基于多维资源自适应分配的协作认知传输机制

李 钊 李意文



基于多维资源自适应分配的协作认知传输机制

李 钊*李意文

(西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室 西安 710071)

该文针对协作认知无线电网络提出一种时域、频域和空域资源联合分配的传输机制，在改善授权用户传输性能的前提下使参与协作的认知用户获得合理的回报。所提机制利用多天线认知节点担任中继，通过自适应的时隙划分与带宽分配，对两跳传输链路中的瓶颈予以消除；并在包含多个协作认知用户的场景中，给出一种考虑公平性的中继选择算法。该方法一方面采用比例公平的思想实现认知用户间的公平性，另一方面通过调整奖励因子，使中继获得合理的回报。仿真结果表明，所提算法能够改善授权与认知系统的数据速率，同时给予认知中继公平的回报。

协作认知无线电网络；资源分配；自适应；中继选择；公平

1 引言

随着无线通信技术的快速发展，频谱资源稀缺和频谱利用率低的矛盾日益突出，如何提高频谱利用率始终是一个亟待研究的核心问题。认知无线电[1]作为一种非常有前景的提高频谱利用率的技术，自提出以来就受到广泛的关注。近年来，将认知无线电与协作通信[2]相结合的协作认知无线电网络(Cooperative Cognitive Radio Network, CCRN)[3]使认知技术进一步发展。在CCRN中，没有通信资源的认知用户为了得到通信机会，消耗一定的功率帮助授权用户转发信息，以此获得授权用户给予的一部分通信资源，如时间、频率等作为回报，用于认知用户自身的数据传输。通过招募认知用户作为中继，授权通信系统的性能得到改善，认知用户也获得了通信机会，从而实现授权与认知系统的“双赢”。

在CCRN中，通信资源的合理分配是一个关键问题，文献[4-9]分别进行了研究。其中，文献[4, 5]采用基于TDMA的3阶段协作传输模型，第1阶段授权用户广播授权信息，第2阶段认知用户转发授权信息，第3阶段认知用户传输自身业务。文献[4]将授权数据速率作为授权用户的效用函数，将认知业务速率与协作认知节点能耗的差值作为认知用户的效用函数。授权与认知用户均希望最大化其效用函数，该文献采用Stackelberg模型，通过求解NASH平衡点，解决了协作传输机制的时间分配问题。文献[5]利用最优停止理论进行认知中继的选择，在此基础上进行3阶段协作传输。采用以上方法[4, 5]，授权用户需要将一部分时间资源作为回报分配给认知用户，认知用户则在相同的信道上交替地进行授权信息转发和自身数据发送，导致授权与认知业务的时延增加。文献[6]提出一种基于FDMA的两阶段协作传输机制，授权用户将频谱资源划分为互不重叠的两部分，一部分用于授权数据的传输，在该频带上，授权用户首先进行广播(第1阶段)，然后认知用户在相同频带上对授权信息进行转发(第2阶段)；另一部分作为认知用户参与协作的回报，认知用户在该频带上持续进行自身数据的发送。文献[7]针对多跳协作认知无线电网络提出一种FDMA与TDMA相结合的传输机制，授权与认知用户的资源共享方式与文献[4]相同，多跳中继之间以TDMA的方式共享回报带宽，并且多个中继对这部分带宽的使用时长与其转发授权信息的能耗成正比。相比于文献[4, 5]，文献[6, 7]改善了时延，并且由于认知用户能够获得一定的传输带宽作为回报，其性能得到了保障。但是，授权用户需要牺牲一部分带宽以换取认知用户的协助。文献[8]将多天线技术引入CCRN，提出一种基于MIMO的单中继协作传输机制，认知用户采用空间复用的方式，实现授权与认知信息并发。文献[9]设计一种基于MIMO的两阶段双中继协作传输机制，实现了两对认知用户与授权用户的共存传输。

2 系统模型

本文研究由一个授权发射机(Primary Transmitter,)，一个授权接收机(Primary Receiver,),个认知用户对，其中，组成的协作认知无线电系统，如图1所示。图中用不同的灰度表示不同维度的通信资源。配置双天线，其余节点配置单天线。假设与之间由于距离较远或信道衰落严重等原因，无法直接通信[10]，因此PT从个中选出一个()作为中继协助授权传输；作为回报，与对应的用户对获得一定的通信资源补偿。认知中继在两段互不重叠的频带上实现全双工[11]，协作方式采用译码转发(Decode-and-Forward, DF)[12]。假设授权带宽为Hz，一个传输周期为s，划分为2个阶段，时长分别为和,表示当被选为中继时的时隙划分因子。在阶段1, PT占用的带宽为,作为对认知中继的回报，表示作为中继时的频率分配因子。PT的发送数据为,在阶段1和阶段2发送的数据分别用和表示。授权业务的最低速率要求用表示。本文假设PT和的发射功率相同，并且用于转发授权信息的功率()和发送自身数据的功率()相同，令的发射功率为，有。

图1 系统模型

3 基于多维资源自适应分配的协作认知传输

本节设计一种基于多维资源自适应分配的协作传输机制(Adaptive Multi-Dimensional Resource Allocation based Cooperative Transmission, AMDRACT)，在传输周期的第1阶段，用一根天线接收通过频带发送的数据，同时用另一根天线在频带上向发送认知数据。在第2阶段，占据整个授权频谱，并利用多天线提供的空间复用能力，在向转发数据的同时，向发送认知数据。特别地，当时，将认知中继的第2根天线切换至接收PT发送的数据，即的两个天线均在频带进行数据接收。

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4 授权优先兼顾认知的公平中继选择

考虑到实际系统中通常存在多个有通信需求的认知用户，且它们都希望通过参与协助授权通信获得通信机会，本节给出一种授权优先、兼顾认知的公平中继选择算法(Fair Cognitive Relay Selection, FCRS)，实现候选认知中继之间以及被选认知中继所获回报的公平性。一方面，FCRS根据比例公平[13]的思想计算每个候选认知中继的调度权重，并选择权重最大的认知用户参与协作；另一方面，根据被选中继业务传输的历史统计确定其奖励因子，使之获得公平的回报。FCRS算法由PT执行，以第个传输周期()为研究对象，具体步骤如下：

(2)如果式(20)不成立，令，由的值，根据式(18)计算,表示第个传输周期作为中继时授权系统的最大传输速率。如果，取，并根据式(18)计算，根据式(14)和式(11)计算；否则，取，其中,称为奖励因子，由式(21)确定。

步骤3 根据式(22)进行中继选择：

步骤4 按照式(23)各个认知中继的平均速率：

在步骤2中，当式(20)成立时，根据第3节的讨论可知传输周期授权系统的可达速率和认知用户对的速率都是的递减函数，所以取，可以使和的值同时达到最大。当式(20)不满足时，是的增函数，而是的减函数。若，表明授权业务的速率要求无法满足，该情况下应使授权速率最大化(取)，而不再考虑认知传输。若，则在保证授权速率达到的前提下，对认知用户对予以回报。令在区间上取值，可保证授权速率不低于,由和共同决定，反映接近的程度。当趋于时，授权速率减小，认知速率增大。特别地，当时，，此时,则在保证授权业务需求的前提下达到最大值；当时，,达到最大，而最小。设计中采用参数(式(21))对协作回报的公平性进行控制，对于前个传输周期的平均速率越小的认知用户对，在第个传输周期，其奖励因子越大，对应的协作回报也会越高。

在步骤3中，根据式(22), FCRS采用比例公平的思想计算候选中继的调度权重，并选择权重最大的用户作为中继。若前个传输周期较少被调度，相应的越小，的调度权重权重越大。步骤4中，按照比例公平的思想更新在前个周期的平均速率，其中表示第个传输周期内的可达速率对其平均速率的影响程度。如果用户在时间窗口内更新平均速率，则,越大意味着平均速率的更新越缓慢()，本文取[14]。

5 仿真结果

本节采用MATLAB仿真对所提算法的性能进行评估。中继选择方面，选取了4种算法与FCRS进行比较，包括(1) 轮询(Round Robin, RR)，轮流选择各个认知中继。(2)授权性能最优的认知中继选择(Primary-Rate Optimal Cognitive Relay Selection, PROCRS)，即令，并且选择使授权速率最大的认知中继。(3) 系统和速率最优的认知中继选择(Sum-Rate Optimal Cognitive Relay Selection, SROCRS)。(4)授权优先的非公平中继选择(UnFair Cognitive Relay Selection, UFCRS)，即将FCRS步骤3中的调度权重改为，其它步骤不变。UFCRS不考虑中继选择的公平性，只选择能使授权速率最大的认知中继。考虑以下几种授权业务类型的最低速率要求，如表1所示[15]。

课题组所在学校同时举办了远程开放教育（广东开放大学）和高等职业教育（广东理工职业学院），两类教育具有“大职教”的共同属性。依托广东省自2015年来开展的“创新强校工程”项目，课题组对两个学校的继续教育改革开展了有益探索。探索了“前期项目申报引导、期中过程检查、期末绩效考核”的全过程业务指引，构建了“制度规范和绩效考核”相辅相成的运行机制，完善了继续教育发展的新思路，提升了继续教育的建设成效。

表1不同业务的最低速率需求

当传输带宽取1.4 MHz[16]时，与上述3种业务对应的最低带宽归一化速率要求分别为0.3571, 0.7143和1.4286。信道采用Dent模型[17]产生，其中最大多普勒频移取7，合成路径数为32。仿真中定义信噪比(SNR)为。

图2 授权和认知系统的带宽归一化数据速率

图3 端到端可达速率对不同类型授权业务的支持

图4 不同中继选择算法的归一化数据速率

图5 FCRS与UFCRS算法认知中继选择概率比较

6 结束语

本文针对协作认知无线电网络，提出一种综合利用时域、频域、空域资源的传输机制(AMDRACT)。通过自适应的时隙划分与带宽分配，消除两跳传输的瓶颈。并且给出一种考虑公平性的中继选择算法(FCRS)，通过调度权重和奖励因子的调整，实现候选认知中继之间以及被选中继所获回报的公平性。所提机制能够通过多维资源的综合利用改善授权和认知系统的传输速率，同时给予认知中继公平的回报。

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Cooperative Cognitive Transmission Scheme Based on Adaptive Multi-dimensional Resource Allocation

LI Zhao LI Yiwen

(State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University, Xi’an 710071, China)

A transmission mechanism based on the joint management of time, frequency and space domain resources is proposed in the Cooperative Cognitive Radio Network (CCRN), with which the cooperative cognitive users can obtain proper reward under the premise of improving the primary user’s transmission. The proposed scheme employs multi-antenna cognitive user as a relay. Via adaptive time-slot and bandwidth allocation, bottleneck in the two-hop transmission can be eliminated. Furthermore, a relay selection algorithm taking fairness into account is given for the situation where multiple cooperative cognitive users exist. On one hand, the relay selection utilizes proportional fair to achieve inter-cognitive-user fairness. On the other hand, proper reward is determined by adjusting the incentive factor. Simulation results show that the proposed mechanism can improve the data rate of both primary and cognitive systems, and afford fair reward to the cognitive relays.

Cooperative Cognitive Radio Network (CCRN); Resource allocation; Adaptive; Relay selection; Fairness

TN929.5

A

1009-5896(2016)09-2248-07

10.11999/JEIT151286

2015-11-17；

2016-06-13；

2016-07-19

国家自然科学基金(61401354, 61401320, 61501285, 61102057)，高等学校引智计划基金(B08038)

The National Natural Science Foundation of China (61401354, 61401320, 61501285, 61102057), The 111 Project (B08038)

李钊 zli@xidian.edu.cn

李 钊： 男，1981年生，博士，副教授，从事认知无线电、MIMO无线通信等研究.

李意文： 男，1990年生，硕士，研究方向为认知无线电.