[发明专利]一种基于双层多臂老虎机统计模型的频谱机会接入方法

权利要求书

1.一种基于双层多臂老虎机统计模型的频谱机会接入方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、使用双层多臂老虎机统计学模型，建模信道感知与接入过程；

步骤2、分析次用户运行场景，如果属于单主用户站下的认知网络，则进入步骤3；如果属于多主用户站下的认知网络，则进入步骤4；

步骤3、采用同构信道感知接入方法进行频谱机会接入；

步骤4、采用异构信道感知接入方法进行频谱机会接入；

步骤1所述的使用双层多臂老虎机统计学模型，建模信道感知与接入过程，具体如下：

次用户对授权信道的信道感知场景，包括同构和异构信道感知两类场景，每个时隙内次用户可感知多个信道并选择其中部分信道进行机会接入；通过双层多臂老虎机统计学模型建模信道感知与接入过程，任一物理可行的方法都至少存在与时间t呈O(ln t)关系的接入收益损失，其中O(ln t)表示算法的收益损失随ln t曲线线性变化；

设定认知网络有N个授权信道，主用户按时隙接入信道，主用户信道的空闲概率满足θ₁＞θ₂＞…＞θ_N；

单个时隙内，次用户可同时感知M个信道，M＜N，并最多接入K个感知空闲的信道，K≤M，使用和分别表示信道i的检测概率和虚警概率；

步骤3所述的采用同构信道感知接入方法进行频谱机会接入，具体如下：

在同构信道感知场景下，次用户对所有主用户信道的感知性能相同，检测特性满足检测概率和虚警概率

在时隙t，次用户记录T(t)＝(T₁(t),T₂(t),...,T_N(t))和Y(t)＝(Y₁(t),Y₂(t),...,Y_N(t))，其中T_i(t)表示时隙t前已经感知信道i时的时隙数，Y_i(t)表示时隙t前已感知信道i为空闲的时隙数；

同构信道感知接入方法具体步骤如下：

步骤3.1：初始化：利用个时隙感知所有N个主信道，每个时隙随机选择一个感知空闲的信道接入，更新T_i(t)和Y_i(t)，其中T_i(t)和Y_i(t)含义同上；其中表示向上取整；

步骤3.2：随时间循环过程：

步骤3.2.1：时隙t下，对于所有授权信道i＝1,2,...,N，根据样本均值的期望计算出θ_i的估计值并确定感知信道集合M(t)，包括具有最大的M个系数对应的信道；

步骤3.2.2：次用户感知集合M(t)的信道，使用I(t)表示感知空闲的信道集合，依次更新记录数据T_i(t)和Y_i(t)；

步骤3.2.3：如果集合I(t)非空，接入信道集合返回步骤3.2.1；否则，不接入任何信道；

步骤4所述的采用异构信道感知接入方法进行频谱机会接入，具体如下：

在同构信道感知场景下，次用户对于不同信道的检测概率和虚警概率存在差异，次用户可在单一时隙内感知M个信道，即感知个潜在信道集合中的任一信道，感知信道集合记为其中为从N个不同信道中每次取出M个不同信道的组合，0≤M≤N，计算公式为集合中，令m_ij,j＝1,2,...,M表示集合M_i内第j个信道，如果次用户在时隙t时感知到集合M_i，使用表示感知空闲的信道集合，时隙t之前，使用T_i(t)表示感知M_i的时隙数，Y_i(t)表示感知空闲的信道集合，T_i,j(t),j＝1,2,...,M表示感知M_i集合并接入信道m_ij的时隙数，Y_ij(t)表示感知M_i集合并接入信道m_ij的时隙里选择信道m_ij获得的累积收益；次用户维持记录T_i(t)、Y_i(t)、T_i,j(t)和Y_i,j(t)统计量；

异构信道感知接入方法具体步骤如下：

步骤4.1：初始化：对于执行在连续时隙中不断感知M_i，并在每个时隙中接入感知到M_i时未被接入的空闲信道；重复此过程，直到集合M_i中的每个信道分别被接入至少1次；对于每个时隙，更新T_i(t)、Y_i(t)、T_i,j(t)和Y_i,j(t),j＝1,2,...,M；

步骤4.2：随时间循环过程：

步骤4.2.1：时隙t下，计算系数并选择信道集合感知集合里的信道；

步骤4.2.2：如果感知为空闲的信道的集合非空时，计算系数

步骤4.2.3：选择信道接入信道并检查信道接入是否成功；

步骤4.2.4：更新统计数据

步骤4.2.5：更新

2.根据权利要求1所述的基于双层多臂老虎机统计模型的频谱机会接入方法，其特征在于，步骤2所述的分析次用户运行场景，具体如下：

以双层多臂老虎机统计学模型为基础，针对单主用户站和多主用户站下认知网络两种典型场景，分别采用同构信道感知方法和异构信道感知方法两种不同的方法进行信道感知，单主用户站情况下，次用户与单主用户一定距离范围内，各主信道上接收信号能量相似，频谱感知参数相同，满足多主用户站情况下，次用户与不同主用户站距离存在差异，各主信道上接收信号能量不同，属于异构信道感知情况；对于信道i，存在不同感知参数。