认知无线电网络节能效率调度建模研究

董春利，王 莉

（南京交通职业技术学院 电子信息工程学院，江苏 南京 211188）

认知无线电网络节能效率调度建模研究

董春利，王 莉

（南京交通职业技术学院 电子信息工程学院，江苏 南京 211188）

随着对环境问题的关注和绿色通信的兴起，认知无线电网络必须从节能效率角度考虑。为节能效率最大化制定的调度问题，是一个很难解决的非线性规划问题。为寻求替代计算更容易的解决方案，文章提出了一个多项式时间启发式算法，即节能效率启发式调度，从而使分配到每个空闲频率的认知用户，达到最高节能效率。

认知无线电；节能效率；启发式调度；信道切换

认知无线电网络（Cognitive Radio Network, CRNs），由于其机会传输和动态频谱接入（Dynamic Spectrum Access, DSA）的能力，使无线电频谱得到有效利用。CRNs的集中式资源分配，称为调度，大多在吞吐量效率视角下得到了很好的研究[1]。此外，公平性和服务质量问题也有一些研究[2]。然而，在CRNs调度中，节能效率作为一个设计标准却被忽视了。随着绿色通信的兴起，位于认知基站（Cognitive Base Station, CBS）的认知调度应考虑节能效率。

CRNs的调度，是一个非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）问题[3]。为了克服这种计算的复杂性，本文设计了一个多项式时间启发式算法，节能效率启发式调度（Energy Efficient Heuristic Scheduling, EEHS），来解决这一问题。

1 系统模型与假设

考虑一个集中式CRN，服务N个CRS，主网络具有F个非重叠正交频率。每个主信道的占用状态被建模为一个两状态的马尔可夫链，表示空闲和繁忙状态的信道。一个信道的空闲概率是pidle。PN和CRN以时间同步的方式运作，后者与前者同步。假定PU频谱占用，由CBS从外部实体检索，如白色空间数据库[4]。

在频率f，链路li,f记作CRi和CBS之间的信道，每帧开始时，每个CR将自己的状态[Ri，Qi]，发送到CBS。Ri=[Ri,f]表示在一帧中，通过每个链路li,f，能被传输的比特数的矢量，Qi是在CRi缓冲区的比特数。

1.1 链路容量计算

令Bi,f为通过香农定理计算的链路li,f的容量，Ri,f是在链路li,f的一帧时间T，由CRi发送的最大比特数，计算如下：

其中，Ti,f是CR切换到f的信道切换时间。然而，CR不

csii能传输超过缓冲区的比特数。因此，链路li,f的有效速率Ci,f受到Ri,f和CRi的缓冲区中的比特数的限制。Ci,f计算如下：

计算出总的CRN吞吐量如下

当f被分配给CRi，Xi,f=1；反之，则为0。

1.2 能耗模型

在考虑上述状态后， CRi能耗计算如下：

上述公式第一项是传输，第二项是空闲，第三项信道切换。

2 CRNS节能效率调度

在一个观察周期T，节能效率定义为每单位能量消耗所得到的吞吐量。直接来自这个正式定义，比特/每焦耳的容量作为一个度量，衡量一个网络节能效率。利用（4）—（5）分别计算总CRN吞吐量（R）和总CRN能耗（E），CRN的节能效率计算如下：

然后，节能效率最大化问题用公式表示如下：

其中x→－［X,i∈{1,..,N},f∈{1,..,F}］是元素X的分配矢

i,fi,f量。由于假设所有的CRS有一个天线，约束（8）确保每个CR被分配到最多一个频率。在特定的时间和频率，认为一个叠加模型只有一个CR是活跃的。为防止在一个频带中同时传输，通过约束（9）来保证这一点。约束（10）表示Xi,f是一个二进制变量。

在每一帧的开始，调度器求解P1，并广播调度策略x→ ，接着CRS调整天线到分配的频率上，如果它们被选择来发送，由于非线性目标函数，P1不易计算求解，P1的最优解可通过对问题的小实例穷举搜索发现。然而，对有许多CRS和频率的实际网络，这样的解决方法是不恰当的。因此提出了节能效率启发式调度，它对P1是一个多项式时间的文章启发式算法。

3 节能效率启发式调度

定义Cidle表示空闲频率的集合，R={Ci,f}是各环节li,f有效率的集合,Ntx是CRS一个传输请求的集合（即当Q＞0时的CRi）。令ε={Ei,f}，是指能量消耗值的集合，如果CRi指定频率f和发送这个频率。Cidle的基数用|Cidle|表示，等于空闲频率的数目。一个传输请求的CRS数目是Ntx={Ntx}。

令ηi,f为CRi通过频率f传输产生的节能效率，用公式表示为：

节能效率启发式调度贪婪地给在这个频率能达到最大节能效率，即有最高的ηi,f的CR分配每个空闲频率，EEHS 操作应用见算法1中列出的步骤。

Algorithm 1. Energy-efficient heuristic scheduler: EEHS

4 结语

在这项工作中，为认知无线电网络制定了一种节能效率最大化的调度，提出了EEHS，在多项式时间里运行的一个启发式算法，实现节能效率资源分配。然而，频谱感知是真正自治的CRNs的主要步骤，今后将把传输功率自适应加入到该策略中。

[1]TUMULURU V, WANG P, NIYATO D.A novel spectrum scheduling scheme for multi-channel cognitive radio network and performance analysis[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011（4）：1849-1858.

[2]WANG B, ZHAO D. Scheduling for long term proportional fairness in a cognitive wireless network with spectrum underlay[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2010（3）：1150-1158.

[3]SUZAN B, FATIH A. Scheduling in centralized cognitive radio networks for energy efficiency[J]. IEEE Transactions on Vehicular Tech nology, 2013（2）：582-595.

[4]MURTY R, CHANDRA R, MOSCIBRODA T. Senseless: a database driven white spaces network[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2012（2）：189-203.

Research on energy efficiency scheduling modeling for cognitive radio networks

Dong Chunli, Wang Li
（College of Electronic and Information Engineering, Nanjing Vocational Institute of Transport Technology, Nanjing 211188, China）

With the growing concern on environmental issues and the emergence of green communications paradigm, cognitive radio（CR） networks have to be considered from an energy efficiency perspective. It is a nonlinear programming（NLP）problem to formulate the scheduling problem as energy efficiency maximization problem and thereby hard to solve. In order to seek for easier solutions as alternate computation, this paper proposes a polynomial time heuristic algorithm, energy efficiency heuristic scheduler, which allocates each idle frequency to the CR that attains the highest energy efficiency at this frequency.

cognitive radio; energy efficiency；heuristic scheduler；channel switching

南京交通职业技术学院高层次人才科研基金项目；项目编号：No. 440105001。

董春利（1964—），男，山东青岛，博士，教授；研究方向：认知无线电网络，与下一代无线泛在网络。