認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中基于合作感知的授權(quán)用戶參數(shù)估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及認(rèn)知無(wú)線電通信系統(tǒng)中的參數(shù)估計(jì)領(lǐng)域，具體涉及一種基于合作感知 方法的授權(quán)用戶參數(shù)估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在認(rèn)知無(wú)線電通信系統(tǒng)中，授權(quán)用戶對(duì)授權(quán)頻段具有優(yōu)先接入權(quán)，只有當(dāng)授權(quán)用 戶處于空閑狀態(tài)時(shí)，認(rèn)知用戶才能接入空閑信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。因此，這種通信機(jī)制要求認(rèn) 知用戶具有感知能力，即感知授權(quán)用戶所處狀態(tài)（空閑或者繁忙）。認(rèn)知用戶感知能力主 要通過(guò)檢測(cè)概率和虛警概率來(lái)體現(xiàn)。檢測(cè)概率越高，虛警概率越低，則說(shuō)明認(rèn)知用戶感知能 力越強(qiáng)。然而，對(duì)于單個(gè)認(rèn)知用戶感知而言，由于位置、多徑、陰影等因素的影響，感知結(jié)果 并不理想。例如，如若在授權(quán)用戶和認(rèn)知用戶之間存在高山或者建筑物，那么認(rèn)知用戶很難 感知到授權(quán)用戶的存在。所以，如若位于不同位置的認(rèn)知用戶同時(shí)進(jìn)行頻譜感知，然后再由 認(rèn)知基站對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行處理，則能夠明顯地提高感知能力，從而減少感知錯(cuò)誤而帶來(lái)的 損失。另外，即使認(rèn)知用戶能夠在空閑信道上進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，但是當(dāng)授權(quán)用戶出現(xiàn)時(shí)也要退 出該信道。此時(shí)，認(rèn)知用戶需要選擇別的空閑信道繼續(xù)傳輸數(shù)據(jù)，即頻譜切換。而在選擇切 換策略時(shí)，還要考慮授權(quán)用戶參數(shù)值。所以，對(duì)于授權(quán)用戶參數(shù)估計(jì)是最優(yōu)化頻譜切換的關(guān) 鍵。基于上述分析，本發(fā)明在合作檢測(cè)基礎(chǔ)上利用隱式馬爾可夫模型對(duì)授權(quán)用戶參數(shù)進(jìn)行 估計(jì)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明為了解決認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中認(rèn)知用戶在低信噪比條件下對(duì)授權(quán)用戶參數(shù) 進(jìn)行估計(jì)的問(wèn)題以及解決現(xiàn)有的認(rèn)知無(wú)線電頻譜切換中存在的問(wèn)題（認(rèn)知用戶通過(guò)假定 或者長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì)來(lái)獲取授權(quán)用戶參數(shù)，而沒(méi)有即時(shí)的、有效的估計(jì)方法），從而提出了一種認(rèn) 知無(wú)線電系統(tǒng)中基于合作感知的授權(quán)用戶參數(shù)估計(jì)方法。該方法能夠克服位置、多徑、陰影 等因素的影響，準(zhǔn)確地估計(jì)授權(quán)用戶參數(shù)。
[0004] 認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中基于合作感知的授權(quán)用戶參數(shù)估計(jì)方法，它由以下步驟實(shí)現(xiàn)：
[0005] 步驟一、利用排隊(duì)模型對(duì)每條授權(quán)信道進(jìn)行建模與分析，假設(shè)授權(quán)用戶到達(dá)率服 從泊松分布，窗口服務(wù)率滿足指數(shù)分布，每個(gè)信道同一時(shí)刻僅有一個(gè)窗口進(jìn)行服務(wù)，信道 緩存容量為C，授權(quán)用戶遵從"先到先服務(wù)"原則。設(shè)CG {0,1,2,[表示授權(quán)信道所 處的狀態(tài)，即授權(quán)系統(tǒng)中授權(quán)用戶的數(shù)量。當(dāng)OScSC-I時(shí)，A。表示授權(quán)信道狀態(tài)從 C到C+1的到達(dá)率；當(dāng)KcSC時(shí)，U。表示授權(quán)信道狀態(tài)從C到C-I的服務(wù)率。此時(shí)，令 汍=' = =/t, /Z1 =//2 =??? = //.、=//，授權(quán)用戶穩(wěn)定的信道狀態(tài)概率分布如 下，
[0006]
[0007] 步驟二、利用隱式馬爾可夫模型0 = (R，E，31)來(lái)分析授權(quán)用戶信道繁忙與空閑 的變化過(guò)程。R表示隱藏狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，E表示混淆矩陣，JT表示授權(quán)用戶初始狀態(tài)概 率分布。將授權(quán)用戶對(duì)于信道的真實(shí)使用情況視為隱藏狀態(tài)，1示繁忙，〇示空閑；而認(rèn)知用 戶檢測(cè)結(jié)果視為可觀測(cè)序列，1示檢測(cè)結(jié)果為繁忙，〇示檢測(cè)結(jié)果為空閑。因此，隱藏狀態(tài)轉(zhuǎn) 移概率矩陣可以表示為，
[0009] 其中，rij(i，j G {〇, 1})表示授權(quán)用戶由狀態(tài)i到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，并且滿足E Jij =1和E fu= 1。根據(jù)排隊(duì)論模型，單位時(shí)間內(nèi)授權(quán)用戶的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率可以表示為如下 表達(dá)式，
[0010]
[0011] 步驟三、利用合作感知方法計(jì)算認(rèn)知用戶對(duì)授權(quán)用戶的檢測(cè)概率和虛警概率。假 設(shè)認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中存在M個(gè)用戶，所有用戶將檢測(cè)檢測(cè)傳送至認(rèn)知基站，基站通過(guò)"或準(zhǔn) 則"對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而得出最終檢測(cè)結(jié)果。用分別表示認(rèn)知用戶m單 獨(dú)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)檢測(cè)概率與虛警概率。根據(jù)"或準(zhǔn)則"可以最終檢測(cè)概率與虛警概率的表達(dá) 式，
[0013] 步驟四、在第三步的基礎(chǔ)上，根據(jù)合作感知方法的檢測(cè)概率和虛警概率來(lái)表示混 淆矩陣，
[0015] 其中，ejk(j，kG {〇，1})表示授權(quán)用戶處于j狀態(tài)而檢測(cè)結(jié)果為k的概率，也就是 隱藏狀態(tài)為j而可觀測(cè)序列值為k的概率，滿足條件E jejk= 1和E kejk= 1。當(dāng)j = 0, k =0時(shí)，表示授權(quán)信道空閑，檢測(cè)結(jié)果也為空閑，那么e(1(1= I-Pf。因此，按照同樣的方式，可 以得到如下的混淆矩陣，
[0017] 步驟五、通過(guò)以上四步，已經(jīng)獲得了隱式馬爾可夫模型重要參數(shù)表達(dá)式，下面將利 用Baum-Welsh算法對(duì)隱式馬爾可夫模型0 = (R，E, 31)進(jìn)行估計(jì)。估計(jì)方法表達(dá)式如下，
[0018]
[0019] 其中，T表示對(duì)隱式馬爾可夫模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)所用到的合作感知次數(shù)，也就是時(shí)隙 數(shù)，因?yàn)檎J(rèn)知用戶每個(gè)時(shí)隙均需要對(duì)授權(quán)用戶進(jìn)行頻譜檢測(cè)；約(6/)表示初始時(shí)刻授權(quán)用
[0020] 步驟六、根據(jù)步驟五所獲得的估計(jì)值，利用下面方程，即可獲得授權(quán)用戶參數(shù)的估 計(jì)值。
[0022] 本發(fā)明具有以下有益效果：本發(fā)明利用排隊(duì)模型分析授權(quán)用戶系統(tǒng)，假設(shè)授權(quán)用 戶到達(dá)率服從泊松分布，每條信道上同一時(shí)刻僅有一個(gè)窗口為授權(quán)用戶提供服務(wù)，服務(wù)率 滿足指數(shù)分布，并且信道緩存容量有限；然后在此基礎(chǔ)上，認(rèn)知用戶通過(guò)合作感知方法對(duì)授 權(quán)用戶信道使用狀況進(jìn)行感知；最后利用Baum-Welsh算法估計(jì)授權(quán)用戶參數(shù)。本發(fā)明解決 了認(rèn)知無(wú)線電中認(rèn)知用戶頻譜切換時(shí)授權(quán)用戶參數(shù)估計(jì)問(wèn)題。本發(fā)明能夠克服位置、多徑、 陰影等不利因素，感知授權(quán)用戶信道使用情況，估計(jì)授權(quán)用戶參數(shù)。繼而為認(rèn)知用戶自適應(yīng) 選擇頻譜切換策略提供了依據(jù)，降低了頻譜切換失敗的概率，與此同時(shí)，減少了認(rèn)知用戶切 換失敗對(duì)授權(quán)用戶的影響，從而優(yōu)化認(rèn)知用戶頻譜切換的效益。
[0023] 本發(fā)明中，認(rèn)知用戶利用合作感知方法檢測(cè)授權(quán)信道使用情況，即每個(gè)認(rèn)知用戶 將檢測(cè)結(jié)果傳送至認(rèn)知基站，基站通過(guò)"或準(zhǔn)則"對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出最終檢測(cè) 結(jié)果。在低信噪比條件下，合作感知方法提高了檢測(cè)概率。在合作檢測(cè)的基礎(chǔ)上，利用隱 式馬爾可夫模型描述授權(quán)系統(tǒng)中授權(quán)用戶繁忙與空閑狀態(tài)變化過(guò)程，使得隱式馬爾可夫 模型中隱藏狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣由授權(quán)系統(tǒng)中授權(quán)用戶到達(dá)率與服務(wù)率來(lái)表示。最后采用 Baum-Welsh算法估計(jì)隱式馬爾可夫模型，獲得隱藏狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和混淆矩陣，從而估 計(jì)出授權(quán)系統(tǒng)中到達(dá)率與服務(wù)率參數(shù)。本發(fā)明提出的授權(quán)用戶參數(shù)估計(jì)方法不僅能夠檢測(cè) 出授權(quán)用戶的真實(shí)狀態(tài)，而且還能估計(jì)出到達(dá)率與服務(wù)率參數(shù)。為認(rèn)知用戶進(jìn)行自適應(yīng)頻 譜切換提供了可靠地依據(jù)，降低了切換的損失，減少了對(duì)授權(quán)用戶的影響。本發(fā)明適用于認(rèn) 知無(wú)線電系統(tǒng)中。
【附圖說(shuō)明】
[0024] 圖1是本發(fā)明中合作感知模型示意圖。
[0025] 圖2是本發(fā)明中仿真試驗(yàn)圖，橫軸"Number of detection time slots T"表 示檢測(cè)時(shí)隙數(shù)；縱軸"Values of elements in R"表示矩陣R中元素的值；rQ1 (True)、 T01(Estimated)分別表示!Ttll和？r1(l (True)、r1(l (Estimated)分別表示；T1。和尸1()。
[0026] 圖3是本發(fā)明中仿真試驗(yàn)圖，橫軸表示檢測(cè)時(shí)隙數(shù)；縱軸表示估計(jì)誤差；m表示參 與合作檢測(cè)的認(rèn)知用戶數(shù)目。
【具體實(shí)施方式】
[0027] 結(jié)合圖1說(shuō)明本發(fā)明【具體實(shí)施方式】，認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中基于合作感知的授權(quán)用戶 參數(shù)估計(jì)方法，它由以下步驟實(shí)現(xiàn)：
[0028] 步驟一、利用排隊(duì)模型對(duì)每條授權(quán)信道進(jìn)行建模與分析，假設(shè)授權(quán)用戶到達(dá)率服 從泊松分布，窗口服務(wù)率滿足指數(shù)分布，每個(gè)信道同一時(shí)刻僅有一個(gè)窗口進(jìn)行服務(wù)，信道 緩存容量為C，授權(quán)用戶遵從"先到先服務(wù)"原則。設(shè)fe{0,1,2,[表示授權(quán)信道所 處的狀態(tài)，即授權(quán)系統(tǒng)中授權(quán)用戶的數(shù)量。當(dāng)OScSC-l時(shí)，A。表示授權(quán)信道狀態(tài)從 C到C+1的到達(dá)率；當(dāng)KcSC時(shí)，y。表示授權(quán)信道狀態(tài)從