[发明专利]一种基于认知无线电的资源分配方法

权利要求书

1.一种基于认知无线电的IoT传感器网络在不完美信道下的次级IoT设备的资源分配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：对在次级系统和次级系统之间，次级系统和主级系统之间来分别建立不完美的信道模型，分情况讨论；

S2：根据不完美的信道模型进行干扰分析，得出次级IoT设备的信噪比SINR公式；再根据SINR公式推出每一个次级IoT设备的容量公式和传输速率公式；

次级IoT设备的SINR公式为：

其中，P_su是当前次级IoT设备的发送功率，h_1k，i是当前次级IoT设备k和次级IoT信息收集基站i之间的信道增益；P_pu是主级用户的发送功率，是主级用户与次级IoT信息收集基站之间的信道增益；n₀是噪声；

次级IoT设备的容量为：

其中，E{}是指对{.}求期望，B是指当前频谱的带宽；

次级IoT设备的发送速率为：

其中，t_i是指为当前的次级IoT设备分得的频谱容量所占整个频谱容量的百分比；

S3：考虑当存在当前频谱不够分配的情况下建立的应对策略和惩罚机制，其中应对策略为：当当前的频谱容量不够分给系统中的次级IoT设备时，需考虑释放频谱容量的情况；即需从已分配的次级IoT设备中，选出得到频谱容量较多的用户，释放出恰当的频谱容量来给当前这个没有频谱容量可分配的次级IoT设备；

惩罚机制为：当存在当前频谱不够分配的情况时，会导致整个系统的吞吐量减少，需考虑以下的惩罚机制：

为避免此类情况的常发生，该方法基于这个惩罚机制重新整合分配，在达到最优目的的情况下得到最优的分配方案；

S4：在同时满足S1～S3中所述条件下，考虑干扰限制和设备的总功率限制，得到最优的次级IoT设备功率和频谱容量分配方案。

2.如权利要求1所述的一种基于认知无线电的IoT传感器网络在不完美信道下的次级IoT设备的资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S1中，建立不完美的信道模型：

次级IoT信息收集基站和次级IoT设备之间的不完美模型：

考虑CSI是部分可知的：对于次级系统中的收发端，即次级IoT信息收集基站与次级IoT设备之间，只有部分信道增益是可知的；即实际的信道状态等于估计的信道状态加上估计的误差值；

对于主级系统考虑最坏的情况：如果在最差的情况下都能保护好主级用户PUs，那么其他任何情况下的PUs都能受到很好的保护；又由于次级系统发送端与主级系统接收端，即次级IoT设备与主级基站PBS之间的信道难以估计，所以对于主级系统的信道，考虑最极端的情况，即PBS-次级IoT设备之间的信道没有任何统计数据，但他们之间的信道的不确定性是有界的；

考虑次级用户对主级系统产生的干扰限制，以此保证主级用户的优先通讯活动的进行，即要满足主级QoS的需求；

考虑次级IoT设备的QoS问题：设定次级IoT设备的最小发送速率，通过保证每一个次级IoT设备用户的发送速率要大于或等于最小的发送速率，来满足次级IoT设备的QoS；

按照以上所建立的不完美模型下的机制来为每一个次级IoT设备分配功率和频谱容量，来达到最大化整个次级系统的吞吐量，同时最小化整个次级系统的平均发送功率的目的。

3.如权利要求2所述的一种基于认知无线电的IoT传感器网络在不完美信道下的次级IoT设备的资源分配方法，其特征在于：

在建立好不完美的信道模型后，所述资源分配方法通过与粒子群和拉格朗日对偶迭代法相结合，来分别为每一个次级IoT设备用户分配频谱资源和发送功率，以达到最大化整个次级系统的吞吐量，并且最小化每个次级系统的平均发送功率的目的。

4.如权利要求1所述的一种基于认知无线电的IoT传感器网络在不完美信道下的次级IoT设备的资源分配方法，其特征在于：在所述步骤S2中，每一个次级IoT设备用户分配的频谱容量是由自身的传输数据速率来定；

当次级IoT设备的传输数据速率较大时，代表次级用户的业务需求量大，则此时基于它的发送数据速率为它分配的频谱容量相应的较多；反之，则代表着此用户的业务需求量不是那么大，则基于它的发送速率为它分配频谱容量。