[发明专利]一种协作认知网络中保证QoS要求的联合资源分配方法

摘要

一种协作认知网络中保证QoS要求的联合资源分配方法，属于无线通信技术领域。在协作认知网络中，次要系统协助主要系统达到其用户的目标有效容量，同时次要系统利用空闲子载波传输自己的信号。该资源分配算法不但将次要系统的功率分配与子载波分配联合起来优化分配，达到能效高的目的，且同时考虑了系统的QoS(服务质量)要求，平衡了有限的无线资源与不断提高的QoS需求，填补了在协作认知网络中进行资源分配且保证QoS要求的空白。

主权项

1.一种协作认知网络中保证QoS要求的联合资源分配方法，由以下协作认知无线电系统来实现：该系统包括主要系统和次要系统两部分，主要系统包括主要用户发射端PT、主要用户接收端PR；次要系统包括N个次要用户，每个次要用户含有一个次要用户发射端和次要用户接收端，即次要系统包括N对次要用户发射端STn和次要用户接收端SRn，其中n∈U，表示第n个次要用户，集合U＝{1,2,3,...,N}，次要系统在主要系统运作过程中作为其中继，协助其传输信号，中继模式为解码转发，设有K个子载波，子载波集合S＝{1,2,3,...,K}，设γk,0，γn,k,1，γn,k,2和γn,k,3分别为主要用户发射端对主要用户接收端、主要用户发射端对第n个次要用户发射端、第n个次要用户发射端对主要用户接收端和第n个次要用户发射端对第n个次要用户接收端链路的信道功率增益，其中k∈S，表示第k个子载波，n∈U，主要用户发射端向主要用户接收端发射信号的同时，所有次要用户发射端均可以监听到该信号，所以在相同的子载波上消耗的功率相同，因此PT→PR、PT→STn、STn→PR和STn→SRn链路对应的信号发射功率分别为pk,0，pk,0，pn,k,2和pn,k,3；该方法的具体步骤如下：1)计算主要系统用户的有效容量第一传输阶段，主要用户发射端通过K个子载波发射信号至主要用户接收端，这时所有的次要用户发射端均能监听到信号，第n个次要用户发射端接收子载波集合表示为满足其中符号∪表示对集合求并集，因此，主要用户发射端至各次要用户发射端的平均速率可表示为：其中Bk表示第k个子载波的带宽，符号E[]是对括号中的部分求数学期望，符号∑表示对其上下标所限制的范围内进行求和；第二传输阶段，次要用户接收端对接收的信号进行重新编码并重传，因此之前分配的子载波也被打乱重新分配，重新分配后第n个次要用户的子载波集合表示为满足其中表示第n个次要用户发射端用来给主要用户接收端传送信号使用的子载波集合，而表示剩余的用来给第n个次要用户接收端传送信号的子载波集合，设集合因此，次要用户接收端处的平均速率可以表示为：因此，在次要系统协作之下的主要系统的平均速率可以表示为：RP＝min{R1,R2}  (3)其中min{}是对括号中部分取最小值；引入QoS指数θ，θ的大小表示时延的大小，主要系统用户的有效容量表示如下：其中，Tf是每帧时长；2)计算次要系统用户的有效容量与次要用户的平均发射功率次要系统的平均速率可以表示为：因此，次要系统用户的有效容量表示为：每个次要用户的平均发射功率可以表示为：3)确定优化问题以所有次要用户总平均功率为目标函数，主要系统用户、次要系统用户的有效容量限制条件为约束条件，构造如下优化问题：其中α_n,k,1,α_n,k,2,α_n,k,3表示的是子载波分配，之前在式(1)、(2)、(5)、(6)、(7)中，用表示分配的子载波集合，为了方便，我们定义了符号α_n,k,1,α_n,k,2,α_n,k,3∈[0,1]，当时，α_n,k,1＝1，当时，α_n,k,1＝0；当时，α_n,k,2＝1，当时，α_n,k,2＝0；当时，α_n,k,3＝1，当时，α_n,k,3＝0；(8)式中的subject to符号及其后面的式子表示为约束式，subject to表示为约束符号，符号minimize表示求最小值符号，(8)式表示在约束式中对主要系统用户有效容量、次要系统用户有效容量进行限制的条件下，求解目标函数即符号minimize后的部分的最小值，该最小化问题在下面的描述中也称为原问题；符号分别表示主要系统的目标有效容量和次要系统的目标有效容量；4)求解优化问题经验证，上述优化问题的目标函数是凸的，因此上述优化问题存在唯一的最优解，利用拉格朗日对偶理论，可以建立起原最小化问题即原问题与一个最大化问题即对偶问题之间的关联关系，我们研究的原问题具有强对偶性，因此可以通过求解对偶问题而得到原问题的最优值，原问题的对偶函数为：其中Λ:＝{λ,ε,μ}是对偶因子集合，其中符号:＝表示定义，λ,ε,μ分别表示公式(8)三个约束式中的三个限制条件对应的对偶因子，对偶函数对应的对偶问题如下：即在对偶因子集合Λ≥0的约束条件下，通过优化Λ求解目标函数即对偶函数D(Λ)的最大值，已知原问题具有强对偶性，所以通过对偶问题(10)式求得的最优值即为原问题的最优值，求解对偶问题最关键之处在于求解最优的对偶因子集合Λ*，Λ*的求解过程具体如下：A)设置初始迭代次数t＝0，设置系统QoS要求指数θ为定值，对偶因子集合初始值Λ(0)为非负实数；B)当迭代次数为t时，用Λ(t)表示当前更新的对偶因子，基于当前对偶因子集合Λ(t)求解对偶函数公式(9)，得到对应的最优次要用户发射功率以及最优子载波分配C)采用以下3式分别更新3种对偶因子：其中符号[]+表示[]中的部分取非负值，s_λ(t)、s_ε(t)、s_μ(t)表示相应对偶因子对应的迭代步长，t为迭代次数；D)令Λ*＝Λ(t+1)，若Λ*满足预定义的数据精度，则输出最优对偶因子集合Λ*，否则，令t＝t+1，跳转至步骤B)，继续迭代，直到满足预定义的数据精度；5)求得最优的次要用户平均功率和子载波分配将得到的最优对偶因子集合Λ*带入对偶函数公式(9)中得到满足系统QoS要求且最优的次要用户总平均功率以及子载波分配情况。