鄧冬梅,韓 賓,李金夫
隨著無(wú)線通信技術(shù)的蓬勃發(fā)展和新興移動(dòng)終端設(shè)備的廣泛使用,頻譜資源日益稀缺。認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)(Cognitive Radio,CR)的發(fā)展為解決傳統(tǒng)頻譜分配模式下的資源稀缺問(wèn)題帶來(lái)了新的發(fā)展契機(jī)[1]。在認(rèn)知無(wú)線電Overlay頻譜共享模式下,主用戶(Primary User,PU)具有優(yōu)先頻譜使用權(quán)。認(rèn)知用戶(Secondary User,SU)利用頻譜感知技術(shù)發(fā)現(xiàn)“頻譜空洞”,在不影響主用戶正常通信的前提下,伺機(jī)接入并使用信道[2],從而有效提高頻譜利用率。同時(shí),受科學(xué)技術(shù)發(fā)展、環(huán)境保護(hù)需求及運(yùn)營(yíng)開(kāi)銷控制的共同驅(qū)使,“綠色通信”理念在無(wú)線通信領(lǐng)域應(yīng)運(yùn)而生,能量效率(Energy Efficiency,EE)已成為未來(lái)無(wú)線通信系統(tǒng)的另一個(gè)重要指標(biāo)[3]。多數(shù)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的認(rèn)知用戶是由電池供電的移動(dòng)設(shè)備,因此使認(rèn)知用戶付出最小能量代價(jià)獲得最大通信收益,對(duì)延長(zhǎng)認(rèn)知用戶的工作壽命、維護(hù)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信穩(wěn)定性具有重要意義。
頻譜感知、數(shù)據(jù)傳輸、頻譜切換及硬件消耗是認(rèn)知用戶的主要耗能部分。使認(rèn)知用戶更加穩(wěn)健有效地感知和接入空閑信道,是有效降低信道感知階段能耗的關(guān)鍵。信道有效接入和數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間與SU的吞吐量息息相關(guān),因此如何平衡網(wǎng)絡(luò)的吞吐量和能量消耗問(wèn)題引起了廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[4]研究了認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)最佳檢測(cè)時(shí)間和功率分配策略的設(shè)計(jì)問(wèn)題,以最大限度提高認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)能效。文獻(xiàn)[5]利用連續(xù)時(shí)間馬爾科夫理論對(duì)認(rèn)知用戶的頻譜感知和接入過(guò)程聯(lián)合建模,提出了一種基于跨層設(shè)計(jì)的能量有效優(yōu)化算法,通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化感知時(shí)間和接入概率,達(dá)到了提升認(rèn)知用戶能量有效性的目的。文獻(xiàn)[6]在保證吞吐量最大化的前提下,提出了一種最佳檢測(cè)時(shí)間和功率分配的聯(lián)合優(yōu)化,以達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)能量消耗、提升能量效率的目的。文獻(xiàn)[7]提出一種頻譜預(yù)測(cè)和頻譜分割的吞吐量?jī)?yōu)化方法,結(jié)合頻譜分割將主用戶的頻譜劃分為兩個(gè)子頻帶,然后在一個(gè)子頻帶中加入頻譜預(yù)測(cè)功能,進(jìn)而提高認(rèn)知用戶的吞吐量。文獻(xiàn)[8]在頻譜感知前加入頻譜預(yù)測(cè)時(shí)隙,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行信道預(yù)測(cè),在預(yù)測(cè)為空閑的信道中選擇信道進(jìn)行頻譜感知,避免浪費(fèi)頻譜感知能量,從而提高能量效率。
現(xiàn)有的工作多數(shù)在于單方面的從提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量或者通過(guò)功率控制的角度上提升CRN的能量效率,鮮少考慮到信道感知的準(zhǔn)確性對(duì)SU能量效率構(gòu)成的直接影響。本文在此基礎(chǔ)上開(kāi)展基于HMM信道預(yù)測(cè)的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)能量效率優(yōu)化研究,通過(guò)改進(jìn)SU幀結(jié)構(gòu),使信道預(yù)測(cè)不再犧牲信道感知和數(shù)據(jù)傳輸階段的時(shí)間。建立HMM模型,利用信道感知?dú)v史信息,對(duì)主用戶信道狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行信道最優(yōu)選擇,從而保證SU信道接入的準(zhǔn)確性,降低能量開(kāi)銷,同時(shí)提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量,有效提升網(wǎng)絡(luò)能量效率。
假設(shè)在CRN中具有N個(gè)PU,1對(duì)SU。每個(gè)PU獨(dú)享一條帶寬為B的信道,每個(gè)信道在頻譜上不連續(xù)且PU在每個(gè)信道上的行為相互獨(dú)立。因此,該CRN中信道狀態(tài)可用集合Cn=(0,1),1≤n≤N表示。“0”代表信道空閑,“1”代表信道忙碌。本文通過(guò)改變信道數(shù)量N和通信強(qiáng)度ρ來(lái)模擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化。假設(shè)PU的平均到達(dá)時(shí)間間隔服從參數(shù)為α的泊松分布,信道的平均到達(dá)時(shí)間間隔服從參數(shù)為β二次分布[9],因此該模型下的網(wǎng)絡(luò)信道空閑概率為:

信道狀態(tài)為忙碌的概率可以用式(2)表示。同時(shí),信道狀態(tài)為忙碌的概率P(H1)也反映了CRN的通信強(qiáng)度ρ。ρ越大,主用戶對(duì)信道的占用就越頻繁。

某一時(shí)隙下,當(dāng)SU成功接入信道時(shí),則可以在該時(shí)隙下完全使用該信道;當(dāng)SU并未成功接入信道,則時(shí)隙下SU的吞吐量為0。結(jié)合香農(nóng)公式可將本文通信模型下某一時(shí)隙中SU的吞吐量表示為:

式中,SNRs表示認(rèn)知用戶接收到其他認(rèn)知用戶的信噪比。同時(shí),本文定義能效優(yōu)化目標(biāo)能量效率為:

傳統(tǒng)SU模型中,SU執(zhí)行“信道感知及接入-數(shù)據(jù)傳輸”兩個(gè)階段的操作。為了避免對(duì)PU造成干擾,SU的信道感知準(zhǔn)確性成為直接影響CRN性能的關(guān)鍵。相對(duì)于傳統(tǒng)SU盲目性隨機(jī)感知,在SU進(jìn)行感知之前,增加下一時(shí)隙信道狀態(tài)預(yù)測(cè)功能的改進(jìn)型SU能加強(qiáng)信道感知的目標(biāo)性,有效提高信道接入效率。
然而,信道預(yù)測(cè)的時(shí)間必然會(huì)影響信道總的感知時(shí)間和信息傳輸時(shí)間。考慮到在當(dāng)前時(shí)隙中信道感知一旦結(jié)束就已經(jīng)可以進(jìn)行下一時(shí)隙的信道狀態(tài)預(yù)測(cè),本文對(duì)現(xiàn)有模型下的帶預(yù)測(cè)功能的SU幀結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整,使得信道預(yù)測(cè)可以和信息傳輸同步進(jìn)行。此結(jié)構(gòu)下,信道預(yù)測(cè)時(shí)間僅對(duì)能量消耗計(jì)算造成影響,而不會(huì)壓縮信道感知總時(shí)間和信息傳輸時(shí)間。
三種SU的幀結(jié)構(gòu)如圖1所示。假設(shè)單個(gè)時(shí)隙長(zhǎng)度固定為T(mén),單位時(shí)隙內(nèi)頻譜感知耗能、頻譜切換耗能、數(shù)據(jù)傳輸耗能及信道狀態(tài)預(yù)測(cè)分別為Ps、Pc、Pt及Pp,其中頻譜感知總時(shí)間由總的單次感知時(shí)間τs和總的信道切換時(shí)間τc構(gòu)成,即存在時(shí)間關(guān)系式:


圖1 三種SU的幀結(jié)構(gòu)
1.2.1 傳統(tǒng)SU模型
令xn,j代表第j時(shí)隙中信道n上的主用戶的信道占用狀態(tài),xn,j∈{0,1}分別表示主用戶對(duì)信道的使用狀態(tài)為非占用和占用,{j|1≤j≤M}。yj代表第j時(shí)隙中SU的信道占用狀態(tài),yj∈{0,1}分別表示認(rèn)知用戶不占用/占用信道進(jìn)行傳輸。本模型中,SU的接入方式采用隨機(jī)感知方式。若感知信道為主用戶占用狀態(tài),則切換信道再次進(jìn)行感知,Nj代表第j時(shí)隙中SU的信道感知次數(shù)。當(dāng)在最大感知次數(shù)Nmax限制下尋找到空閑信道,則接入并進(jìn)行傳輸;否則,放棄本時(shí)隙的信息傳輸。因此,該模型下的認(rèn)知無(wú)限網(wǎng)絡(luò)的平均單時(shí)隙下的吞吐量、能量消耗及能量效率三個(gè)指標(biāo)可以表示如下。
吞吐量:

能量消耗:

能量效率:

1.2.2 改進(jìn)帶預(yù)測(cè)功能的SU模型
本模型中,上一時(shí)隙感知結(jié)束后,便可預(yù)測(cè)下一時(shí)隙信道n上的PU狀態(tài),從而在下一時(shí)隙感知前,SU可以根據(jù)信道預(yù)測(cè)結(jié)果有針對(duì)性地選擇預(yù)測(cè)狀態(tài)為空閑的信道進(jìn)行優(yōu)先感知。若當(dāng)前使用信道預(yù)測(cè)結(jié)果為空閑,則當(dāng)前使用信道在下一時(shí)隙中具有最高優(yōu)先感知權(quán),以使信道不至在時(shí)隙間來(lái)回切換,有助于有效降低信道切換率,大大減少切換開(kāi)銷。考慮到頻譜預(yù)測(cè)會(huì)存在一定的預(yù)測(cè)誤差,錯(cuò)誤預(yù)測(cè)概率為,則信道預(yù)測(cè)為空閑的概率為:

信道預(yù)測(cè)結(jié)果為占用的概率為:

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,SU接收機(jī)對(duì)信道狀態(tài)的感知能力逐漸提高,本模型中假設(shè)信道感知為理想感知。令Pn,j表示第j時(shí)隙下信道n上的PU的預(yù)測(cè)狀態(tài),Pn,j∈(0,1),則某單個(gè)信道的下一時(shí)隙狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果和感知結(jié)果存在以下4種可能,如表1所示。

表1 信道預(yù)測(cè)-感知結(jié)果的概率分布
該模型能有效規(guī)避傳統(tǒng)SU模型中隨機(jī)選擇信道進(jìn)行感知方式下的盲目性,減少感知次數(shù)、信道切換次數(shù),降低感知階段的能量消耗,同時(shí)可以增加信息傳輸時(shí)間,改善網(wǎng)絡(luò)吞吐量,有效提高SU的能量效率。該模型下的認(rèn)知無(wú)限網(wǎng)絡(luò)吞吐量、能量消耗及能量效率三個(gè)指標(biāo)可以表示如下:
吞吐量:

能量消耗:

能量效率:

如圖2所示,HMM模型是一個(gè)主要由兩部分組成的雙重隨機(jī)過(guò)程,一般用Λ=(A,B,π)進(jìn)行表示[10]。一部分描述真實(shí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程的隱馬爾科夫鏈,用轉(zhuǎn)移概率矩陣A表示,π為系統(tǒng)狀態(tài)初始概率矩陣;另一部分描述隱狀態(tài)與觀察狀態(tài)O之間關(guān)系的一般隨機(jī)過(guò)程,用觀測(cè)概率矩陣B來(lái)描述[11]。

圖2 HMM
本文將PU信道狀態(tài)作為HMM的隱藏狀態(tài),將SU接收機(jī)進(jìn)行的信道感知結(jié)果作為隱藏狀態(tài)的觀測(cè)值。用qj表示時(shí)隙j時(shí)的主用戶信道狀態(tài)。qj∈(0,1)分別表示信道空閑/占用。兩個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移服從馬爾科夫鏈,則其狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為aij=P(qt+1=j|qt=i),表示第t時(shí)隙中主用戶狀態(tài)為i,t+1時(shí)隙中主用戶狀態(tài)為j的概率。因此,此時(shí)狀
用觀察值Ot作為認(rèn)知用戶接收機(jī)在時(shí)隙t時(shí)信道感知的結(jié)果,則T個(gè)時(shí)隙內(nèi)感知產(chǎn)生的觀察序列為O=(O1,O2,O3…OT)。因此,在主用戶信道狀態(tài)i的情況下,認(rèn)知用戶感知到Ot的概率為bij=P(Ot=j|qt=i),則觀察
定義初始狀態(tài)概率πi=P(q1=i)表示首次感知時(shí)PU信道處于狀態(tài)i的概率,則初始狀態(tài)概率矩陣為程如圖3所示。

圖3 HMM預(yù)測(cè)流程
本節(jié)通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)評(píng)估認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型采用傳統(tǒng)隨機(jī)接入模式、BPNN預(yù)測(cè)模型和HMM預(yù)測(cè)模型性能。所有實(shí)驗(yàn)在MATLAB R2012b中實(shí)現(xiàn),運(yùn)行在2.4 GHz CPU和2 GB內(nèi)存上。本文仿真實(shí)驗(yàn)參考IEEE 802.22標(biāo)準(zhǔn)中的典型值設(shè)置相關(guān)仿真參數(shù)[12],如表2所示,其中τP取值與預(yù)測(cè)算法息息相關(guān)。由式(13)可知,信道感知次數(shù)直接影響頻譜感知階段的能量消耗,而頻譜接入的成功與否直接影響SU的吞吐量。因此,平均能量效率η′與信道感知次數(shù)、SU對(duì)信道的有效占用狀態(tài)息息相關(guān)。假設(shè)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)為理想無(wú)線通信環(huán)境,認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境由PU通信強(qiáng)度和認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信道數(shù)量?jī)蓚€(gè)參數(shù)表征,且SU接收機(jī)對(duì)頻譜的感知結(jié)果為理想感知。仿真參照第2節(jié)中的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)PU活動(dòng)建模。假設(shè)PU在各信道上的活動(dòng)相互獨(dú)立。

表2 仿真參數(shù)設(shè)置
首先對(duì)傳統(tǒng)隨機(jī)接入模式、BPNN預(yù)測(cè)模型及HMM預(yù)測(cè)模型的無(wú)線網(wǎng)絡(luò),在不同信道數(shù)量下的能量效率進(jìn)行仿真,通信強(qiáng)度ρ=0.5。如圖4所示,隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化,三種模式下的網(wǎng)絡(luò)能量效率隨之波動(dòng)。由于信道預(yù)測(cè)部分本身的能量消耗,在網(wǎng)絡(luò)信道相對(duì)空閑較多的情況下,傳統(tǒng)隨機(jī)接入模式的能量效率更高;當(dāng)網(wǎng)絡(luò)可選擇信道數(shù)目增加,預(yù)測(cè)模型顯出優(yōu)勢(shì),明顯高于傳統(tǒng)接入模式。綜上,HMM預(yù)測(cè)模型的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)平均單時(shí)隙能量效率高于BPNN預(yù)測(cè)模型的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。

圖4 能量效率與信道數(shù)量的關(guān)系
其次,對(duì)傳統(tǒng)隨機(jī)接入模式、BPNN預(yù)測(cè)模型及HMM預(yù)測(cè)模型的無(wú)線網(wǎng)絡(luò),在不同的通信強(qiáng)度下的吞吐量、能量消耗及能量效率進(jìn)行仿真,信道數(shù)量N=5。圖5、圖6分別給出了當(dāng)信道數(shù)量一定情況下,平均單時(shí)隙能量消耗與通信強(qiáng)度ρ之間的關(guān)系和平均單時(shí)隙吞吐量與通信強(qiáng)度ρ之間的關(guān)系。可以看出,隨著通信強(qiáng)度的增大,PU對(duì)信道的占用情況越來(lái)越頻繁,SU能接入信道的機(jī)會(huì)逐漸減少,SU能進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C(jī)會(huì)也逐漸減少。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的平均單時(shí)隙能量消耗和吞吐量,均隨著通信強(qiáng)度的增大而持續(xù)降低。但是,帶預(yù)測(cè)功能的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)參數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)隨機(jī)接入模型,其中HMM預(yù)測(cè)模型的能量消耗和吞吐量均略高于BPNN預(yù)測(cè)模型。

圖5 能量消耗與通信強(qiáng)度的關(guān)系

圖6 吞吐量與通信強(qiáng)度的關(guān)系
最后,圖7給出了信道數(shù)量一定的情況下,歸一化能量效率與通信強(qiáng)度ρ之間的關(guān)系。隨著通信強(qiáng)度的增加,傳統(tǒng)隨機(jī)接入模型下的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的能量效率呈逐步下滑趨勢(shì),而帶預(yù)測(cè)模型的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)由于SU總能根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)先感知預(yù)測(cè)結(jié)果為空閑信道,有效減少了信道感知次數(shù),提高了信道的有效接入概率,從而其能量效率的下滑趨勢(shì)相對(duì)較為緩慢。仿真證明,HMM預(yù)測(cè)模型的信道預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到91.7%,同比BPNN預(yù)測(cè)高了2.7個(gè)百分點(diǎn)。因而,同比BPNN預(yù)測(cè)模型,HMM預(yù)測(cè)模型下的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)能量效率更高。

圖7 能量效率與通信強(qiáng)度ρ的關(guān)系
本文針對(duì)Overlay頻譜共享模式下的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)能量?jī)?yōu)化問(wèn)題,利用隱馬爾可夫模型建立信道預(yù)測(cè)-擇優(yōu)感知-接入機(jī)制,降低了信道感知階段的冗余能量消耗,提升了信道接入準(zhǔn)確率和網(wǎng)絡(luò)吞吐量。數(shù)值分析與仿真結(jié)果說(shuō)明,在多信道認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,隨著PU對(duì)信道的使用率提高,帶預(yù)測(cè)功能的接入模式能量效率升高。提升信道預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度,可以有效降低網(wǎng)絡(luò)中的冗余能量消耗,達(dá)到提升網(wǎng)絡(luò)能量效率的目的。
[1] Mitola J I,Maguire G Q.Cognitive Radio:Making Software Radios More Personal[J].IEEE Pers Commun,1999,6(04):13-18.
[2] Atzarakis N.Research Approaches on Energyaware Cognitive Radio Networks and Cloud Based Infrastructures[J].Computer Science,2015(07):24-31.
[3] XUE Min-hong,WANG Jing,WANG Cheng-xiang,et al.Cognitive Radio in 5G:A Perspective on Energyspectral Efficiency Trade-off[J].IEEE Communications Magazine,2014,52(07):46-53.
[4] Park S,Kim H,Hong D.Cognitive Radio Networks with Energy Harvesting[J].IEEE Transactions on Wireless Co mmunications,2013,12(03):1386-1397.
[5] 劉洋,崔穎,李鷗.認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中基于跨層設(shè)計(jì)的能效優(yōu)化算法[J].信號(hào)處理,2014,30(04):384-389.LIU Yang,CUI Ying,LI Ou.Energy Efficiency Optimization Algorithm Based on Cross-Layer Design in Cognitive Radio Networks[J].Signal Processing,2014,30(04):384-389.
[6] Li S,Xiao S,Zhang M,et al.Power Saving and Improving the Throughput of Spectrum Sharing in Wideband Cognitive Radio Networks[J].Journal of Communications& Networks,2015,17(04):394-405.
[7] 李紅,齊麗娜.基于頻譜預(yù)測(cè)和頻譜分割的吞吐量?jī)?yōu)化[J].南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,36(02):60-64.LI Hong,QI Li-na.Optimization of Throughput Based on Spectrum Prediction and Spectrum Segmentation [J].Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition),2016,36(02):60-64.
[8] 楊健,趙杭生,陳曦等.認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中頻譜預(yù)測(cè)的能量有效性設(shè)計(jì)[J].解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2015(02):103-108.YANG Jian,ZHAO Hang-sheng,CHEN Xi,et al.Energyefficient Design of Spectrum Prediction in Cognitive Radio Networks[J].Journal of PLA University of Science and Technology(Natural Science Edition),2015(02):103-108.
[9] Xing X,Jing T,Cheng W,et al.Spectrum Prediction in Cognitive Radio Networks[J].IEEE Wireless Communicat ions,2013,20(02):90-96.
[10] Lin G,Cheng Y,Jiang H.A HMM-Based Spectrum Access Method Used for HF Communication[C].International Symposium on Computational Intelligence and Design IEEE,2015:426-431.
[11] 林剛,程云鵬,江漢等.短波信道估計(jì)中的三狀態(tài)HMM性能分析[J].通信技術(shù),2016,49(03):286-292.LI Gang,CHENG Yun-peng,JIANG Han,et al.Performance Analysis of Three-State HMM in HF Channel Estimarion[J].Communications Technology,2016,49(03):286-292.
[12] IEEE 802.22 workgroup.IEEE 802.22 Standara[EB/OL].(2014-05-30)[2017-11-01].http://www.ieee802.org/22/.