一定数目的迭代求解后，即可得到此时的预测系数向量θ，得到θ后，对于任意给定的一个Pi(q)，均可通过下式计算得到其在h个时隙后的授权用户占用概率的预测值：2)认知用户信道选择算法认知用户信道选择算法流程可分为5个阶段：认知用户通过频谱感知，获得当前空闲可用的子频带集合U，U中存在d(1≤d≤s)个可用的子频带；在得到这d(1≤d≤s)个子频带后，认知用户在存储卡中查询这d个子频带在过去一段时间内授权信号的占用概率，并将其载入内存中备用，并依据时间序列预测技术的相关要求，将其整理为(Φ，Γ)的形式；认知用户将依据子频带的个数和位置，将U划分为多个子频带群{G₁，G₂，…，G_η}；采用基于距离因子的时间序列预测技术，对h个业务时隙内所有子频带群被授权用户占用的概率进行预测，分别记为选择具有最小占用概率的子频带群进行业务传输。