本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)資源分配方法。

背景技術(shù)：
近年來，隨著無線通信技術(shù)的迅速發(fā)展，使得有限的頻譜資源日趨匱乏。然而美國聯(lián)邦通信委員會的研究報告表明：頻譜資源的使用情況極度不平衡，具體表現(xiàn)為：目前分配的授權(quán)頻段頻譜利用率只有15%-85%，而3GHz以下頻段的頻譜利用率只有35%。這是由于長期以來的靜態(tài)頻譜分配方式使得很多適宜無線信號傳輸?shù)念l譜經(jīng)常處于閑置狀態(tài)，因此造就了頻譜資源的極大浪費。在這種背景下，J.MitolaIII博士在1999年提出了認知無線電的概念；它是通過不斷認知外部通信環(huán)境信息，識別當(dāng)前環(huán)境中的頻譜空洞，實現(xiàn)了其它授權(quán)頻譜資源在空域、時域以及頻域上的再利用，從而有效提高頻譜利用率。在J.MitolaIII博士研究工作的基礎(chǔ)上，美國弗吉尼亞工學(xué)院的研究人員在2005年首次明確提出認知無線網(wǎng)絡(luò)的概念，認知無線網(wǎng)絡(luò)是認知無線電技術(shù)的擴展，它不僅重視頻譜資源的合理利用，更注重網(wǎng)絡(luò)整體性能的優(yōu)化。由于認知無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)的頻譜空洞可能位于很寬的頻譜范圍，并且是不連續(xù)的，因此研究人員對OFDM技術(shù)進行改進，提出了適用于認知網(wǎng)絡(luò)的NC-OFDM技術(shù)?；贜C-OFDM技術(shù)的接入方式并不是一個OFDM符號內(nèi)的所有子載波都可以被認知用戶使用，授權(quán)用戶會占用其中部分子載波，為了避免對授權(quán)用戶造成干擾，這些被占用的子載波不能用來傳輸數(shù)據(jù)，將基于NC-OFDM技術(shù)的認知無線網(wǎng)絡(luò)，簡稱為基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)?；陬l譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的無線資源非常匱乏，而這些無線資源成為限制系統(tǒng)性能的主要方面，因此需要在基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中對這些無線資源進行合理的分配?；陬l譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)資源分配技術(shù)是從認知網(wǎng)絡(luò)和授權(quán)網(wǎng)絡(luò)之間干擾協(xié)調(diào)的角度出發(fā)研究認知網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)子載波和功率分配技術(shù)，其目的是在不影響授權(quán)用戶網(wǎng)絡(luò)正常通信的情況下，盡可能有效地利用這些無線資源來達到更高的頻譜效率，同時還需要保證認知用戶的滿意度。然而與傳統(tǒng)OFDM網(wǎng)絡(luò)相比，基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)具有許多特殊性質(zhì)，使得現(xiàn)有的資源分配方法難以滿足其要求，尤其是滿足綠色通信要求和實時業(yè)務(wù)需求的基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)資源分配方法尚缺乏研究。專利1（認知正交頻分復(fù)用系統(tǒng)中基于業(yè)務(wù)質(zhì)量的資源分配方法，南京郵電大學(xué)，公開號CN102291352A，申請?zhí)朇N201110236043.6，申請日2011.08.17）公開了一種基于業(yè)務(wù)質(zhì)量的認知正交頻分復(fù)用系統(tǒng)中的資源分配方法，該方法在次用戶總的發(fā)送功率和主用戶的干擾門限限制下，根據(jù)次用戶的需求比例，對實時業(yè)務(wù)進行自適應(yīng)比特和功率分配，直到滿足其速率要求，最后將剩余的資源分配給非實時業(yè)務(wù)。該方法是針對Underlay模式的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的資源分配方法，沒有設(shè)計基于頻譜填充模式的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)資源分配方法。專利2（一種基于沖突閾值限制的子信道分配方法，南京郵電大學(xué)，公開號CN103326984A，申請?zhí)朇N201310279834.6，申請日2013.07.04）公開了一種基于沖突閾值限制的子信道分配方法，該方法將沖突閾值與有效吞吐量相結(jié)合，根據(jù)各個子信道的發(fā)送數(shù)據(jù)包大小和其空閑概率分布參數(shù)，選擇滿足自身數(shù)據(jù)要求的最少數(shù)目子信道，從而讓更多的次用戶發(fā)送數(shù)據(jù)。但是該方法只從頻率范疇考慮資源的動態(tài)分配，不能從功率維度進一步優(yōu)化資源利用率。另外，上述兩個方法都是以最大化吞吐量為優(yōu)化目標(biāo)，不能滿足認知OFDM網(wǎng)絡(luò)的綠色通信資源分配需求。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種高效、可靠的基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中自適應(yīng)資源分配方法，從頻率和功率兩個維度動態(tài)按需分配資源，充分挖掘基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中可用的頻譜空洞資源。實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：一種基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)資源分配方法，包括以下步驟：步驟1，認知基站檢測頻譜空洞和空閑子載波上的噪聲功率；步驟2，認知基站獲取各認知用戶信道狀態(tài)信息和實時業(yè)務(wù)傳輸速率需求；步驟3，認知基站采用量子粒子群方法對基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的頻率和功率資源進行分配，包括以下步驟：步驟3.1，認知基站初始化量子粒子群方法的參數(shù)；步驟3.2，初始化種群中的每個粒子位置向量，該位置向量包括頻率和功率資源；步驟3.3，確定種群中每個粒子的適應(yīng)值和種群中適應(yīng)度最小的粒子；步驟3.4，根據(jù)每個粒子位置向量和適應(yīng)度最小的粒子位置向量重新確定種群中每個粒子的位置；步驟3.5，重復(fù)步驟3.3～步驟3.4Ng次，輸出頻率和功率資源分配的最優(yōu)解，Ng表示量子粒子群方法的迭代次數(shù)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點為：（1）采用靈活的子載波和功率分配方法，滿足認知用戶實時業(yè)務(wù)資源分配的需求；（2）從頻率和功率兩個維度動態(tài)分配基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中子載波和功率資源，充分挖掘了基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中可用的頻譜空洞資源；（3）能夠高效利用基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的頻率和功率資源，為促進基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)綠色通信提供技術(shù)支持。附圖說明圖1為本發(fā)明基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)資源分配方法的流程圖。圖2為本發(fā)明中認知基站獲得各認知用戶信道狀態(tài)信息和實時業(yè)務(wù)傳輸速率需求的示意圖。圖3為本發(fā)明中認知基站采用量子粒子群方法進行資源分配的流程圖。圖4為本發(fā)明基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中子載波占用情況。具體實施方式下面結(jié)合附圖及具體實施例對本發(fā)明作進一步詳細描述。結(jié)合圖1，本發(fā)明基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)資源分配方法，包括以下步驟：步驟1，認知基站檢測頻譜空洞和空閑子載波上的噪聲功率，具體為：基于頻譜填充認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的認知基站檢測授權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的無線頻譜資源，經(jīng)過認知基站中的信息處理模塊分析獲得當(dāng)前授權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的頻譜利用狀態(tài)信息，形成能夠表征頻譜空洞的有效參數(shù)和反映頻譜空洞的頻譜檢測報告，認知基站將頻譜檢測報告通過廣播的方式發(fā)送給基于頻譜填充認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的認知用戶，認知基站根據(jù)頻譜空洞的檢測報告檢測空閑子載波上的噪聲功率。步驟2，認知基站獲取各認知用戶信道狀態(tài)信息和實時業(yè)務(wù)傳輸速率需求，具體為：認知用戶通過認知終端的信息處理模塊估計基于頻譜填充認知OFDM網(wǎng)絡(luò)下行鏈路前一OFDM符號的信道狀態(tài)信息，認知用戶通過基于頻譜填充認知OFDM網(wǎng)絡(luò)上行鏈路將估計的信道狀態(tài)信息反饋給認知基站，認知用戶通過基于頻譜填充認知OFDM網(wǎng)絡(luò)上行鏈路將實時業(yè)務(wù)傳輸速率需求反饋給認知基站，如圖2所示。步驟3，認知基站采用量子粒子群方法對基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的頻率和功率資源進行分配，結(jié)合圖3包括以下步驟：步驟3.1，認知基站初始化量子粒子群方法的參數(shù)，具體為：（1）初始化量子粒子群方法種群中粒子數(shù)目Np且Np∈[500,600]、量子粒子群方法的迭代次數(shù)Ng且Ng∈[1000,1200]、時刻t認知用戶m在子載波k上的子載波分配指示變量且時刻t認知用戶m在子載波k上的功率分配指示變量且（2）采用公式(1)確定時刻t認知用戶m在子載波k上傳輸速率式(1)中，W表示基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)帶寬，K表示基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)子載波數(shù)目，N0表示子載波上的噪聲功率，表示時刻t認知用戶m在子載波k上信道增益；t表示時間索引，m表示認知用戶索引，k表示子載波索引；（3）初始化第gen次迭代時第i個粒子的最好位置向量和第gen次迭代種群中所有粒子的最好位置向量初始化迭代次數(shù)序號gen=1。步驟3.2，初始化種群中的每個粒子位置向量，該位置向量包括頻率和功率資源，具體為：初始化種群中的每個粒子位置向量x＝[c,p]，其中向量c表示子載波分配指示變量，向量c滿足公式(2)和公式(3)：向量p表示功率分配指示變量，向量p滿足公式(4)：其中，Kt表示時刻t可用的空閑子載波集合，表示認知用戶m的實時業(yè)務(wù)傳輸速率需求，M表示認知用戶的總數(shù)。步驟3.3，確定種群中每個粒子的適應(yīng)值和種群中適應(yīng)度最小的粒子，具體為：采用公式(5)確定種群中每個粒子的適應(yīng)值f(xi(t))；如果令如果令其中，f(xi(gen))表示第i個粒子在第gen次迭代的適應(yīng)值，表示第i個粒子在第gen次迭代時最好位置向量的適應(yīng)值，表示在第gen次迭代時種群中最好位置向量粒子的適應(yīng)值。步驟3.4，根據(jù)每個粒子位置向量和適應(yīng)度最小的粒子位置向量重新確定種群中每個粒子的位置，具體為：采用公式(6)更新種群中每個粒子的最新位置即第i個粒子在第gen+1次迭代時的位置xi(gen+1)：其中，xop(gen)表示和之間的隨機位置，并且采用公式(7)確定xop(gen)：xbest表示種群中所有粒子最好位置的平均值，并且采用公式(8)確定xbest：其中α、β為xi(gen+1)位置向量的調(diào)整因子，μ為選擇因子，ξ1表示位置向量的權(quán)重，ξ2表示位置向量的權(quán)重，β、μ、ξ1和ξ2在區(qū)間[0,1]之間隨機產(chǎn)生且α∈[0.6,0.65]。步驟3.5，重復(fù)步驟3.3～步驟3.4Ng次，輸出頻率和功率資源分配的最優(yōu)解，Ng表示量子粒子群方法的迭代次數(shù)。實施例1結(jié)合圖1～4，本發(fā)明基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)資源分配方法，步驟為：步驟1，認知基站檢測頻譜空洞和空閑子載波上的噪聲功率。授權(quán)網(wǎng)絡(luò)中有N＝16個授權(quán)用戶，授權(quán)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)帶寬W＝8MHz，可用子載波數(shù)K＝128，子載波k上認知用戶的噪聲N0＝1×10-8W；頻帶從授權(quán)用戶占用狀態(tài)轉(zhuǎn)移到頻譜空洞的概率是0.8，頻帶從認知用戶占用狀態(tài)轉(zhuǎn)移到授權(quán)用需要使用的概率是0.8；基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的認知基站檢測授權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的無線頻譜資源，經(jīng)過認知基站中的信息處理模塊分析獲得當(dāng)前授權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的頻譜利用狀態(tài)信息，形成能夠表征頻譜空洞的有效參數(shù)和反映頻譜空洞的頻譜檢測報告，認知基站將頻譜檢測報告通過廣播的方式發(fā)送給基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的認知用戶，認知基站根據(jù)頻譜空洞的檢測報告檢測空閑子載波上的噪聲功率；圖4為基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)子載波占用情況，認知基站可用頻譜資源Kt＝{8×(kt-1)+1～8×kt,kt＝1,3,5,7,9,11,13,15}，fc＝990MHz，Δf＝62.5KHz，F(xiàn)1＝0.5MHz,F2＝1MHz，F(xiàn)3＝1.5MHz，F(xiàn)4＝2MHz；fc表示基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)起始頻率，F(xiàn)1、F2、F3和F4表示頻帶1、頻帶2、頻帶3和頻帶4的相對起始頻率，Δf表示每個子載波間隔。步驟2，認知基站獲得各認知用戶信道狀態(tài)信息和實時業(yè)務(wù)傳輸速率需求。認知基站的通信半徑是R＝2Km，認知網(wǎng)絡(luò)中有M＝8個認知用戶，認知基站到認知用戶通信鏈路的信道狀態(tài)信息在一個OFDM符號時間內(nèi)是不變的；認知用戶通過認知終端的信息處理模塊估計基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)下行鏈路前一OFDM符號的信道狀態(tài)信息，認知用戶通過基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)上行鏈路將估計的信道狀態(tài)信息反饋給認知基站，認知用戶通過基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)上行鏈路將實時業(yè)務(wù)傳輸速率需求反饋給認知基站，圖2為本發(fā)明的基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)資源分配所需信道狀態(tài)信息估計示意圖。步驟3，認知基站采用量子粒子群方法對基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中的頻率和功率資源進行分配。各個認知用戶向認知基站發(fā)送實時業(yè)務(wù)所需要的最小傳輸速率需求信息圖3為認知基站執(zhí)行基于量子粒子群的資源分配方法流程：首先，認知基站初始化量子粒子群方法的參數(shù)，初始化Np＝560、Ng＝1100、和采用公式(1)確定初始化和初始化gen=1；然后，初始化種群中的每個粒子位置向量，該位置向量包括頻率和功率資源，初始化種群中的每個粒子位置向量x＝[c,p]，向量c表示子載波分配指示變量，向量c滿足公式(2)和公式(3)，向量p表示功率分配指示變量，向量p滿足公式(4)，Kt表示時刻t可用的空閑子載波集合，表示認知用戶m的實時業(yè)務(wù)傳輸速率需求，M＝3表示認知用戶的總數(shù)；其次，確定種群中每個粒子的適應(yīng)值和種群中適應(yīng)度最小的粒子，采用公式(5)確定種群中每個粒子的適應(yīng)值f(xi(t))；如果令如果令再次，根據(jù)每個粒子位置向量和適應(yīng)度最小的粒子位置向量重新確定種群中每個粒子的位置，采用公式(6)更新種群中每個粒子的最新位置xi(gen+1)，采用公式(7)確定xop(gen)，采用公式(8)確定xbest；最后，令gen←gen+1，重復(fù)上述步驟Ng次，輸出作為最優(yōu)解。綜上所述，本發(fā)明針對基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中實時業(yè)務(wù)需求，以最小化基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)發(fā)射功率為優(yōu)化目標(biāo)，提出了動態(tài)資源分配方法，滿足認知用戶最小傳輸速率需求；該方法可充分挖掘基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)中可用的頻譜空洞資源，從頻率和功率兩個維度動態(tài)按需分配資源，為促進基于頻譜填充的認知OFDM網(wǎng)絡(luò)綠色通信提供技術(shù)支持。