混合模式下认知无线电网络的能效优化算法

发布时间：2021-01-27 06:32

　　认知无线电网络中,协作频谱感知利用多个节点同时感知可提高频谱感知检测性能。然而随着感知的次用户（SU）个数增加,导致能耗增高、能效（EE）降低。为解决这一问题,本文结合机会频谱接入和衬垫式频谱共享2种共享模式,构造基于混合频谱共享模式的能效模型,同时考虑3种不同的融合规则、主用户（PU）的再占据概率和报告信道误差,以最大化SU系统的EE为目标,使用拉格朗日乘子法与次梯度下降算法对感知时间、参与感知个数、次用户发射功率进行迭代优化求解。仿真结果表明,在最低服务质量要求（QoS）和发射功率的约束下,该能效优化算法能够实现更高的吞吐量和更高的能量效率。 

【文章来源】：计算机与现代化. 2020,(10)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

图1 时间帧结构

“K秩融合”的性能与k的取值有关，相同感知时间内达到目标检测率时最少SU参与的k即为最优。图2给出了“K秩融合”下感知时间与参与感知个数的关系，其中检测率值为0.95。从图2中可以看出同样的感知时间内，k取2时对应的SU个数最少。当k取1时，“K秩融合”即变为“OR”融合规则。图3展示了不同融合规则在不同的感知时间内能够达到的能量效率。图3显示随着感知时间的增加，能量效率显著提高，继而降低;这个变化主要由于感知时间初步增时加，提高了检测率，降低了误检率，进而促进了SU的吞吐量增加，能量效率增加;当感知时间超过7.5 ms时，SU能耗的增长速度超过了吞吐量的增长速度，因此能效降低。图3显示“OR”融合规则能够达到的能量效率明显高于其余2个规则，主要由于“OR”融合规则的计算方式使其能够尽可能地降低对PU的干扰(如公式(5));因此在对PU有干扰约束的系统中，“OR”融合规则能获得较多频谱接入的机会。

图3展示了不同融合规则在不同的感知时间内能够达到的能量效率。图3显示随着感知时间的增加，能量效率显著提高，继而降低;这个变化主要由于感知时间初步增时加，提高了检测率，降低了误检率，进而促进了SU的吞吐量增加，能量效率增加;当感知时间超过7.5 ms时，SU能耗的增长速度超过了吞吐量的增长速度，因此能效降低。图3显示“OR”融合规则能够达到的能量效率明显高于其余2个规则，主要由于“OR”融合规则的计算方式使其能够尽可能地降低对PU的干扰(如公式(5));因此在对PU有干扰约束的系统中，“OR”融合规则能获得较多频谱接入的机会。图4呈现的实验结果验证了这一点。公式(15)与公式(16)说明了高检测率、低虚警率会产生更高的能效，因此“OR”融合规则能够实现较高的能量效率。


本文编号：3002609