基于混合overlay/underlay方式的認知無線電能效優化策略

趙 澄，郝茵茵

(1.浙江工業大學 計算機科學與技術學院，浙江 杭州 310023；2.浙江工業大學 信息工程學院，浙江 杭州 310023)

基于混合overlay/underlay方式的認知無線電能效優化策略

趙 澄1，郝茵茵2

(1.浙江工業大學 計算機科學與技術學院，浙江 杭州 310023；2.浙江工業大學 信息工程學院，浙江 杭州 310023)

為了提高現有頻譜資源的利用率，認知無線電技術得到了廣泛的關注.針對協作中繼認知無線電系統中的能量效率問題，提出一種混合overlay/underlay傳輸方式的頻譜共享策略，它兼具傳統overlay與underlay方式的特性.在滿足服務質量要求和功率約束的情況下，首先通過一種啟發式方案對子載波進行匹配，再引入基于拉格朗日算法對功率分配問題進行優化，獲得最優中繼及最優功率分配，從而使整個系統的能量效率提高.仿真實驗結果表明：基于混合傳輸方式下系統的能量效率得到顯著提升，驗證了所提方案的有效性.

認知無線電；混合overlay/underlay；能量效率；子載波匹配；協作中繼

隨著無線通信技術的快速發展及無線寬帶應用的推廣，無線頻譜資源日趨匱乏.然而，研究表明，造成頻譜資源缺乏的主要原因是頻譜的利用率很低[1].認知無線電技術(Cognitiveradio，CR)的提出，有效的緩解了這一問題.它的核心思想是允許非授權用戶在對授權用戶不造成干擾的情況下，接入授權頻段，從而提高頻譜利用率.在CR系統中，主用戶(Primaryuser,PU)頻譜被次級用戶(Secondaryuser,SU)利用的方式即頻譜共享的方式可以分為兩種：overlay和underlay.overlay是指SU只能接入沒有被PU利用的頻段進行通信.在這種方式下，SU具有敏銳的感知能力，要能夠及時檢測到沒有被PU占用的頻譜.SU利用全部功率和帶寬發送自己的數據[2].underlay是一種基于功率控制的干擾限制技術，SU以較低的發射功率與PU共享同一頻段[3]，并保證該發射功率不會對PU造成干擾.所以需要設置一個干擾閾值.雖然這種頻譜共享技術的頻譜利用率較高，但是SU的傳輸參數非常容易受到信道的制約.這兩種傳輸方式都可以通過中繼和協作技術來增強性能，提升傳輸距離.Chen等[4]研究了系統以overlay的傳輸方式為SU分配頻譜，并在一定的總功率和干擾上限約束下最大化其傳輸速率.Kang等[5]討論了在PU中斷約束條件下的underlay共享系統功率分配問題.Senthuran等[6]研究了基于混合overlay/underlay傳輸方式下的通過切換overlay和underlay的方式來提高SU的吞吐量.Usman等[7]提出了具有能量收集能力的混合overlay/underlayCR網絡中的接入策略，SU在混合模式中來最大化其吞吐量.李杰等[8]設計并實現了一種樹型結構的無線網絡，采用休眠機制以降低節點的功耗.馬曉晨等[9]提出了一種QoS的三層結構模型，使資源能更好地在不確定網格環境中得到有效利用.為了讓人們享受“5G愿景”下的智能生活，改善能效(Energy-efficiency,EE)的綠色通信已成為下一代無線網絡的主要考慮因素之一.周曉等[10]提出了基于人工蜂群算法的無線傳感器網絡路由協議，用于解決能量受限問題.陳煜等[11]以最大化系統的總能量效率為目標，提出了一種基于能效的中繼選擇和功率分配聯合方案.Xu等[12]在CR系統中提出一種聯合調度和功率分配的最大化能效的方案.

在先前的研究中，所謂的混合傳輸協議實際上只是為了滿足需求在underlay和overlay方式之間切換，且僅考慮了SU吞吐量最大化的問題，沒有把系統的能效優化考慮在內.筆者以最大化PU的能效為目標，采用了一種結合了underlay和overlay傳輸方式特性的混合模式，對中繼、子載波和功率等資源進行聯合優化.將所提方案與采用傳統overlay和underlay傳輸方式作仿真比較.結果表明，該方案的系統性能要優于兩種對比方案.

1 系統模型

如圖1所示，考慮一個混合overlay/underlay傳輸機制的CR中繼網絡，包括一個主用戶發送端(PT)和一個主用戶接收端(PR)，M個活躍的次級用戶CTi(i=1,2,…,M)和L個空閑的次級用戶CUj(j=1,2,…,L).主網絡能夠識別次級用戶節點，中繼采用的是解碼轉發協議(Decodeandforwardprotocol，DF).假設系統通過頻分復用分配子載波，且存在有K個子載波組成的授權頻段，系統總頻譜帶寬為B.PU占用兩條子載波進行通信，故其帶寬為(2/K)B.鏈路PT→PR，CTi→PR和CTi→CUj的信道增益分別為rPT-PR，rCTi-PR和rCTi-CUj；鏈路PT→CUj在子載波k上的信道增益為rPT-CUj,k′，鏈路CUj→PR在子載波k′上的信道增益為rCUj-PR,k′，均服從瑞利平坦衰落分布.噪聲為加性高斯白噪聲(Additivewhitegaussiannoise,AWGN).

圖1 系統模型Fig.1 System model

在該系統模型中，PT可以直接發送數據到PR端.只有當PU達不到目標速率Rt時，數據傳輸才會轉到以SU為中繼的鏈路上.其中CT并不參與，但是要考慮CT產生的干擾，如圖1虛線所示.在提出的混合方式中，假設SU和信道信息是已知的.PU可以使用SU來幫助其傳輸數據到PR.這時PU能夠使用SU全部的信道帶寬和功率，是因為SU是空閑的，不需要傳輸自己的數據，這是overlay傳輸模式的特性.而當SU幫助PU傳輸數據時，為了使SU引起的干擾不對PU造成影響，要求發射功率不超過干擾閾值，這是underlay傳輸模式的特性.在這篇文章中提出的混合overlay/underlay傳輸方式擁有兩種傳輸方式的特性.

當系統進行直連通信時，PR接收到信號的功率PPR可以通過PT發射功率PP來表示，即

(1)

式中：n為距離相關路徑損耗因子；dPT-PR為PT到PR的距離.PR受到CTi的干擾可以表示為

(2)

式中：dSTi-PR為CTi到PR的距離；PCTi為CTi的發送功率.由式(1，2)可知，PR端的信噪比(Signaltonoiseratio,SNR)可以表示為

(3)

(4)

當PU傳輸數據的速率達不到其要求的速率時即RPT-PR

(5)

式中dPT-CUj為PT到CUj的距離.CTi對CUj造成干擾ICTi,CUj，可表示為

(6)

式中dCTi-CUj為CTi到CUj的距離.則在CUj端在子載波k上的接收速率為

(7)

對于每個中繼用戶CUj在子載波k′上可以分配到的最大功率為

(8)

式中：ΩCUj,k′為信道的干擾因子；Ith為干擾閾值.文獻[15]中定義了干擾因子的計算方式為

(9)

式中：r為信道增益；T為采樣時間；sk′為頻域上子信道k′與SU信道之間的距離；B為SU信道被占用的帶寬.

假設中繼CUj在個子載波k′上的發射功率為PCUj,k′，則PR通過與子載波k配對的子載波k′上的接收速率為

(10)

PR端的總接收速率為

(11)

(12)

所求優化的目標是通過基于混合傳輸模式下對中繼選擇、子載波配對及選擇和功率聯合分配來求解系統能效最大化問題.因此，最優資源分配問題可以描述為

(ρk,k′,ηk,Pp,k,PCUj,k′)

(13)

2 基于混合overlay/underlay的聯合優化算法

本算法在混合overlay/underlay的傳輸模式下來討論資源優化問題的.考慮了PT的發射功率，干擾閾值，PU和SU信道的頻譜距離和PU與SU之間的距離.學者Therefore對所求優化問題進行了研究[15]，發現該優化問題是非凸優化問題，故提出了一種啟發式的子載波匹配算法來簡化目標函數.

算法的簡要流程為：

Step 1 由于中繼鏈路需要和2個子載波組成，所以需要先將子載波進行配對.故設計了一種啟發式算法來進行配對，而當空閑子載波為單數時，會舍棄信道增益最低的信道.

Step 2 遍歷所有CU，考慮其單獨作為中繼幫助PU傳輸數據.對于每個CU，選擇EE最高的子載波對來進行中繼傳輸.

Step 3 通過拉格朗日乘數法確定兩條子載波上的傳輸功率，并分別計算使用每個CU作為中繼的最優EE.

Step 4 從CU中挑選EE最高的節點作為中繼節點.

(14)

為了保證優化問題的線性連續性，把子載波匹配指標ρk,k′的約束條件放松，即ρk,k′不只是取0或者1，而是放寬到取0與1之間的任意實數.

對式(14)構建拉格朗日函數表示為

式中：λ1，λ2分別為拉格朗日因子.

應用KKT條件，可求得解析解，即

(15)

式中：[x]+=max(0,x)，λ1≥0，λ2≥0，且λ1，λ2可為

用k*表示與第k個子載波匹配的最優子載波，可以表示為

(16)

此時，

在求得子載波配對的情況下，以系統能效最優為目標函數對子載波進行選擇.由于子載波對的數量不會很多，可以利用窮舉法來求解.遍歷全部的子載波對，計算每個子載波對上傳輸信息時的系統能效，選擇能效最大的子載波對(k,k′).可以表示為

(17)

將最優子載波對代入式(13)后，目標函數可以表示為

(18)

所求優化問題可以簡化為

(19)

則L求關于Pp,k的二階導數可以表示為

則幫助PU傳輸數據的最優中繼可以表示為

3 仿真分析

對上述提出的基于混合overlay/underlayCR網絡的中繼選擇算法分別與基于overlay的傳輸方式和基于underlay的傳輸方式作對比，并進行仿真分析，所有的仿真都是在MATLAB中進行.實驗中設置條件與參數如下：考慮的場景包括5個CUj，2個CTi和一個PT與PR.PR和PT分別位于(4，40)和(500，40)；5個空閑CUj和2個活躍CTi分別位于(100，40)，(200，40)，(250，40)，(300，40)，(400，40)，(200，20)，(400，20)(單位為m).假設，任意兩個節點間的信道都經歷瑞利衰落.總子載波數K=32.中繼和PU信道的5個信道頻譜分配為中繼的頻譜帶寬為1kHz，PU的頻譜帶寬為2kHz.路徑衰落因子n和高斯白噪聲方差σ2的值分別取2，10-13.假設CTi發送功率為PCT1=PCT2=8W，PU發送功率為PPT=8W.PU的目標速率Rt=5kbit/s.采樣時間Ts=4μs.當直傳低于數據目標速率Rt或者斷開時，PR端選擇最優的中繼和子載波來傳輸信息.

圖2 在限定總干擾下功率與能效的關系Fig.2 The relationship between power and energy efficiency under limited total interference

圖2是在限定系統總干擾的情況下，PU總功率與能效的關系圖.從圖2中可以看出：在PU總功率較低時三種傳輸模式下的系統能效都隨著PU總功率的增加而增加；所提方案獲得的能效增大速率較高，而對比方案相對較小.當功率增大到一定程度時，由于采用了啟發式方式來做子載波匹配與選擇，基于混合傳輸模式下的能效最先達到極值，且極值點高于對比方案，所以提出的基于混合方式下的資源分配優化方案優于對比方案.

圖3 在限定總功率下的干擾與能效關系Fig.3 The relationship between interference and energy efficiency under limited total power

圖3表示在PU發送端功率為定值時，Ith與能效的關系圖.由式(8)可知：隨著Ith的增大，SU的發送功率也隨之增大.當SU的發送功率達到上限時，基于混合傳輸模式下的方案能效基本保持不變.這是因為所提優化方案對中繼、功率和子載波等資源進行了合理的分配，不斷提高網絡的能量效率.相比于傳統overlay和underlay傳輸方式下的資源分配方案，提出的方案在能效增幅上有明顯優勢.因此所提混合傳輸方案能更充分的利用頻譜資源.

4 結 論

針對頻分復用下的多用戶認知系統，提出了一種基于混合overlay/underlay傳輸協議的最大化主用戶能量效率資源分配方案.通過選擇最優中繼，子載波配對和最優功率分配形成了一個基于能效的聯合資源優化問題.該方案把資源優化問題分解成幾個子問題，首先由于中繼鏈路需要和多個子載波組成，所以需要先將子載波進行配對.為了降低算法的復雜度，設計了一種啟發式算法來進行子載波配對.然后在功率分配算法中，通過引入可容忍干擾約束和參數規劃，將功率分配問題等效為一個凸優化問題，并利用拉格朗日乘數法求解該凸問題.最后通過遍歷法對中繼和子載波進行選擇.仿真表明：本方案比傳統overlay和underlay技術獲得更高的能量效率，但僅考慮了以DF模式下的系統性能，混合overlay/underlay的方式在放大轉發、選擇性轉發等轉發機制下也有廣泛的應用前景，可以進一步擴展到分析這些轉發機制下系統的性能.

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(責任編輯：劉 巖)

Energy efficiency optimization strategy of cognitive radio based on hybrid overlay/underlay transmission

ZHAO Cheng1, HAO Yinyin2

(1.College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China； 2.College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China)

To improve the utilization of spectrum resources, cognitive radio technology has been widely concerned. For the problem of energy efficiency in cooperative relay cognitive radio system, a hybrid overlay/underlay spectrum access strategy is proposed in this paper, which combines the characteristics of traditional overlay and underlay. In the case of satisfying the quality of service requirement and the power constraints, firstly, the subcarrier is matched by a heuristic scheme, and then the power allocation problem is optimized based on the Lagrange algorithm to obtain the optimal relay and optimal power allocation, so that the energy efficiency of the whole system is improved. The simulation results show that the energy efficiency of the system based on hybrid transmission can be significantly improved, and the effectiveness of the proposed scheme is verified.

cognitive radio; hybrid overlay/underlay; energy efficiency; subcarrier pairing; cooperative relay

2017-03-01

浙江省自然科學基金資助項目(LQ14F020005)；國家自然科學基金資助項目(61379123,61402414)；國家科技十二五支撐計劃項目(2012BAD10B01)；浙江省教育廳資助項目(Y201431815)

趙 澄(1985—)，男，浙江紹興人，工程師，研究方向為認知無線電、人工智能，E-mail:zhaoc@zjut.edu.cn.

TN929

A

1006-4303(2017)03-0330-06