[发明专利]一种基于OFDM的认知无线电网络中资源分配方法

说明书

本发明公开了一种基于OFDM的认知无线电网络中资源分配方法，该方法巧妙的将优化问题分解成子载波优化问题和功率优化问题两个问题，分别采用启发式算法和迭代算法求解相对来说计算复杂度较低，易于求解，适用于认知用户和子载波数量较大的情况。采用改进的启发式多项式时间算法分配子载波，首先针对主用户对子载波的干扰值将子载波排序，性能更优的子载波首先选择能效比高的认知用户，使得子载波和认知用户的匹配更佳。采用迭代算法分配功率，满足主用户的干扰限制条件和认知系统的总功率限制条件，保证了每个认知用户的最低传输速率。本发明中的两个阶段的算法结合，具有计算复杂度低，适用于多用户系统的特点。

技术领域

本发明涉及认知无线电和OFDM技术，具体涉及一种基于OFDM的认知无线电网络中资源分配算法。

背景技术

随着无线通信业务的不断发展与广泛应用，无线频谱资源的利用变得日趋紧张。如何提高频谱利用率成为当前研究无线通信的重要课题。认知无线电技术被普遍认为是解决当前频谱短缺问题的一种革命性技术。OFDM能自适应分配频谱资源，频谱效率高，可应用于认知无线电，被看作是未来认知无线电理想的备选技术之一。当前，能量消耗问题和环境保护问题日益严峻，绿色通信技术成为迫切需求。因此，能量效率引起了人们的重点关注，通过资源分配技术来提高认知无线电网络的能量效率自然是研究的关键所在。

现有的资源分配技术主要通过经典极值理论、博弈论、图着色理论和智能优化算法等来实现。具体实现中，有障碍法、快速障碍法、拉格朗日对偶法、注水法等算法。然而，这些算法的计算复杂度较高，而基于OFDM的认知无线电中的资源分配是实时的动态分配问题，要求的计算量更大，并且，能量效率函数优化问题是一个混合整数非线性规划问题，更加难以求解。

发明内容

针对现有技术的缺点，本发明提供一种基于OFDM的认知无线电中的资源分配算法，在以最大化认知系统能效比为目标的同时，考虑不同认知用户之间的公平性，具有计算复杂度低、适用于多用户系统等特点。

一种基于OFDM的认知无线电网络中资源分配方法，首先以基于OFDM的认知无线电网络中所有认知用户的传输能效比作为目标函数，采用改进的启发式算法将子载波分配给认知用户，接着依据子载波分配结果采用迭代算法计算每个认知用户的传输功率，完成无线电网络中资源分配；

所述目标函数及其约束条件如下：

C2:Pk,n≥0,

C4:Rk,n≥Rmin,