本發(fā)明涉及無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電領(lǐng)域，具體講是一種信道不確定性條件下大規(guī)模用戶(hù)共享信道的功率分配方法。

背景技術(shù)：

隨著人與人之間的自由通信需求日益增長(zhǎng)，無(wú)線(xiàn)個(gè)人通信被越來(lái)越廣泛地運(yùn)用于交換個(gè)人信息，使得不斷增加的高速無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)需求與無(wú)線(xiàn)頻譜資源的日益緊缺產(chǎn)生了尖銳矛盾，這一基本矛盾促使無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)得到迅猛發(fā)展。認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電作為解決這一矛盾的關(guān)鍵技術(shù)，具有廣闊的前景。認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電就是通過(guò)允許未授權(quán)用戶(hù)以機(jī)會(huì)主義方式利用授權(quán)用戶(hù)的頻譜資源，同時(shí)不影響授權(quán)用戶(hù)的正常通信，使許可頻段得到充分利用。而運(yùn)用認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)，合理分配用戶(hù)功率是主要難題，也是無(wú)線(xiàn)資源分配技術(shù)的研究核心。

當(dāng)前，無(wú)線(xiàn)傳輸網(wǎng)絡(luò)包括無(wú)線(xiàn)電認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)正逐漸變得越來(lái)越龐大而且愈加復(fù)雜，用戶(hù)數(shù)量也呈指數(shù)迅速增長(zhǎng)，傳播信道的時(shí)變和無(wú)線(xiàn)信道的隨機(jī)性質(zhì)，這一切都使得通信過(guò)程中已經(jīng)很難回避一些不確定性因素。比如量化誤差，信道估計(jì)誤差，傳輸誤差，同步差錯(cuò)，設(shè)備執(zhí)行出錯(cuò)等。一些基于完美發(fā)射機(jī)狀態(tài)信息的傳統(tǒng)功率分配方案過(guò)于理想化，已經(jīng)很難滿(mǎn)足實(shí)際通信要求。很多現(xiàn)有的技術(shù)如基于二分法實(shí)現(xiàn)的注水算法，即使能夠?qū)崿F(xiàn)信道不確定下的吞吐量最大化，也沒(méi)有考慮次用戶(hù)之間的共存，不能完全保證大規(guī)模用戶(hù)的需求和主用戶(hù)的用戶(hù)質(zhì)量。因此，在我們研究的這個(gè)方案中考慮了信道的不確定因素和大規(guī)模用戶(hù)，更切合實(shí)際。

在認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中，存在主用戶(hù)和次用戶(hù)。主用戶(hù)占用頻譜資源進(jìn)行通信，次用戶(hù)就以一定的機(jī)會(huì)接入頻譜通信，但不能影響主用戶(hù)正常工作。而主用戶(hù)對(duì)外來(lái)的干擾有一定的承受范圍，即存在干擾閾值，只要在這個(gè)干擾閾值下，主用戶(hù)就能正常通信同時(shí)還能滿(mǎn)足次用戶(hù)工作。用戶(hù)通信一般需要接收機(jī)來(lái)接收信號(hào)，發(fā)射機(jī)來(lái)發(fā)送信號(hào)。

然而，這種信道不確定性條件下大規(guī)模用戶(hù)共享信道的功率分配方法在實(shí)際運(yùn)用上，存在著一些挑戰(zhàn)：(1)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中，主用戶(hù)會(huì)受到次用戶(hù)發(fā)射信號(hào)的干擾，而主用戶(hù)接收機(jī)與次用戶(hù)的發(fā)射機(jī)之間的信道狀態(tài)信息未知；(2)大規(guī)模的次用戶(hù)接入主用 戶(hù)頻譜資源通信時(shí)，互相之間也會(huì)有干擾，這種干擾不可避免；(3)要保證主用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量，必須保證主用戶(hù)所受的干擾在一定的閾值范圍內(nèi)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明解決的問(wèn)題是：認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中，在主用戶(hù)接收機(jī)與次用戶(hù)的發(fā)射機(jī)之間的信道狀態(tài)信息未知、大規(guī)模的次用戶(hù)之間的干擾不可避免且要保證主用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量的條件下，尋求使次用戶(hù)總吞吐量最大化的功率分配方式

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種信道不確定性條件下大規(guī)模用戶(hù)共享信道的功率分配方法，包括以下步驟：

步驟1、獲取各個(gè)用戶(hù)位置信息，計(jì)算各個(gè)次用戶(hù)之間的鏈路損耗；

步驟2、對(duì)各個(gè)次用戶(hù)發(fā)射功率值進(jìn)行初始化，計(jì)算各個(gè)次用戶(hù)之間的相互干擾以及所有次用戶(hù)的吞吐量之和；計(jì)算所有次用戶(hù)的吞吐量之和時(shí)，具有以下三個(gè)約束條件：次用戶(hù)的峰值功率約束、次用戶(hù)相互干擾約束、主用戶(hù)所受干擾約束；

步驟3、計(jì)算符合次用戶(hù)峰值功率約束和次用戶(hù)之間的干擾約束的每個(gè)次用戶(hù)鏈路中的最優(yōu)發(fā)射功率；

步驟4、將步驟3獲得的最優(yōu)發(fā)射功率代入主用戶(hù)約束條件進(jìn)行驗(yàn)證，若主用戶(hù)的干擾約束條件成立，則步驟3獲得的最優(yōu)發(fā)射功率就是最合理的發(fā)射功率；若主用戶(hù)的干擾約束條件不成立，否則，需要將所述最優(yōu)發(fā)射功率下降一個(gè)臺(tái)階，然后重新代入主用戶(hù)約束條件進(jìn)行驗(yàn)證，直至找到最合理的發(fā)射功率。

進(jìn)一步，各個(gè)次用戶(hù)之間的鏈路損耗包括大規(guī)模的路徑損耗增益和小規(guī)模的衰減增益。

進(jìn)一步，求取步驟3所述最優(yōu)發(fā)射功率的目標(biāo)函數(shù)及約束條件如式(1)所示：

其中，f0(p)＝-tsum，tsum為認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中所有次用戶(hù)的吞吐量之和，c1和c2所示條件分別為次用戶(hù)峰值功率約束和次用戶(hù)之間的干擾約束，表示對(duì)于任意的一個(gè)用戶(hù)i，pi為第i個(gè)次用戶(hù)的發(fā)射功率，pmax為次用戶(hù)的最大發(fā)射功率，gj,i為第j個(gè)次用 戶(hù)的發(fā)射機(jī)j到i個(gè)次用戶(hù)的接收機(jī)之間的鏈路損耗，imax為最大干擾門(mén)限值，n為次用戶(hù)總數(shù)量，i∈n,j∈n；

求解目標(biāo)函數(shù)minf0(p)的拉格朗日函數(shù)l(p,λ,ν)如式(2)所示：

式(2)中，p＝[p1,...,pi,...pn]，pi為第i個(gè)次用戶(hù)的發(fā)射功率，λ＝[λ1,...,λi,...λn]和ν＝[v1,...,vi,...vn]分別是約束條件的拉格朗日乘子，λi表示第i個(gè)次用戶(hù)對(duì)應(yīng)于次用戶(hù)峰值功率約束條件c1的拉格朗日系數(shù)，vi表示第i個(gè)次用戶(hù)對(duì)應(yīng)于次用戶(hù)之間的干擾約束條件c2的拉格朗日系數(shù)；拉格朗日對(duì)偶函數(shù)g(λ,ν)如式(3)所示：

inf表示取函數(shù)的下界。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點(diǎn)在于，(1)本發(fā)明基于凸優(yōu)化理論，通過(guò)對(duì)各次級(jí)用戶(hù)功率分配的靈活控制，配合提出了簡(jiǎn)單高效的迭代搜索方法；(2)本發(fā)明考慮的因素更為切合實(shí)際，不僅考慮了各次級(jí)用戶(hù)之間的相互影響，還分析了主用戶(hù)所受的干擾受限，更重要的是結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景考慮了次用戶(hù)發(fā)射機(jī)與主用戶(hù)接收機(jī)之間的信道的不確定性；(3)本發(fā)明采用大規(guī)模用戶(hù)來(lái)優(yōu)化發(fā)射功率，使得吞吐量最大化，同時(shí)保證主用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量，在性能上要優(yōu)于一般二分注水的功率分配方法。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明信道不確定性條件下大規(guī)模用戶(hù)共享信道的功率分配方法的流程圖。

圖2為使用本發(fā)明的一種認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)示意圖。

圖3為本發(fā)明與對(duì)比方案的性能對(duì)比圖。

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中臺(tái)階的變化對(duì)吞吐量之和的影響示意圖。

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中主用戶(hù)干擾閾值在不同的情況下的中斷概率對(duì)吞吐量之和的影響示意圖。

圖6為本發(fā)明實(shí)施例中不同中斷概率情況下用戶(hù)數(shù)目分別對(duì)平均吞吐量和總吞吐量的影響示意圖。

具體實(shí)施方式

容易理解，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，在不變更本發(fā)明的實(shí)質(zhì)精神的情況下，本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員可以想象出本發(fā)明功率分配方法的多種實(shí)施方式。因此，以下具體實(shí)施方式和附圖僅是對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案的示例性說(shuō)明，而不應(yīng)當(dāng)視為本發(fā)明的全部或者視為對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案的限制或限定。

本發(fā)明提供的信道不確定性條件下大規(guī)模用戶(hù)共享信道的功率分配新方法，解決的是認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中，主用戶(hù)接收機(jī)與次用戶(hù)的發(fā)射機(jī)之間的信道狀態(tài)信息未知、大規(guī)模的次用戶(hù)之間的干擾不可避免的條件下如何保證主用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量。具體功能是：1)保證主用戶(hù)通信質(zhì)量，正常接收信號(hào)；2)協(xié)調(diào)各個(gè)次用戶(hù)鏈路之間的干擾，使之共存；3)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中次用戶(hù)的總吞吐量達(dá)到最大。

如圖1所示，該方法包括以下步驟：步驟1、獲取各個(gè)用戶(hù)位置信息，計(jì)算各個(gè)次用戶(hù)之間的鏈路損耗值；步驟2、對(duì)各個(gè)次用戶(hù)發(fā)射功率值進(jìn)行初始化，計(jì)算各個(gè)次用戶(hù)之間的相互干擾以及所有次用戶(hù)的吞吐量之和；計(jì)算所有次用戶(hù)的吞吐量之和時(shí)，具有以下三個(gè)約束條件：次用戶(hù)的峰值功率約束、次用戶(hù)相互干擾約束、主用戶(hù)所受干擾約束；步驟3、計(jì)算符合次用戶(hù)峰值功率約束和次用戶(hù)之間的干擾約束的每個(gè)次用戶(hù)鏈路中的最優(yōu)發(fā)射功率；步驟4、將步驟3獲得的最優(yōu)發(fā)射功率代入主用戶(hù)約束條件進(jìn)行驗(yàn)證，若主用戶(hù)的干擾約束條件成立，則步驟3獲得的最優(yōu)發(fā)射功率就是最合理的發(fā)射功率；若主用戶(hù)的干擾約束條件不成立，否則，需要將所述最優(yōu)發(fā)射功率下降一個(gè)臺(tái)階，然后重新代入主用戶(hù)約束條件進(jìn)行驗(yàn)證，直至找到最合理的發(fā)射功率。

各步驟具體如下：

步驟1.建立信道模型，計(jì)算信道增益。

在本步驟中，目的是得到各個(gè)次用戶(hù)之間的信道增益，方便后續(xù)使用。

各個(gè)次用戶(hù)發(fā)射機(jī)發(fā)射信號(hào)前，向接入點(diǎn)發(fā)起請(qǐng)求，并上報(bào)位置信息。通過(guò)建立信道增益模型，計(jì)算認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)次用戶(hù)之間的信道增益值。

信道的傳播模型可以建模是由兩個(gè)主要因素組成：大規(guī)模的路徑損耗增益和小規(guī)模的衰減增益。下式可用來(lái)確定某個(gè)次用戶(hù)發(fā)射機(jī)到另一個(gè)次用戶(hù)接收機(jī)的大規(guī)模鏈路損 耗，是grx,tx的db模式：

grx,tx[db]＝10*αlog(4πd)+10*αlog(f)-20log(lt*lr)(1)

式中，α表示依賴(lài)具體傳播環(huán)境的鏈路損耗系數(shù)，d是發(fā)射用戶(hù)到接收用戶(hù)的距離，單位是米，f是發(fā)射信號(hào)的中心頻率，單位是兆赫茲，lt和lr分別表示發(fā)射機(jī)和接收機(jī)的高度，單位為米。

信道的衰減增益采用瑞利分布，其建模為：

其中，h1和h2是兩個(gè)獨(dú)立的高斯變量服從n～(0,δ²)的分布。

步驟2.發(fā)射功率初始化，計(jì)算次用戶(hù)之間干擾和吞吐量

在本步驟中，目的是根據(jù)步驟1中得到的信道增益，計(jì)算干擾約束和吞吐量。

本發(fā)明對(duì)各個(gè)次用戶(hù)的發(fā)射功率進(jìn)行初始化，把賦的初始值作為算法迭代的起點(diǎn)。在給定次級(jí)用戶(hù)發(fā)射機(jī)功率之后，可以計(jì)算出各個(gè)次用戶(hù)接收機(jī)處的干擾，這個(gè)干擾是除自己以外的來(lái)自其他次用戶(hù)的干擾。也可以計(jì)算出此時(shí)的各個(gè)次用戶(hù)的吞吐量之和。

首先，次用戶(hù)接收機(jī)的信噪比(snr)為：

其中，是噪聲功率，pi是各個(gè)次用戶(hù)的發(fā)射功率，gi,i是第i個(gè)次用戶(hù)的發(fā)射機(jī)到它的接收機(jī)的信道增益值。

由于在一個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中次用戶(hù)與主用戶(hù)共享頻段資源，因此存在干擾，那么次用戶(hù)接收機(jī)的信干噪比(sinr)如下：

其中，pigi,i為次用戶(hù)接收機(jī)收到的信號(hào)功率，是次用戶(hù)之間的干擾。

那么，該認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中所有次用戶(hù)的吞吐量之和為：

此時(shí)寫(xiě)出次用戶(hù)的峰值功率約束和相互干擾約束：

其中，pmax是次用戶(hù)峰值功率門(mén)限，imax是次用戶(hù)所能承受的干擾閾值，gi,j是第i個(gè)次用戶(hù)發(fā)射機(jī)到第j個(gè)次用戶(hù)接收機(jī)的信道增益，在這里，假設(shè)已知它的瞬時(shí)值。

如果次用戶(hù)對(duì)主用戶(hù)的干擾在一定的閾值內(nèi)，次用戶(hù)能與主用戶(hù)共存。假設(shè)這個(gè)閾值為由于次用戶(hù)對(duì)主用戶(hù)的干擾是時(shí)變的，不能保證所有干擾都是弱干擾，總存在一些強(qiáng)干擾。在平均上，弱干擾對(duì)主用戶(hù)通信性能起到了一定的補(bǔ)償作用。定義中斷概率pr[.]，則主用戶(hù)所受干擾約束如下：

其中，代表第i個(gè)次用戶(hù)的發(fā)射機(jī)到主用戶(hù)的接收機(jī)的信道增益，均值λ的獨(dú)立同指數(shù)分布的變量。ε是中斷概率。

整個(gè)次用戶(hù)之間干擾和吞吐量的優(yōu)化問(wèn)題可以寫(xiě)成時(shí)(9)所示，

步驟3.計(jì)算次用戶(hù)鏈路最優(yōu)發(fā)射功率。

在本步驟中，目的是得到除主用戶(hù)干擾約束之外的最優(yōu)功率，這個(gè)功率符合目標(biāo)函數(shù)、次用戶(hù)峰值功率約束和次用戶(hù)之間的干擾約束。

目標(biāo)函數(shù)是次用戶(hù)吞吐量之和的最大化，即

通過(guò)凸優(yōu)化相關(guān)理論，把目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化成兩個(gè)凹函數(shù)之和：

其中u(p)和w(p)都是凹函數(shù)：

將函數(shù)w(p)關(guān)于變量pi求導(dǎo)，可得梯度：

其中將上式表示為列向量給定任意可行解將函數(shù)w(p)用其在附近的一階泰勒展開(kāi)式近似表示。因而，問(wèn)題(p)中的優(yōu)化目標(biāo)可用下式代替：

由于w(p)是凹函數(shù)，易求得

如果{pi}是可行解，而且-f0(p^(k+1))≥-f0(p^(k))，能夠得到

u(p^(k+1))-w(p^(k+1))≥-f0(p^(k+1))≥u(p^(k))-w(p^(k))，(16)

因此，-f0(p^(k))提供了一個(gè)很好的近似下界。要最大化原始目標(biāo)函數(shù)，等價(jià)于最大化函數(shù)(14)。

定義f1,i(p)＝pi-pmax和由于次用戶(hù)之間具有完美信道狀態(tài)信息，所以?xún)蓚€(gè)約束都是線(xiàn)性的，可有如下轉(zhuǎn)化：

因此，本發(fā)明可以構(gòu)造如式(18)所示的子問(wèn)題，先求得符合目標(biāo)函數(shù)、次用戶(hù)峰值功率約束和次用戶(hù)之間的干擾約束的最優(yōu)功率：

拉格朗日函數(shù)為：

上式中，λ和ν分別是約束條件c1、c2的非負(fù)對(duì)偶變量。拉格朗日對(duì)偶函數(shù)為：

如果這個(gè)拉格朗日函數(shù)沒(méi)有下界，則它的對(duì)偶函數(shù)值為-∞。

下面，分析這個(gè)子問(wèn)題的可行性。當(dāng)且僅當(dāng)下式線(xiàn)性問(wèn)題可行時(shí)這個(gè)子問(wèn)題才可行：

對(duì)應(yīng)的拉格朗日函數(shù)：

其中λ′＝[λ′1,…,λ′n]≥0，ν′＝[v′1,…,v′n]≥0分別表示n個(gè)次用戶(hù)的拉格朗日乘子。其對(duì)偶函數(shù)為：

g′(λ′,ν′)＝infl′(p,λ′,ν′)(23)

步驟4.驗(yàn)證主用戶(hù)所受的干擾限制。

在本步驟中，先將主用戶(hù)的干擾約束寫(xiě)出，進(jìn)行適當(dāng)轉(zhuǎn)化和逼近，再將步驟3中得到的最優(yōu)功率帶入驗(yàn)證約束是否成立，若主用戶(hù)的干擾約束成立，則步驟三子問(wèn)題的最優(yōu)功率就是整個(gè)問(wèn)題的最優(yōu)解，否則，需要將子問(wèn)題的最優(yōu)功率下降一個(gè)臺(tái)階，令臺(tái)階值為γ，重復(fù)本步驟，重新代入主用戶(hù)約束條件進(jìn)行驗(yàn)證，若主用戶(hù)的干擾約束成立，則將下降臺(tái)階后的功率作為最合理的發(fā)射功率。另外針對(duì)臺(tái)階變化，判斷其變化對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的影響，目的是為了取得合適的臺(tái)階值。

主用戶(hù)干擾約束的概率模型如下：

令xi是服從指數(shù)分布的獨(dú)立變量，均值為piλ。令表示所有變量的和，那么原先的約束條件可以寫(xiě)成下面的形式：

如何驗(yàn)證主用戶(hù)干擾這個(gè)約束條件呢？x的分布應(yīng)該已知，它是問(wèn)題的關(guān)鍵。為了解決x的分布這個(gè)難題，我們用一種高斯逼近的方法，李雅普諾夫中心極限定理。

定理：如果x1,x2,…,xn相互獨(dú)立，均值e(xk)＝μk，方差令我們可以得到

和

通過(guò)上面的定理，必須滿(mǎn)足下面的李雅普諾夫條件才可以運(yùn)用這個(gè)定理：

上式中ri是xi的三階中心距，即e[(xi-mi)³]，mi和分別為xi的均值和方差。我們很容易驗(yàn)證這個(gè)條件可以成立。

一般地，在大規(guī)模用戶(hù)下，可以認(rèn)為x是正態(tài)分布的隨機(jī)變量，均值和方差可以近似為：

所以，公式(25)可以寫(xiě)成

fn(·)是均值為m方差為σ²的正態(tài)分布的累積分布函數(shù)，假設(shè)原非凸非線(xiàn)性問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化成：

實(shí)施例

本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例如下描述，系統(tǒng)仿真采用matlab軟件。下述實(shí)施例考察本發(fā)明所述信道不確定性條件下大規(guī)模用戶(hù)共享信道的功率分配方法的有效性。

本實(shí)施例中，仿真結(jié)果是通過(guò)1000個(gè)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)獲得的，場(chǎng)景均是一個(gè)主用戶(hù)和大規(guī)模的次用戶(hù)的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)發(fā)送信號(hào)的中心頻率f為700mhz，噪聲功率為-130dbm，路徑損耗指數(shù)α＝4，次用戶(hù)發(fā)射機(jī)與接收機(jī)的天線(xiàn)高度lt、lr均為2m，次用戶(hù)發(fā)射機(jī)的最大發(fā)送功率pmax為25dbm，次用戶(hù)和主用戶(hù)的干擾閾值imax,分別為-120dbm。

如圖3所示，考慮一個(gè)用二分法實(shí)現(xiàn)的注水算法作為對(duì)比算法。假設(shè)次用戶(hù)數(shù)為50個(gè)，臺(tái)階γ＝0.2，中斷概率ε＝0.05。從圖3曲線(xiàn)的趨勢(shì)來(lái)看，不論多少用戶(hù)數(shù)，用本方法獲得的吞吐量總是比對(duì)比算法要高。當(dāng)每個(gè)次用戶(hù)發(fā)射機(jī)使用最大功率，總吞吐量也是最大的，同時(shí)強(qiáng)大的干擾限制了主用戶(hù)的工作。另外，由于二分法的精度較低，該對(duì)比算法造成了對(duì)資源很大的浪費(fèi)。

在圖4中，比較了不同臺(tái)階對(duì)系統(tǒng)性能的影響。圖中顯示了總吞吐量的收斂速度與臺(tái)階的值相關(guān)，當(dāng)γ變大時(shí)收斂速度變快，而且收斂速度越快，精度越低，誤差就越大。所以γ取值偏小對(duì)優(yōu)化功率有利，通過(guò)多次試驗(yàn)驗(yàn)證，γ的取值區(qū)間應(yīng)在[0.05,0.25]。

圖5中γ取值0.1，在不同的主用戶(hù)干擾閾值下，隨著中斷概率的變化，中斷概率越大，吞吐量越高，而且主用戶(hù)干擾閾值大的時(shí)候的系統(tǒng)性能比閾值小的時(shí)候情況要好。

圖6表明，在不同中斷概率下，次用戶(hù)的平均吞吐量和總吞吐量隨不同用戶(hù)數(shù)的變化趨勢(shì)。當(dāng)用戶(hù)數(shù)增加時(shí)，平均吞吐量在減少而總吞吐量在增加。另一方面，隨著用戶(hù)數(shù)增多，中斷概率為0.2時(shí)越來(lái)越接近中斷概率為0.01的吞吐量。這說(shuō)明，當(dāng)用戶(hù)數(shù)增多到一定程度，主用戶(hù)的干擾約束越來(lái)越松，這時(shí)次用戶(hù)之間的互相干擾起主導(dǎo)作用。反過(guò)來(lái)，當(dāng)用戶(hù)數(shù)較少時(shí)，主用戶(hù)的干擾約束占主導(dǎo)地位。