[发明专利]认知无线网络中基于信道质量的频谱预测切换方法

权利要求书

1.认知无线网络中基于信道质量的频谱预测切换方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤1、对于一个有N个PU信道和L个SU的认知无线电网络，SUs通过观察信道以往的状态计算出每个信道对于自身的信道延迟E[D_k]；

所述步骤1中SU在信道上的信道预期延迟E[D_k]为：

其中：E[.]表示期望；S_i表示队列前SU_i的服务时间；表示SU在到达瞬间的信道上其他SU剩余服务时间；T_un表示不可用时间段；Q_k表示进入队列时，队列前SU的数量；n_k表示SU_k接入信道开始到传输结束被PU打断的次数，也是恢复通讯的次数；步骤2、SU_i根据自身能够容忍的最大延迟以及信道延迟计算出信道ch_c的延迟违例率可用信道ch_c的延迟违例率为：

其中表示估计的延迟期望大于最大延迟的次数，N^w表示延迟测量的滑动窗口大小；

步骤3、根据步骤2中计算出的信道延迟违例率结合SU_i自身所能容忍的最大延迟违例率P_max，i，筛选出SU_i的可用信道集合

步骤4、根据步骤2算出的信道延迟违例率SU_i计算出自己在步骤3中可用信道ch_c的延迟质量指数

所述步骤4中对于SU_i来说，可用信道ch_c的延迟质量指数为：

其中，是SU_i在信道ch_c上的延迟违例率；P_max，i是SU_i的最大延迟违例率；是SU_i在信道j上的延迟违例率；

步骤5、SU_i根据自身参数以及信道的PU参数计算出步骤3中可用信道ch_c的吞吐量质量指数所述步骤5中SU_i在可用信道ch_c上的吞吐量质量指数为：

其中，是SU_i在可用信道ch_c上的吞吐量；

所述SU_i在可用信道ch_c上的吞吐量，

其中，W^c为信道ch_c的数据带宽；k＝1.5/[-ln(5r_b)]是一个由最大误码率r_b决定的常数；为SU_i在信道ch_c上的信号与干扰加噪声比；

步骤6、SU_i根据在步骤4的延迟质量指数和步骤5的吞吐量质量指数计算出步骤3中可用信道ch_c的接入概率P^a，c；

所述步骤6中，SU_i在可用信道ch_c的信道接入概率P_i^a，c为：

其中，ρ∈(0，1)是折扣因子；

步骤7、根据步骤6求出的所有可用信道的接入概率P^a，c，引用M/G/m排队论模型，根据信道的接入概率对可用信道进行排序，作为SU_i频谱切换接入的先后次序；

步骤8、根据步骤6求出信道ch_c的信道接入概率P^a，c求出SU_i的期望吞吐量E[R_i]；

所述步骤8中SU_i的期望吞吐量E[R_i]为：

其中，是次用户SU_i在信道Ch_j上的吞吐量，P_i^a，j为SU_i接入信道Ch_j的概率；

步骤9、根据以上，将SU_i的最大延迟违例率P_max，i的选取归结为以下约束最优化问题：

其中，L是系统中SU的个数；M是可用信达集合AC中的元素个数，且M≤N；R_i表示SU_i的吞吐量；P_max，i表示SU_i的最大延迟违例率；

步骤10、根据步骤9提出的优化问题，利用DDQN算法求取最优最大延迟违例率。

2.如权利要求1所述的认知无线网络中基于信道质量的频谱预测切换方法，其特征在于：所述步骤10中的算法采用DDQN算法。