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异构CRN的高效联合子信道选择与资源分配

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:0.32 MB | 2019-03-21

jamkwuo

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  认知无线电网络(CRN)通过允许次要用户(SUS)机会性地访问主要用户(PUS)的许可频谱,有望显著提高频谱利用率,在由多个异构集成的CRN组成的CRN场景中,具有多个接口的SUS可能需要UCT频谱切换到目标子信道。结合目标子信道上切换SUS的中断延迟和传输性能,提出了在服务质量(QoS)约束下,最大限度地提高所有被中断SUS能量效率的子信道选择和资源分配优化问题,并通过应用G迭代算法和拉格朗日对偶法。数值结果表明了该方案的有效性。

  认知无线电网络(CRN)作为一种革命性的提高频谱利用率的技术,近年来受到学术界和业界的广泛关注。在CRN中,频谱资源可以在主要用户(pus)和次要用户(sus)之间共享,允许sus机会性地访问pus的许可带,而不影响pus的通信。

  多个具有异构接入技术的CRN可能在某些地理区域共存,导致CRN异源集成,其中,具有多个接口的SUS可能必须进行频谱切换,并切换到同一CRN内或不同CRN之间的另一个频谱,因为服务信道或AR的退化。脓的对手对于一个切换SU,目标频谱的选择方案尤其重要,因为它可能会显著影响传输性能和用户服务质量(QoS)。

  近年来,人们提出了几种用于CRN的频谱选择方案。在只允许SUS切换到相邻信道的情况下,考虑了信道切换的灵活性,推导了一个连续时间马尔可夫模型来分析SUS的强制终止和阻塞概率。在中,作者提出了一种在CRN中确定切换SU初始信道和目标信道的概率方法,并选择传输时间最小的最优信道作为切换目标信道。参考文献提出了一种具有抢先恢复优先权(PRP)的CRN M/G/1排队网络模型,分析了SUS在排队时的等待延迟,选择等待延迟最小的频谱作为切换信道。

  近年来,人们提出了几种用于CRN的频谱选择方案。在只允许SUS切换到相邻信道的情况下,考虑了信道切换的灵活性,推导了一个连续时间马尔可夫模型来分析SUS的强制终止和阻塞概率。在中,作者提出了一种在CRN中确定切换SU初始信道和目标信道的概率方法,并选择传输时间最小的最优信道作为切换目标信道。参考文献提出了一种具有抢先恢复优先权(PRP)的CRN M/G/1排队网络模型,分析了SUS在排队时的等待延迟,选择等待延迟最小的频谱作为切换信道。

  尽管CRN已经考虑了频谱选择/切换问题,但以往的大多数工作都集中在单个SU的切换或频谱选择方案的设计上,但是,很有可能多个SUS同时进行切换,例如,多个SUS占用同一PU的许可信道。由于PU到达,必须中断传输并切换到其他通道。在这种情况下,会产生多个SUS的频谱切换过程,由于SUS之间的资源竞争,因此不能简单地从单用户情况扩展到单用户情况。此外,以往的频谱选择/切换工作大多没有考虑切换目标信道的资源分配和传输性能优化,可能导致不希望的传输质量或SUS频繁切换。

  事实上,在以往的研究中,对SUS的资源分配和传输性能优化问题进行了研究。研究了SUS的动态信道和功率分配问题,根据SUS的业务需求,提出了一种启发式优化算法和一种次优算法。研究了CRN的联合传输时间和功率分配问题,提出了一种优化的时频域资源分配方案,以最大限度地提高SUS的总容量。但是,没有共同考虑频谱切换问题。

  本文考虑了多切换SUS的联合子信道选择和资源分配问题。在选择最佳信道和分配切换SUS的发射功率时,综合考虑了信道等待时间、切换时间和信道特性等因素。我们将联合子信道选择和资源分配问题作为一个优化问题,目标函数是CRN中切换SUS的总能效。应用迭代算法和拉格朗日对偶法,求解优化问题,得到SUS的最优切换子信道选择和功率分配策略。

  论文的其余部分组织如下。第二节描述了本文所考虑的系统模型。在第三节中,检查了切换SUS的中断时间。提出的联合优化方案见第四节,第五节讨论了优化问题的解决方案,第六节给出了仿真结果,最后在第七节总结本文。

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