基于嵌入式粒子群博弈的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法
【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001] 本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于嵌入式粒子群博弈的認(rèn)知無線 網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法。
【背景技術(shù)】：
[0002] 認(rèn)知無線電作為一種新型的通信技術(shù)，能夠感知周圍的無線電環(huán)境，通過智能學(xué) 習(xí)，自適應(yīng)地改變其載波頻率、傳輸功率和調(diào)制技術(shù)等參數(shù)，從而提高頻譜利用率。在無線 電通信領(lǐng)域中，頻譜資源的管理和利用非常重要，各國常用的靜態(tài)頻譜分配方法是將頻譜 分配給授權(quán)用戶，其他非授權(quán)用戶則無權(quán)使用。當(dāng)授權(quán)用戶不使用頻譜時(shí)，造成了頻譜資源 的浪費(fèi)，頻譜利用率低下。而與此同時(shí)隨著社會信息化的發(fā)展，無線電通信又愈發(fā)普及同時(shí) 造成了無線電頻譜資源的短缺。近些年，認(rèn)知無線電逐漸成為解決頻譜資源短缺問題的關(guān) 鍵技術(shù)。
[0003] 魯東大學(xué)提出的專利申請"認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中基于改進(jìn)粒子群的功率控制最優(yōu)算 法"（專利申請?zhí)?01010532702. 6,公開號CN101982992A)公開了一種基于粒子群的認(rèn)知 無線網(wǎng)絡(luò)功率控制算法。該算法實(shí)施步驟是：第一步，初始化算法的迭代次數(shù)，粒子的位置， 速度和粒子群的基本參數(shù)。第二步，計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值，令個(gè)體粒子本身位置為初始最佳位 置，令種群中具有最佳函數(shù)值的微粒為初始最佳群體位置。第三步，執(zhí)行基于PS0算法的搜 索，更新粒子和群體的最佳位置，并利用粒子群基本公式更新粒子的速度和位置。第四步， 設(shè)置終止標(biāo)準(zhǔn)。該方法的不足是，僅僅考慮了無線通信的功率控制最優(yōu)，并沒有考慮信道的 最優(yōu)分配。實(shí)際場景中，需要同時(shí)考慮信道分配和功率控制。
[0004] 任一驍，在文獻(xiàn)"基于粒子群算法的認(rèn)知無線電資源分配算法研究"中提出了一種 基于粒子群算法的認(rèn)知無線電資源分配算法。該算法實(shí)施步驟是：第一步，初始化可用矩 陣、效益矩陣、干擾矩陣和無干擾分配矩陣。第二步，將分配方案與粒子進(jìn)行編碼。第三步， 初始化迭代次數(shù)，粒子的速度，位置和粒子群的基本參數(shù)。第四步，計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值，并與 粒子個(gè)體歷史最優(yōu)值和群體最優(yōu)值進(jìn)行比較。第五步，更新粒子的位置和速度。設(shè)置迭代 終止條件。該方法的不足是，僅僅了考慮overlay頻譜共享方式。然而實(shí)際中，underlay頻 譜共享方式更為普遍。而且當(dāng)頻譜數(shù)量和認(rèn)知用戶上升時(shí)，算法的復(fù)雜度會明顯增加。
[0005] 公開于該【背景技術(shù)】部分的信息僅僅旨在增加對本發(fā)明的總體背景的理解，而不應(yīng) 當(dāng)被視為承認(rèn)或以任何形式暗示該信息構(gòu)成已為本領(lǐng)域一般技術(shù)人員所公知的現(xiàn)有技術(shù)。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0006] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于嵌入式粒子群博弈的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配 方法，利用嵌入式粒子群算法來求解認(rèn)知用戶競爭頻譜的非合作博弈模型。該算法在 underlay頻譜共享方式下最優(yōu)化信道分配和功率控制。非合作博弈模型考慮認(rèn)知用戶對主 用戶的干擾門限值和最大功率要求的限制。本發(fā)明可以快速實(shí)現(xiàn)認(rèn)知無線頻譜分配，并兼 顧主用戶和認(rèn)知用戶的需求，從而克服上述現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了
[0008] 基于嵌入式粒子群博弈的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法，其步驟為：
[0009] 步驟1、提取認(rèn)知用戶特征信息；
[0010] 步驟2、根據(jù)認(rèn)知用戶的特征建立非合作博弈模型；
[0011] 步驟3、由內(nèi)外兩層粒子群算法，即嵌入式粒子群算法求解上述博弈模型；
[0012] 步驟3-1、內(nèi)層粒子群算法根據(jù)各認(rèn)知用戶的特征求解計(jì)算博弈模型中每一個(gè)認(rèn) 知用戶的信道偏好集合；
[0013] 步驟3-2、外層粒子群算法根據(jù)各認(rèn)知用戶的信道偏好集合求解非合作博弈模型， 輸出最優(yōu)頻譜分配結(jié)果和相應(yīng)的功率矩陣。
[0014] 優(yōu)選地，技術(shù)方案中，步驟1中提取認(rèn)知用戶特征信息，即是通過控制信道收集認(rèn) 知用戶的發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間的距離、相對速度、以及地理位置的信息。
[0015] 優(yōu)選地，技術(shù)方案中，步驟2中非合作博弈模型數(shù)學(xué)公式為：
[0016] Γ= {N,is；}； eN,{UjieN}
[0017] 其中N是參與者的有限集，參與者i的策略集，定義策略空間為S =XSdieN，則Ut:S-R為效用函數(shù)集；在博弈Γ中的每一個(gè)參與者i，效用函數(shù)1^是 關(guān)于Si和對手策略集S^勺函數(shù)。
[0018] 優(yōu)選地，技術(shù)方案中，由于每一個(gè)博弈參與者都是獨(dú)立地做決策，而且受到其他參 與者決策的影響，博弈問題分析最關(guān)鍵是對博弈模型的納什均衡進(jìn)行分析；博弈到達(dá)納什 均衡時(shí)，任何博弈參與者都不會再改變自身的行動策略；因此，對于博弈參與者的一組策略 S= {s^s2,…，sN}當(dāng)且僅當(dāng)Ui(S)彡Ui(s/，si)，V;eiV，s/esjt，博弈到達(dá)納什均衡， 該組行動策略即為納什均衡。
[0019] 優(yōu)選地，技術(shù)方案中，步驟3-1中內(nèi)層粒子群算法其步驟為：
[0020] (1)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，
[0021]
[0022] 其中，Vfle[l，/V]，Vmen,M]，B為信道帶寬，〇。為背景噪聲功率，ppt和/^分 別對應(yīng)主用戶PR和CRn的發(fā)射功率，和分別對應(yīng)PR和CR在信道m(xù)上的增益， 為主用戶對CRn的干擾
[0023] (2)對認(rèn)知用戶和信道進(jìn)行編號，利用粒子更新公式對每個(gè)粒子的速度和位置進(jìn) 行更新；
[0024] 離散粒子i更新公式如下：
[0025]
[0026] , ,
[0027] 其中，粒子維度為1，粒子的位置X!表示信道編號；
[0028] (3)如果當(dāng)前的迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的最大次數(shù)，或者最終結(jié)果小于預(yù)定收斂 精度，則停止迭代，輸出當(dāng)前各認(rèn)知用戶的信道偏好集合Φ。
[0029] 優(yōu)選地，技術(shù)方案中，步驟3-2中外層粒子群算法其步驟為：
[0030] (1)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，
[0031]
[0032] 其中aniB1= 1表示CRnA用信道m(xù)，anini= 0則表示CRn沒有占用信道m(xù);
[0033]
[0034] 其中，, Vm e[KM]，B為信道帶寬，σ。為背景噪聲功率，p pt和分別 對應(yīng)PR和CRn的發(fā)射功率，從為CRn的目標(biāo)比特誤碼率，和?二分別對應(yīng)PR和CR 在信道m(xù)上的增益，，為主用戶對〇^的干擾，pf分別對應(yīng)C&的發(fā)射功率，表示 〇^發(fā)射機(jī)到CRn接收機(jī)在信道m(xù)上的增益
羨示其他認(rèn)知用戶對CRn的干 擾；
[0035] (2)對認(rèn)知用戶和信道進(jìn)行編號，利用粒子更新公式對每個(gè)粒子的速度和位置進(jìn) 行更新；由于信道編號是離散的，功率為連續(xù)的，因此對離散粒子和連續(xù)粒子分別采用不同 的更新公式；
[0036] 粒子i更新公式如下：
[0037]
[0038]
[0039] 其中，當(dāng)d為奇數(shù)時(shí)，4表示第￥個(gè)認(rèn)知用戶經(jīng)過t次迭代后的所在信道編號； 當(dāng)d為偶數(shù)時(shí)，4表示第&個(gè)認(rèn)知用戶經(jīng)過t次迭代后所在信道的發(fā)射功率。 2
[0040] (3)如果當(dāng)前的迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的最大次數(shù)，或者最終結(jié)果小于預(yù)定收斂 精度，則停止迭代，輸出當(dāng)前的最優(yōu)頻譜分配結(jié)果和相應(yīng)的功率矩陣。
[0041] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：
[0042] 在underlay頻譜共享方式下，通過嵌入式粒子群算法求出最優(yōu)頻譜分配方案。結(jié) 合了博弈論方法和粒子群算法，聯(lián)合信道分配和功率控制，快速分配頻譜資源，并且在主用 戶能夠容忍最大的干擾門限內(nèi)，最大化認(rèn)知用戶的收益和系統(tǒng)收益。
【附圖說明】：
[0043] 圖1為本發(fā)明基于嵌入式粒子群博弈的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法的實(shí)施流程 示意圖；
[0044] 圖2為本發(fā)明基于嵌入式粒子群博弈的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法的算法流程 示意圖；
【具體實(shí)施方式】：
[0045] 下面對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行詳細(xì)描述，但應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明的保護(hù)范圍并不 受【具體實(shí)施方式】的限制。
[0046] 除非另有其它明確表示，否則在整個(gè)說明書和權(quán)利要求書中，術(shù)語"包括"或其變 換如"包含"或"包括有"等等將被理解為包括所陳述的元件或組成部分，而并未排除其它 元件或其它組成部分。
[0047] 如圖1所示，基于嵌入式粒子群博弈的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法，其步驟為：
[0048] 步驟1、提取認(rèn)知用戶特征信息；
[0049] 步驟2、根據(jù)認(rèn)知用戶的特征建立非合作博弈模型；
[0050] 步驟3、由內(nèi)外兩層粒子群算法，即嵌入式粒子群算法求解上述博弈模型；
[0051] 步驟3-1、內(nèi)層粒子群算法根據(jù)各認(rèn)知用戶的特征求解計(jì)算博弈模型中每一個(gè)認(rèn) 知用戶的信道偏好集合；
[0052] 步驟3-2、外層粒子群算法根據(jù)各認(rèn)知用戶的信道偏好集合求解非合作博弈模型， 輸出最優(yōu)頻譜分配結(jié)果和相應(yīng)的功率矩陣。
[0053] 如圖2所示，用pbest表示粒子群中粒子的最優(yōu)，用gbest表示粒子群全局最優(yōu)。
[0054] 步驟1中提取認(rèn)知用戶特征信息，即是通過控制信道收集認(rèn)知用戶的發(fā)射機(jī)和接 收機(jī)之間的距離、相對速度、以及地理位置的信息。
[0055] 步驟2中非合作博弈模型數(shù)學(xué)公式為：
[0056] Γ= {N,