基于馬爾科夫過程的頻譜接入建模與分析

苗成林， 呂 軍， 李 彤， 常 成

(陸軍裝甲兵學院信息通信系， 北京 100072)

隨著現代戰爭中電子對抗的日益激烈，軍事通信對可靠性和抗毀性的要求也愈加強烈。認知無線電技術能夠在通信條件惡劣的戰場環境建立可靠、抗毀傷的通信鏈路，適用于各種作戰通信任務。認知無線電是指認知用戶(Secondary User，SU)利用授權用戶(Primary User，PU)的空閑頻段傳輸數據，一旦檢測到PU重新使用時，馬上撤離該授權頻段，避免頻譜沖突[1]。頻譜接入是認知無線電中共享頻譜、提高頻譜利用率的關鍵技術，也是認知過程的重要環節。目前，對頻譜接入的研究是為了解決感知到可用頻譜后如何接入信道的問題，多采用智能算法以增加信道吞吐量和提高接入效率來優化頻譜接入性能，智能算法包括神經網絡[2]、遺傳算法[3]、博弈論[4]和馬爾科夫模型[5-9]等。利用神經網絡分析頻譜接入時，主要基于頻譜預測來提高頻譜接入性能，但神經網絡的許多內部參數主要靠經驗配置，運算的可解釋性較差；遺傳算法受限于復雜的遺傳模型，計算復雜度高；博弈論多從頻譜分配的角度分析頻譜接入性能，無法分析頻譜接入行為；而馬爾科夫模型能夠用完備的數學表達式描述頻譜接入過程，其可分為連續馬爾科夫鏈模型、部分觀測馬爾科夫模型(Partially Observable Markov Decision Processes，POMDP)[5]、隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)[6]3類。POMDP多用于認知無線電的感知-接入聯合策略，可求得最佳接入策略，但無法具體描述接入過程[5]。HMM能夠根據歷史感知數據優化接入性能，靈活性強，但該方法需要先驗訓練模型，具有一定的局限性[6]。……