2, ...，chN}。其中优先级-可靠性调度准则可表示为:优先级最高的层依次分配到可靠性 最高的信道上传输，构成最优分配向量」
，其中表示第 k层的包的分配向量，当信道i'被分配后，则从可分配的信道集合CH中删去。
[0077] 其中所述的优先级-可靠性调度准则利用信道质量评价标准，为重要的包分配更 可靠的信道，提高了资源分配时的效率，保障了多媒体数据的可靠传输
[0078] 图4给出了本发明协作概率后缀树预测与非协作概率后缀树预测性能对比图。由 图可以看出，通过协作概率后缀树预测(CSS-PST)获得的信道状态序列的预测性能明显高 于非协作概率后缀树预测(LSS-PST)，其整体预测误差降低了约73%，使得非完美感知场景 下预测性能获得大幅提升。
[0079] 图5为本发明中随着业务到达率变化的感知时间消耗效果图，由图可以看出，随着 业务到达率的提高，分层匹配方式发现足够的可用信道的平均时间消耗明显小于随机匹 配，使寻找可用信道的感知时间消耗明显下降，提高了感知效率。
[0080] 图6为本发明分层匹配(F-H)方法与随机匹配(R-H)方法的丢包概率对比图，由图 可以看出，在10dB、20dB环境下，F-H方法中，丢包率是随着层的重要程度的下降而上升的， 本发明保护了编码后重要层的传输，使分层后的视频流更好地适应了时变的认知无线信 道。而R-H方法中，由于未考虑分层数据重要性的差异，每一层的平均丢包率都是相近的，从 而导致最重要的基本层丢包率过大而无法解码。
[0081] 对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，作出各种相应的 改变和变形，而所有的这些改变和变形都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其特征在于，其包括如下 步骤： S1，多个认知用户组成协作感知组群，每个认知用户选择加入其收益最大的组群进行 感知； 52, 组群领导者利用感知结果训练并构建概率后缀树，通过生成树预测下一时隙频谱 空闲概率； 53, 组群领导者利用空闲概率构建信道质量评价因子，对多个授权信道可靠性降序排 列； 54, 调度单元根据优先级-可靠性调度准则，为编码后的分层数据分配合适的信道。2. 根据权利要求1所述的认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其特征 在于:所述步骤S1的具体方法如下： SI 1，第j个认知用户单独进行本地频谱感知，并分别计算其检测概率p<y和误警概率pf j:其中，SNR谦示第j个认知用户在授权信道上的信噪比，δ表示能量检测门限，r表示时宽 带宽积，SNRj的定义为式中σ2是高斯白噪声方差，Ppu表示授权 用户的传输概率，h^u表示授权用户和第j个认知用户之间的路径损耗值，〇表示路径损耗常数，e表示路径损耗指数，c^pu表示第j个认知用户和授权用户之间的距 离； S12,第j个认知用户根据本地频谱感知结果计算其加入附近的感知组群Ck后的协作漏 检概率Ψ 协作误警概率Ψ f:其中，初始时刻每个认知用户单独构成一个组群，选择组群&中漏检概率最小的认知用 户作为组群领导者d ;只和是第j个认知用户和组群领导者i .之间由于信道衰落造成的传 输错误;组群领导者3负责数据融合，将融合组群内所有认知用户上报的信息并做出最终 决策； S13，第j个认知用户发现其可加入的潜在组群集合Bj = { &，C2，. . . .CN}，N表示其周围可 加入的组群总数，对应的组群收益值V( j) = {ν」(&)，Vj(C2). . .，Vj(Ck). . .，Vj(CN)};第j个认 知用户从中选择收益值最大的组群加入，其中组群的收益值Vj(Ck)为： Vj(Ck) = l-Wm(Ck)-C(Wf(Ck)) 其中C(Wf(Ck))代表协作误警代价，协作误警代价C(Wf(Ck))是误警概率的单调增函 数，其限制每个认知用户的误警概率不能超过一定的门限； S14,认知用户均加入合适的组群形成稳定的组群结构后，领导者搜集该组群中成员们 的感知信息并根据这些信息做出最后决策，获得过去U个时隙的信道状态序列Ou，U = min (A，T)，其中A为累积时隙个数，T为预设的定长时隙。3. 根据权利要求2所述的认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其特征 在于，所述步骤S12中，组群领导者沒采用或准则进行数据融合，以提高组群的检测性能。4. 根据权利要求2所述的认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其特征 在于:所述步骤S2的具体方法如下： S21，组群领导者根据步骤S1得到过去U个时隙的信道状态序列0U，0U作为训练序列，通 过学习过程生成概率后缀树； S22,组群领导者遍历生成树预测信道下一时隙的状态，预测公式为：其中表示状态〇3+1在字符串{o1. . .〇s}之后出现的概率;F(〇、. .〇3)表 示字符串{o1. . .〇s}在训练序列〇U中出现次数的累积;F(〇、. .osos+1)表示字符串{o1. . .osos +1}在训练序列〇U中出现次数的累积大于一定阈值时，可判定信道下一时 隙为空闲状态，可以被认知用户使用。5. 根据权利要求4所述的认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其特征 在于:所述步骤S3的具体方法如下： S31，认知节点根据预测到的第i个信道的空闲概率Pmq和信噪比|:，计算第i个信道的 信道质量评价标准CQ,1:其中，是第i个信道总的丢包率，是第i个信道的授权用户回归造成的碰撞丢 包，其值为Ι-Pmq，是第i个信道的信道噪声造成的丢包； CUfJhk 532, 认知节点根据信道质量评价标准CQ>1升序排列信道，得到可用信道集合为CH = {chi，ch2, . . .，(Λν}，其中N表示当前时刻可用信道个数，CQ,i的值越小，信道质量越高，信道 可靠性越高； 533, 根据信道质量可靠性指导协作频谱感知和分层匹配，优先感知和分配质量高的信 道，降低感知时延提高分配效率。6. 根据权利要求5所述的认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其特征 在于，所述的步骤S31中，第i个信道采用BPSK调制方式，信道噪声造成的丢包为Pi ::其中误比特率为函数为标准正太分布的右尾函数，1是一个数据 包的长度。7. 根据权利要求6所述的认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其特征 在于:所述步骤S4的具体方法如下： 数据包按照重要程度下降的顺序划分优先级，其优先级为{1^丄2, ...，LK}，可用信道按 照CQ>1的大小从低到高排列，其可靠性从高到低所组成的可用集合为CHzich^chs，...， chN};优先级-可靠性调度准则为:优先级最高的层依次分配到可靠性最高的信道上传输， 构成最优分配向量Aopt:其中 <=表示第k层的包的分配向量，当信道i'被分配后，则从可分配的信道集合CH中 删去。8. 根据权利要求1所述的认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其特征 在于，所述优先级-可靠性调度准则采用信道质量评价标准为重要的包分配更可靠的信道、 提高资源分配时的效率和保障多媒体数据的可靠传输。
【专利摘要】本发明公开了认知无线网络中基于信道质量预测的分层匹配方法，其包括如下步骤：S1，多个认知用户组成协作感知组群，每个认知用户选择加入其收益最大的组群进行感知；S2，组群领导者利用感知结果训练并构建概率后缀树，通过生成树预测下一时隙频谱空闲概率；S3，组群领导者利用空闲概率构建信道质量评价因子，对多个授权信道可靠性降序排列；S4，调度单元根据优先级-可靠性调度准则，为编码后的分层数据分配合适的信道。本分层匹配方法能够在时变的认知无线网络中动态地估计信道质量，降低感知时延，为分层数据高效匹配可靠的信道，可用于改进认知无线网络中分层多媒体数据的链路适应性。
【IPC分类】H04W16/14
【公开号】CN105611543
【申请号】CN201610008471
【发明人】阔永红, 杨龙, 贺冰涛, 陈娟, 王平
【申请人】西安电子科技大学
【公开日】2016年5月25日
【申请日】2016年1月7日