[发明专利]一种面向认知网络的性能优化方法及系统

说明书

本发明实施例提出了一种面向认知网络的性能优化方法及系统，通过频谱感知、功率分配以及能量损耗的联合优化方案，采用协作技术达到有效提高认知网络的中断性能、降低认知网络中断概率，以及提高认知网络的能量效率的目的。其中，实现方法的系统包括：频谱感知模块、中断性能优化模块、传输性能优化模块、能耗优化模块。能耗优化模块中通过对认知网络中能量的统计分析，以及针对节点的分布概率及其能量估算，从而选择最佳的跳数和合适的次级用户数量，实现优化网络能耗的目标。

技术领域

本发明涉及一种面向认知网络的性能优化方法及系统，特别是涉及H04W无线通信网络技术领域。

背景技术

认知网络的定义是拥有认知能力，能感知当前网络环境，并根据这些条件做出分析、决策并采取行动的网络。它具有对网络环境的自适应能力，同时具有以端到端网络为目标，对以前决策的评判和未来决策的学习能力。认知无线电网络与传统的无线网络一样，包含至少一个认知节点，能够实现动态的频谱接入，使认知用户可以使用空闲的授权频谱。同时，网络认知节点能通过动态地感知和重构频谱分配，从而充分利用频谱资源，缓解无线通信频谱短缺问题。

实际应用中，由于噪声、温度、无线衰落等不利因素的存在，漏检和虚警导致主用户网络和认知网络之间存在相互干扰，使主用户通信受到有害干扰。当主用户的服务质量要求严格时，认知用户使用授权频谱的机会减小，使得认知网络的传输吞吐量受到局限，因此，最大化降低传输过程中节点的能量消耗，保证节点间的能量均衡从而延长网络的生命周期，仍然是现有技术未能解决的问题。

发明内容

发明目的：一个目的是提出一种面向认知网络的性能优化方法及系统，以解决现有技术存在的上述问题。本发明实施例在认知网络通信过程中，针对频谱感知和数据传输两方面分析，通过联合设计和优化，使认知网络性能得到提升。

技术方案：第一方面，提供了一种面向认知网络的性能优化方法，该方法包括以下步骤：

建立认知网络场景模型，该认知网络场景模型包含主级用户节点、次级用户节点，其中，一定范围内的次级用户节点组成一个节点簇，每个节点簇中包含一个节点簇头；主级用户节点用于向所有节点发送频谱信息；次级用户节点用于频谱和网络环境的感知并发送至簇头；节点簇用于和认知网络场景模型中的其他网络节点通信。

在认知网络场景模型中，根据节点簇的本地感知，构建节点簇的频谱感知模型，分析数据传输中的信号变化，优化中断性能。

在认知网络场景模型中，综合功率分配和节点簇头位置对中断性能的影响，进行功率分配和节点簇头位置的联合优化；当最优节点簇头位置存在障碍物时，利用其周围性能好的节点簇头协助通信。

构建认知网络场景模型的能耗模型，进一步引入伽马分布进行分析。

根据综合分析结果，选择对应的优化方案。

在第一方面的一些可实现方式中，节点簇能够独立进行本地感知，且节点簇的本地感知分为主用户不活动、主用户在使用授权信道两种状态，即：

式中，表示当前主级用户节点不活动，表示第i个簇头接收到第n个抽样信号，表示独立同分布的高斯噪声。

式中，表示主级用户节点在使用授权信道，表示主级用户节点的功率，表示主级用户节点发送的第n个抽样信号，表示主级用户节点与第i个次级用户节点的感知信道的复信道增益，表示独立同分布的高斯噪声。

根据本地感知结果，次级用户节点在检测到空闲的授权频谱后，通过感知的频谱空洞进行数据通信。其中，数据通信的方式进一步划分为两个时隙，在第一时隙中，所述次级用户节点传输信息给所述节点簇头和目的节点；在第二时隙中，所述次级用户节点和所述节点簇同时传输信息给目的节点。