协作频谱感知中的高效和公平认知节点分配方案

Abstract

协作频谱感知是认知无线电网络的基础和关键阶段，频谱检测过程中的节点分配策略将直接决定联合频谱感知的结果。介绍了多种分配认知终端的方法，旨在提高频谱感知的效率和公平性。针对不同子频带的感知效率，提出了一种称为由频点占用导致的无效传输参数（inefficient transport parameter,ITP）指标来评估通信性能，给出了感知效率优化问题的闭式表达解，设计的场景包括终端对相同频带有不同的感知性能和相同的感知性能。针对不同子频带间的感知公平性，提出了两种分配算法：弓形分配算法和类划分分配算法。子频带间的公平性通过评估子带中最差的感知性能进行衡量。为了适用于实际场景，加入了频段属性参数来增强公平性，该参数考虑了主用户使用不同频段的优先级及抗干扰能力。仿真结果表明，所提出的策略显著改善了认知无线电网络中的ITP，特别是在子频带利用率不同的情况下，提出的弓形分配算法在公平性不明显降低的情况下，复杂度有明显改善。

协作频谱感知是认知无线电网络的基础和关键阶段，频谱检测过程中的节点分配策略将直接决定联合频谱感知的结果。介绍了多种分配认知终端的方法，旨在提高频谱感知的效率和公平性。针对不同子频带的感知效率，提出了一种称为由频点占用导致的无效传输参数（inefficient transport parameter,ITP）指标来评估通信性能，给出了感知效率优化问题的闭式表达解，设计的场景包括终端对相同频带有不同的感知性能和相同的感知性能。针对不同子频带间的感知公平性，提出了两种分配算法：弓形分配算法和类划分分配算法。子频带间的公平性通过评估子带中最差的感知性能进行衡量。为了适用于实际场景，加入了频段属性参数来增强公平性，该参数考虑了主用户使用不同频段的优先级及抗干扰能力。仿真结果表明，所提出的策略显著改善了认知无线电网络中的ITP，特别是在子频带利用率不同的情况下，提出的弓形分配算法在公平性不明显降低的情况下，复杂度有明显改善。