黃建飛

摘要：動態(tài)頻譜分配算法是解決無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源短缺問題的有效方法。該文提出一種基于DE的功率控制與頻譜分配算法，若多個認(rèn)知用戶使用同一個頻譜存在干擾，通過調(diào)整功率的大小來改變每個認(rèn)知用戶節(jié)點(diǎn)的干擾范圍，并將頻譜分配給當(dāng)前已獲得頻譜數(shù)較少的認(rèn)知用戶，以提高網(wǎng)絡(luò)中頻譜分配獲得的總效益。仿真結(jié)果表明：通過功率控制來改變認(rèn)知用戶的干擾范圍，與傳統(tǒng)未考慮控制的無線網(wǎng)絡(luò)相比，考慮功率控制的方式，很大的提高了認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜分配獲得的總體效益。

關(guān)鍵詞：頻譜分配；認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)；DE算法；功率控制

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）35-0122-02

Abstract：Shortage of spectrum resources for wireless networks growing， and dynamic spectrum allocation algorithm is an effective way to solve this problem. This paper presents a power control and spectrum allocation algorithm based on DE. If multiple secondary users use the same spectrum interference with each others， then adjusting the control power to change the scope of secondary users. The spectrums have been assigned to the secondary users which have fewer of spectrums， so as to increase the total income spectrum allocation. Simulation results show that， considering the power control to change the interference range of cognitive users can improve the overall effectiveness of the cognitive wireless network spectrum allocation.

Key words： spectrum allocation； cognitive wireless network； DE algorithm； power control；

隨著用戶以及用戶需求的不斷增加，頻譜資源變得相當(dāng)緊缺。文獻(xiàn)[1]對頻譜分配中的頻譜利用率進(jìn)行研究，在傳統(tǒng)固定的頻譜分配方式下頻譜利用率很低。而認(rèn)知無線電頻譜共享技術(shù)的提出，為解決這一問題提出了新的解決思路。授權(quán)用戶使用獨(dú)立的授權(quán)頻段，非授權(quán)用戶只有在不對授權(quán)用戶產(chǎn)生干擾的前提下伺機(jī)使用這些頻段[2]。

文獻(xiàn)[3]總結(jié)出頻譜分配模型，最大化網(wǎng)絡(luò)收益為目標(biāo)的優(yōu)化問題，提出基于免疫克隆選擇優(yōu)化的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配算法。文獻(xiàn)[4]為提高頻譜分配的公平性，提出基于約束算子的二進(jìn)制粒子群頻譜分配算法，在多個非授權(quán)用戶使用相同的頻譜而產(chǎn)生干擾時，將該頻譜分配給獲得頻譜較少的的非授權(quán)用戶。文獻(xiàn)[5]采用簇內(nèi)、簇間兩個不同階段的頻譜分配方式，提出了基于均衡價(jià)格理論的認(rèn)知無線頻譜算法。文獻(xiàn)[6]提出了多賣家步進(jìn)拍賣算法，該算法很大程度提高了頻譜分配效率。

以上研究了非授權(quán)用戶對頻譜的分配情況，并未考慮功率控制。為了提高認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)的效益，提出基于DE算法的功率控制與頻譜分配算法模型。結(jié)合功率控制來調(diào)整認(rèn)知用戶的干擾范圍，可以提高網(wǎng)絡(luò)的效益。

1頻譜分配模型

2 基于DE算法的模型求解

Storn和Price于1995年提出了差分進(jìn)化算法（Differential Evolution，簡稱DE）[6]。差分進(jìn)化算法相比其他幾種知名的隨機(jī)算法，在穩(wěn)定性、收斂速度方面有較好的性能。

根據(jù)功率控制、頻譜分配模型，使用DE算法了進(jìn)行模型匹配。DE算法的計(jì)算過程分為初始化、個體評價(jià)、變異、交叉、選擇、終止檢驗(yàn)這幾個過程。

3 實(shí)驗(yàn)仿真與分析

為了驗(yàn)證認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中，考慮功率控制與未進(jìn)行功率控制的情況相比獲得的更高的收益，使用VC6.0編程軟件設(shè)計(jì)算法代碼，獲得的數(shù)據(jù)結(jié)果使用MATLAB進(jìn)行繪圖比較。

在給定的[30×30]的區(qū)域范圍內(nèi)，隨機(jī)分布5個授權(quán)用戶以及20個認(rèn)知用戶。授權(quán)用戶的干擾半徑均為6，認(rèn)知用戶的最大干擾半徑為8，最小干擾半徑為4，每個認(rèn)知用戶最多可以使用3個信道，正交信道數(shù)為8。DE算法設(shè)置初始種群的大小均為30，最大評價(jià)次數(shù)均為10萬次，設(shè)置好參數(shù)后運(yùn)行10次再對進(jìn)行結(jié)果求均值比較。結(jié)果如圖2所示。

由圖2可知，考慮功率控制相比于不考慮功率控制可獲得的總效益更高，本實(shí)驗(yàn)中，通過計(jì)算可知，考慮功率控制認(rèn)知用戶的干擾范圍，可使得總效益提高28.15%。

4 結(jié)束語

在認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行頻譜分配，考慮功率控制的因素，通過控制功率的大小來決定認(rèn)知用戶的干擾范圍，與傳統(tǒng)未考慮功率控制的因素相比，調(diào)整認(rèn)知用戶的傳輸功率大小，這樣的方式明顯提高了網(wǎng)絡(luò)的總收益。由于給認(rèn)知用戶分配頻譜時，分配的先后順序不同會使得網(wǎng)絡(luò)總體收益不同，未來將深入研究當(dāng)對認(rèn)知用戶分配頻譜采用不同的分配順序時，對網(wǎng)絡(luò)總收益的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1] 柴爭義，劉芳.基于免疫克隆選擇優(yōu)化的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配[J].通信學(xué)報(bào)，2010，11（31）：92-100.

[2] 張麗影，曾志文，陳志剛等.認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中基于約束算子的二進(jìn)制粒子群頻譜分配算法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2013，34（6）：1226-1229.

[3] 謝健驪，李翠然，趙佳穎.基于均衡價(jià)格的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配算法[J].鐵道學(xué)報(bào)，2014，36（1）：70-75.