[发明专利]一种基于认知无线电的资源分配方法

说明书

本发明涉及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，属于移动通信技术领域。该方法包括：建立不完美的信道模型；根据建立的模型进行干扰分析，得出次级物联网(Internet of Things,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；考虑当存在当前频谱不够分配的情况下的建立的应对策略和惩罚机制；在满足以上条件下，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。本发明为每一个次级IoT设备分配最优的发送功率和最恰当的频谱资源，来达到最大化整个次级系统的吞吐量的同时最小化次级系统的平均发送功率的目的。

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于认知无线电的物联网传感器网络中的次级用户在不完美信道模型下的资源分配方法。

背景技术

物联网(Internet of Things,IoT)是互联对象的全球网络，可以基于标准通信协议进行独特寻址，并允许人员和事物在任何时间，任何地点，任何物和任何人连接。连接的设备多种多样(包括汽车，传感器，家用电器，计算机，电话，健康监控设备，城市，建筑物，个人设备，商业设备)以及可以连接到网络的任何设备和其之间可以相互通信的设备。随着对物联网的深入研究，IoT被认为将会对未来的日常生活产生强烈的影响，如辅助生活，自动化，改进学习，工业制造，物流，流程管理，人员/材料的智能交通，工业过程的实时监控，电子保健设施等。有大量的技术被建议用于IoT网络中，然而，覆盖范围，数据带宽支持和频谱可用性是主要关注的问题。此外，IoT网络中各种多样的应用程序预计将向网络中引入大量数据，这对于当前的频谱资源短缺的问题来说是一个挑战。

在认知无线电(Cognitive Radio Networks,CRNs)中，主级用户(Primary Users,PUs)会和次级用户(Secondary Users,SUs)在SUs不对PUs造成干扰的情况下，与次级用户分享频谱。认知无线电技术由于其工作原理：动态的分配频谱资源，使得主用户PUs和次用户SUs能在一定的条件下共享频谱资源，和传统的频谱资源分配方式大有不同，提高了频谱和资源的利用率，而被作为一门有效的改善频谱稀缺问题的技术备受重视。此外，CRN中的认知功能，可根据内部和外部刺激感知，学习和适应周围环境。由于以上所述的CRN中的特质，可以有效的提高频谱利用率，降低开销。同时还能通过动态频谱接入的功能寻找到“无干扰”的信道，从而减少设备间的干扰。基于此，近几年也有越来越多的研究表明CRN能够有效的解决IoT 中存在的一系列问题，并且提出了“基于CRN的IoT”的新范例。

随着IoT传感器应用的不断扩大，互联传感器数量庞大，在各类资源有限的情况下为这些传感器设备进行资源的最优分配成为了一个棘手的问题。通过将CR应用到密集部署的无线设备(例如，传感器节点)中，相应的传感器节点被认为是SU。它们可以在不同的信道下同时传输数据包，并通过智能切换将占用的信道释放给PU。很大的程度上缓解了能耗消耗过大的问题，并提高了传输效率。于是在基于CRN的IoT传感器网络中，相应的传感器设备(可用于穿戴设备、车载系统)就被视为CRN中的用户，不同的是，仍然分为被授权的主用户和未被授权的次用户。在此架构中，次级IoT设备用户可以在不对主级用户造成干扰的情况下与主级用户共享频谱，同时通过对次级IoT设备用户来进行最优的资源分配来优化整个系统的性能表现。

发明人在研究现有技术的过程中发现其存在如下缺点：

现有的基于CR的IoT传感器网络架构中，对于每一个次级设备的功率分配，其基本条件大多都是在完美信道下进行的研究。而在现实通信中，设备接收端很难知道通信信道的完整信息，所以对于这些所提的方案的切实可行性有所降低。此外，现有的为用户分配频谱的方案，少有考虑到当前频谱不够分的情况下的应对策略，而这类情况是有很大的出现概率的。并且，在为用户分配功率和频谱的过程中，需要大量的能量需求，如何在为他们进行最优的分配的条件下，最小化整个系统的能耗，这也是鲜少有方案考虑的。

发明内容