基于主用戶信息法的態勢圖構建研究

聶益芳 姚行艷

(重慶工商大學環境與資源學院 重慶 400067)

基于主用戶信息法的態勢圖構建研究

聶益芳 姚行艷

(重慶工商大學環境與資源學院 重慶 400067)

針對認知無線網絡CRN(Cognitive Radio Network)存在頻譜空洞、信道沖突等問題，假設主用戶發射功率未知的情況下，提出一種基于主用戶信息的頻譜感知態勢圖構建方法。該方法基于接收信號強度和最小二乘法建立定位模型，采用拉格朗日乘數法，獲取主用戶位置和發射功率等信息來構建態勢圖，幫助網絡用戶掌握網絡狀態。仿真結果表明，相比插值法構建頻譜態勢圖，該方法構建的態勢圖精確更高，空頻帶被利用的可能性高，信道沖突概率小。

認知無線網絡 感知 態勢圖 主用戶信息

0 引 言

認知無線網絡(CRN)[2]可從外界環境中獲取相關信息，通過記憶學習和決策，優化感知性能。但由于網絡協議或者算法涉及不合理，普遍會存在頻譜空洞問題，也會出現網絡信道沖突。無線環境圖REM(Radio environment map)[3]是支持CRN時空數據庫的外部顯示器，對外顯示多維無線電磁環境信息。如:地理特征、監管制度、政策、位置信息、頻譜可用性和經驗信息等，可用于支持動態頻譜接入、共享、無線資源管理和專用頻譜監測等。而頻譜態勢圖是REM的重要組成部分，為網絡主用戶(PU)和次用戶(SU)提供位置信息、發射功率、頻譜可用性等信息，也便于次用戶用于檢測是否存在，從而使用授權頻帶，調整SU發射功率，避免網絡擁塞[4]。目前，頻譜感知[1]主要集中研究在數據融合上，感知信息較為單一，如信號強度、信號相關性等，無法多方面感知信息，提高頻譜感知性能。且由于認知無線網絡中PU與SU不合作，缺少同步信息，現有研究多采用基于接收信號強度表或基于信號到達角(AOA)的定位算法，僅能獲取PU位置信息，不能獲取發射功率。

頻譜態勢圖能通過感知終端、基站和接入點等實體獲得，但測量每一個點的信號強度是不現實的。因此插值法被用來構建態勢圖，目前已有利用傳感節點的位置和接收信號強度來生成態勢圖的插值方法[5]。文獻[6]采用克里金插值法KIM(Kriging Interpolation Method)制圖，但是當采樣節點較多時，KIM的性能較佳，計算量較龐大。文獻[7]根據態勢圖中信號最強點位置來估計活躍PU位置，計算量優于KIM與反向距離加權插值法IDWM(Inverse Distance Weighted Interpolation Method)等，但構建態勢圖精確度低且需要引入大量測量節點。以上文獻對頻譜態勢圖構建的研究，計算量較大，頻譜態勢圖精度低，未考慮信道沖突與頻譜利用率，且不能顯示網絡用戶功率信息。

為了有效解決頻譜空洞、信道沖突等問題，便于網絡用戶及時掌握網絡狀態，在假設主用戶發射功率未知的情況，提出了一種基于主用戶信息的態勢圖構建方法。首先，基于接收信號強度和最小二乘法建立定位模型。然后，利用拉格朗日乘數法求解PU的位置和發射功率等空間信息。最后，根據PU空間信息和傳播模型直接構建態勢圖，所建態勢圖精度高，信道沖突的概率更小。

1 系統模型及信道模型

(1)

由于大型物體的遮擋，次用戶接收到的信號會受到嚴重影響，為提高準確度，最終第i個SU的接收信號強度值采用多個接收信號強度值的樣本均值來表示：

(2)

2 頻譜態勢圖構建

頻譜態勢圖的構建，首先，建立定位模型，其次，利用求解PU的位置與發射功率，最后，根據空間信息和傳播模型，構建頻譜態勢圖。

2.1 基于主用戶信息法(PUIM)構建態勢圖

構建態勢圖，首先估計發射機的位置和發射功率。為簡化算法，先暫不考慮噪聲影響，由式(1)變形得：

(3)

繼續變形式(3)可得：

(4)

計算得出：

(5)

(6)

(7)

對于有約束的優化問題，采用拉格朗日函數法將其轉化為無約束的優化問題。原函數轉變為拉格朗日函數問題：

L(θ,λ)=(Aθ-b)T(Aθ-b)+λ(rTθ+θTPθ)

(8)

其中，λ是拉格朗日乘數。式(8)中分別對θ和λ求微分可得：

(9)

(10)

令式(9)為零，解得：

(11)

(12)

2.2 空間插值法構建態勢圖

態勢圖可通過測量所有節點獲得，但測量每個節點信號強度是不現實的，通常采用插值技術構建態勢圖。測量節點λ將收集到的信息(Pi,Ii),i=1,…,N發送給控制節點，Ii=I(Pi)為信號強度，Pi=(xi,yi)為位置信息，那么控制節點所在整個網絡信號強度表示為：

(13)

(1) 反向距離加權插值法(IDWM)構建態勢圖

反向距離加權插值法，權重因子與插值法的采樣節點和被測量節點間的距離成反比，即：

(14)

其中，ωIDWM,i(P)為反向距離插值法的權重因子，P為采樣節點，Pi為被測量節點。

(2) 克里金插值法(KIM)構建態勢圖

(15)

其中，d是兩個點之間的矢量距離。式(15)的優化問題解決方法如下：

(16)

3 理論及仿真性能分析

由于噪聲、陰影、衰落等影響，構建的態勢圖和實際的態勢圖必然存在誤差。為全面評估態勢圖構建方法的性能，以理論分析并仿真驗證方式對比IDWM、KIM與PUIM三種態勢圖構建方法的均方根誤差、頻譜利用率、信道沖突概率。仿真實驗采用1 000 m×1 000 m的矩形區域，考慮在正態陰影和瑞利衰落環境下，路徑衰落指數α、路徑損耗修正PL0以及σs分別取3.5、38.4和8。PU專屬通信區域劃分閾值為-83 dBmW，PU的空間信息為(460,450,1)，即X坐標460 m，Y坐標450 m，發射功率1 W。Suzuki信道傳播模型[8]較好地綜合了慢衰落和快衰落的特點，仿真采用Suzuki信道傳播模型。

3.1 均方誤差

頻譜態勢圖構建過程中，各類方法都不可避免地會產生精度誤差。現以均方根誤差(RMSE)為標準來評估不同態勢圖構建方法的性能，RMSE越小，態勢圖精度越高。頻譜態勢圖構建過程中，不同方法產生的RMSE可表示為：

(17)

真實態勢圖和PUIM、KIM、IDWM三種方法實際構建的態勢圖如圖1所示。PUIM、KIM、IDWM的RMSE分別為1.23、2.99、6.39。(c)與(d)構建的態勢圖對應的RMSE更大，定位誤差范圍大，且受周邊非主用戶影響較大，引入較多的噪聲信息。(b)為PUIM構建態勢圖，相對KIM、IDWM而言，精度最高，空間定位和功率估計性能更接近真實態勢。

圖1 頻譜態勢圖

3.2 頻譜利用率

頻譜利用率的評估，采用誤警區域率來衡量。誤警區域率(FAZR)越低，說明空白頻帶越能夠被充分使用。在保證PU正常通信的情況下，頻譜資源的利用率也就越高。正確檢測區域率(CDZR)和FAZR之間是相互制約的，類似于頻譜感知中的檢測概率與虛警概率，二者關系曲線為受試者工作特征曲線(ROC)。二者的表示式為：

(18)

(19)

圖2 CDZR-FAZR模型

PUIM、KIM、IDWM三種態勢圖構建方法的CDZR-FAZR曲線如圖3所示。從圖3可以看出，在給定FAZR的前提下，PUIM的CDZR明顯高于KIM，高于IDWM。主要是由于PUIM有更多的PU位置、信道參數、傳播模型等空間信息。而在給定CDZR的前提下，PUIM的FAZR明顯低于KIM，低于IDWM，因此，采用PUIM方法建立的態勢圖，對應空白頻帶被利用的可能性更大。

圖3 CDZR-FAZR曲線

3.3 信道沖突概率

正確檢測區域率CDZR越高，說明該區域存在活躍PU的可能性越低，主次用戶同頻概率越小，出現信道沖突的概率也就越小。CDZR主要受采樣節點位置和采樣節點數影響。

令活躍的PU到最近的采樣節點的距離為dmin，令采樣節點數為N，在FAZR等于0.005的情況下，繪制采樣節點的位置與CDZR的曲線圖如圖4(a)，繪制采樣節點數N與CDZR關系如圖4(b)。

圖4 采樣節點對CDZR影響曲線

從圖4(a)可以看出，由于IDW、KIM建立態勢圖依賴于活躍PU與最近采樣點的位置，隨著dmin增大，前兩者CDZR均減小，而PUIM卻幾乎不變，保持在遠高于IDW、KIM的水平。

從圖4(b)中可以看出，PUIM比KIM、IDWM的性能都好。隨著節點數N的增加，PUIM和KIM的性能均提高，但是PUIM始終優于KIM。KIM在傳感節點較多的情況下性能越好。IDW的性能隨著節點數的增加不斷波動。因此，PUIM有較好的穩定性和可靠性，采樣點位置的變化的情況下，正常檢測區域率CDZR仍能保持較高水平，出現信道沖突的概率最小。

4 結 語

針對認知無線網絡普遍存在頻譜空洞、信道沖突等問題，為便于掌握網絡用戶位置、發射功率等信息，假設主用戶發射功率未知的情況下，提出了一種基于主用戶信息的頻譜感知態勢圖構建方法。PUIM方法構建頻譜態勢圖，考慮陰影、衰落以及路徑損耗的影響。通過將IDWM、KIM與PUIM方法構建的態勢圖的均方根誤差、頻譜利用率和信道沖突概率進行理論分析與仿真對比，結果表明，PUIM能幫助網絡用戶掌握態勢，相比IDWM、KIM方法構建態勢圖，該方法構建頻譜態勢圖精度更高，空白頻帶被利用的可能性更高，能有效避免信道沖突。

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RESEARCH ON THE SITUATION MAP CONSTRUCTION BASED ON PRIMARY USER INFORMATION METHOD

Nie Yifang Yao Xingyan

(SchoolofEnvironmentandResources,ChongqingTechnologyandBusinessUniversity,Chongqing400067,China)

Aiming at the problem of spectrum holes and channel conflict in cognitive radio network, in this paper, we propose a spectrum situation map construction method based on the primary user information assuming that the transmission power of the primary user is unknown. The method is based on the

signal strength and the least squares method to establish the positioning model. The Lagrange multiplier method is used to obtain information such as the position of primary user and the transmission power to construct the situation map to help the network users master the network state. The simulation results show that the proposed method is more accurate and higher than the interpolation method, and the probability of using the empty frequency band is high and the probability of channel conflict is small.

Cognitive radio network Awareness Situation map Primary user information

2016-12-07。重慶市教委科學技術研究項目(KJ1500627)。聶益芳，博士生，主研領域：網絡安全技術。姚行艷，講師。

TP391

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.027