袁麗娜

摘 要：近些年，在物聯(lián)網(wǎng)中許多操作設(shè)備經(jīng)歷了巨大的增長(zhǎng)。另一方面，增長(zhǎng)引起頻譜稀缺。已提出認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)有效地開(kāi)發(fā)已分配的頻譜，但沒(méi)有充分使用。本文，基于馬爾可夫鏈提出的頻譜感知模型用來(lái)預(yù)測(cè)無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)中認(rèn)識(shí)無(wú)線(xiàn)電的頻譜空穴。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電；頻譜空穴；馬爾可夫鏈

1 介紹

為解決頻譜稀缺，已提出認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電（CR）系統(tǒng)來(lái)經(jīng)濟(jì)地開(kāi)發(fā)整個(gè)頻譜，通過(guò)租賃用戶(hù)（RUs）訪(fǎng)問(wèn)已分配到得到許可的用戶(hù)（LUs）的頻譜，但未充分使用。因此，CR系統(tǒng)一個(gè)重要要求是不斷地感知頻譜，探測(cè)LUs信號(hào)的存在和分配空閑子信道到RUs。CR系統(tǒng)的關(guān)鍵特點(diǎn)是認(rèn)知通信環(huán)境和適應(yīng)地修改通信方案的參數(shù)的能力。近來(lái)，已提出基于多載波調(diào)制的CR（MCM-CR）系統(tǒng)，如正交頻分多址和過(guò)濾多頻聲調(diào)制。在基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)中使用，通過(guò)中心站（CS），產(chǎn)生并廣播BAV/SHV到移動(dòng)終端。為了精確地分配沒(méi)有使用過(guò)的子載波到RUs。在不產(chǎn)生過(guò)量干擾到LUs，一個(gè)MCM-CR系統(tǒng)在每一個(gè)瞬態(tài)需要預(yù)測(cè)信道狀態(tài)信息。由于簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)處理的優(yōu)勢(shì)，一個(gè)馬爾可夫鏈具有兩個(gè)狀態(tài)的預(yù)測(cè)模型提出預(yù)測(cè)下一個(gè)瞬態(tài)SHV。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論，包含的信息越多，獲得的精確度就越高。因此，為精確性和效率高，考慮超過(guò)一個(gè)連續(xù)的SHV來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)SHV。然后，本文中引入一個(gè)具有四種狀態(tài)的馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)模型，將上面兩個(gè)連續(xù)的SHV考慮在內(nèi)。

2 系統(tǒng)模型

考慮一個(gè)具有N個(gè)子載波，N1個(gè)LUs和Nr個(gè)RUs的MCM-CR系統(tǒng)（如圖1所示），在這有一個(gè)中心站，包括無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)絡(luò)的訪(fǎng)問(wèn)點(diǎn)和蜂窩系統(tǒng)的基站。采取子載波分配和多址訪(fǎng)問(wèn)方法，本文中，用具有兩種狀態(tài)的馬爾可夫預(yù)測(cè)模型取代具有四種狀態(tài)的馬爾可夫預(yù)測(cè)模型。

3 馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)模型

在不損失整體情況下，具有四種狀態(tài)的馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖如如圖2所示，在這[U（k，n），U（k，n-1）]代表MCP-4的狀態(tài)，意思是第k個(gè)子載波的當(dāng)前第n個(gè)和上一個(gè)[（n-1）]狀態(tài)。為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，用S0代替（0，0），這代表第k個(gè)子載波由LUs（處于第n個(gè)和（n-1）個(gè)瞬間）占住，這狀態(tài)S3，（1，1），代表第k個(gè)子載波由LUs釋放。類(lèi)似地，狀態(tài)S1，（0，1）代表第k個(gè)子載波分別由處于第n個(gè)和n-1個(gè)瞬間的LUs占住和釋放。狀態(tài)S1，（1，0）代表第k個(gè)子載波分別由處于第n個(gè)和n-1個(gè)瞬間的LUs釋放和占住。

MCP-4的轉(zhuǎn)移矩陣用下式表示：

在這 表明從在第（n-1）個(gè)瞬間狀態(tài)Si到第n個(gè)瞬間狀態(tài)Sj，同時(shí) 。很明顯，在這情況下，P01，P03，P11，P13，P20，P22，P30和P32全為0，因?yàn)樗鼈兙鶠椴豢赡苁录?/p>

MCP-4預(yù)測(cè)模型的參數(shù)訓(xùn)練類(lèi)似于MCP-2模型。訓(xùn)練步驟如下：第一，為每個(gè)子載波記錄訓(xùn)練數(shù)據(jù)， ，很長(zhǎng)一段時(shí)間，如n=1，2，3，...然后MCP-4的參數(shù)，轉(zhuǎn)移概率和在狀態(tài)Si，Pi，則使用概率比檢測(cè)來(lái)估計(jì)。也就是

在這Nij標(biāo)注子載波（在三個(gè)連續(xù)瞬間中從狀態(tài)Si轉(zhuǎn)換到狀態(tài)Sj）的數(shù)目。顯然，參數(shù)能自適應(yīng)地修改正在運(yùn)行的系統(tǒng)。

4 結(jié)論

本文主要研究了馬爾可夫一個(gè)順序四種狀態(tài)的預(yù)測(cè)模型。理論分析表明具有兩種狀態(tài)的模型在MCM-CR系統(tǒng)中能很好工作。沒(méi)必要采用更多的狀態(tài)模型，因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中比較復(fù)雜。提出的MCP模型比較適合無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)。

[參考文獻(xiàn)]

[1]Wen ZHigang，Liu Jie，"Spectrum Sensing Model for Wireless Internet of Things"，China Communications，2011，1，pp：8-13.