一种适用于高业务负载的非对称同步跳频通信方法与流程

本发明属于通信技术领域，特别涉及一种适用于高业务负载的认知无线网络非对称同步跳频通信方法。

背景技术：

为了在不干扰授权网络通信的前提下灵活利用授权网络的空闲频谱资源进行通信，认知无线网络需要具备一套高效的控制信息交互机制，以实现在认知节点之间传递包括频谱感知结果、时钟同步、网络拓扑和通信握手预约等大量控制信息。而基于频率跳变的控制信息交互方式能够通过不断地改变认知节点交互控制信息的通信频段(或信道)，灵活而快速地寻找到未被授权用户占用的通信频段(或信道)，因而具备较好的抗授权用户干扰能力。

与此同时，只有当发送和接收认知节点实现了跳频汇聚，即在同一个时隙内同时跳跃到同一个信道上，它们才能进行控制信息的交互。如果每个认知节点均采用非对称的方式选择其跳频序列，即控制信息的发送方和接收方需要分别从不同的跳频序列集合中独立而随机地选择其跳频序列，那么不同认知节点在同一时隙内可以实现在多个信道上的跳频汇聚，从而有效避免基于单个固定控制信道交互控制信息所导致的控制信道流量饱和问题，并增强认知收发节点之间交互控制信息的鲁棒性。因此，如何为认知节点设计可选跳频序列集合就成为影响基于跳频汇聚的控制信息交互性能的主要因素。

通常，衡量一个跳频序列集合优劣的参数包括：

可汇聚信道个数，即该集合任意两个跳频序列可以汇聚的信道总个数。当可汇聚信道个数越多，则基于跳频汇聚的控制信息交互具备更强的抗授权用户干扰能力。

平均汇聚时间间隔，即该集合任意两个跳频序列实现连续两次汇聚的平均时间间隔。当平均汇聚时间间隔越短，则基于跳频汇聚的控制信息交互具备更短的交互时延和更高的控制信息传输吞吐量。

平均信道负载，即在同一时隙内出现同一信道上的平均跳频序列个数与跳频序列总个数之间的比值。该比值的可能范围为[0,1]。当平均信道负载越小，则认知无线网络基于跳频汇聚的控制信息交互所产生的控制信息碰撞或拥塞情况就越少，而控制信息交互的性能就越好。

技术实现要素：

本发明的目的是为基于频率跳变的认知无线通信网络提供一种能支持认知节点以非对称方式选择其跳频序列和能在时钟同步条件下在所有可接入信道上实现跳频汇聚的控制信息交互机制。与现有基于跳频汇聚的控制信息交互方式相比，该机制能在满足任意可汇聚信道个数的前提下为大量的控制信息交互需求提供更短的平均会聚时间间隔和相同的平均信道负载，从而有效提升高负载情况下认知无线网络控制信息交互的性能。

本发明技术方案所采用的技术原理：

本发明是基于如下两种特殊的整数序列设计而成，即循环升(circular increasing，CI)序列和循环降(circular decreasing，CD)序列。一个CI序列是从初始整数b∈Z_K开始并以单次增加d∈Z_K的速度不断生成的包含K个整数的序列，即其中，Z_K表示对整数K取模所获得的所有非负整数集合。而一个CD序列是从初始整数b∈Z_K开始并以单次减少d∈Z_K的速度不断生成的包含K个整数的序列，即例如：令和j∈[1,K]，分别表示序列和中的第jj个整数。如果存在整数j∈[1,K]满足k∈Z_K，则称和在整数k上实现汇聚。例如，序列和在整数2和6上实现汇聚，即并且当j≠1，5时而序列和在整数3,5,7和1上实现汇聚，即并且当j≠2,4,6,8时

一种适用于高业务负载的非对称同步跳频通信方法，具体为：

当k≥3时，非对称同步的混合跳频系统由2^k-2(＝2^k-1+2^k-2+…+2)个2^3k-2时隙的发送跳频序列和2^k-2个2^3k-2时隙的接收跳频序列构成，具体跳频序列集合构建如下：

构建发送跳频序列集合：

在2^k-2个发送跳频序列中，2^k-1个发送跳频序列分别为2^2k-1时隙序列的2^k-1次重复；在2^k-2个发送跳频序列中，2^k-2个发送跳频序列分别为2^2k-1时隙序列的2^k-1次重复；…；在2^k-2个发送跳频序列中，2个发送跳频序列分别是2^2k-1时隙序列和的2^k-1次重复，其中，对于任意u∈[0,2^k-1-1]和i∈[1,k-1]来说，2^2k-i时隙序列是

构建接收跳频序列集合：

在所有2^k-2个接收跳频序列中，2^k-1个接收跳频序列分别是2^3k-2时隙序列在所有2^k-2个接收跳频序列中，2^k-2个接收跳频序列分别是2^3k-3时隙序列的2次重复；……；在所有2^k-2个接收跳频序列中，2个接收跳频序列和分别是22k时隙序列和的2^k-2次重复，其中，对于任意x∈[0,2^k-1-1]和j∈[1,k-1]，2^2k-j时隙序列是的2^k-j次重复。

本发明的有益效果是：

与现有非对称同步跳频系统相比，本发明所提出的混合跳频系统能够提供更短的平均汇聚间隔和相同的平均信道负载，从而有效地提升认知无线网络在高负载情况下控制信息交互的整体传输吞吐量，并且降低所有认知用户控制信息交互的平均传输时延。

附图说明

图1为基于MCH⁽⁸⁾与基于和的控制信息交互吞吐量对比，其中，l∈[0,3]和h∈[0,3]。

图2为基于MCH⁽⁸⁾与基于和的控制信息交互时延对比，其中，l∈[0,3]和h∈[0,3]。

图3为MCH⁽⁸⁾的发送和接收跳频序列间的汇聚示例。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作进一步地详细描述。

根据本发明方法构建MCH系统，即：

构建发送跳频序列集合：

在2^k-2个发送跳频序列中，2^k-1个发送跳频序列分别为2^2k-1时隙序列的2^k-1次重复；在2^k-2个发送跳频序列中，2^k-2个发送跳频序列分别为2^2k-1时隙序列的2^k-1次重复；…；在2^k-2个发送跳频序列中，2个发送跳频序列分别是2^2k-1时隙序列和的2^k-1次重复，其中，对于任意u∈[0,2^k-1-1]和i∈[1,k-1]来说，2^2k-i时隙序列是

构建接收跳频序列集合：

在所有2^k-2个接收跳频序列中，2^k-1个接收跳频序列分别是2^3k-2时隙序列在所有2^k-2个接收跳频序列中，2^k-2个接收跳频序列分别是2^3k-3时隙序列的2次重复；……；在所有2^k-2个接收跳频序列中，2个接收跳频序列和分别是22k时隙序列和的2^k-2次重复，其中，对于任意x∈[0,2^k-1-1]和j∈[1,k-1]，2^2k-j时隙序列是的2^k-j次重复。

根据本发明方法，任意发送跳频序列与任意接收跳频序列能在所有的2^k个信道0,1,…,2^k-1上实现跳频汇聚。

所有的和u∈[0,2^k-i-1],i∈[1,k-1],x∈[0,2^k-i-1]可以在全部的2k个信道上汇聚。

发送CH序列是(22k-1)元素序列的2k-1次重复，其中，每个l∈[0,2i-1-1]是(22k-i)-元素序列接受CH序列是(23k-1-j)-元素序列的2j-1次重复，其中，每个g∈[0,2j-1-1]包含2k-j个2k-元素序列的拷贝。当i>j时，序列中的2i-j个序列与序列中的序列有对齐的22k-j个时隙。，当参数h∈[0,2i-j-1]和g∈[0,2j-1-1]满足：当式成立时，的2k-j个子序列的拷贝分别和序列中的子序列汇聚，和序列中的子序列汇聚，……，并且同时和序列中的子序列汇聚，故所有的信道集合中的2^k个信道将在这2^3k-1-j个时隙内全部实现汇聚。

如图3所示，由本发明方法构建的MCH⁽⁸⁾系统由6个128时隙发送跳频序列和6个128时隙接收跳频序列组成。

在6个发送跳频序列中，前4个发送跳频序列即分别为32时隙序列重复4次，剩余的2个发送跳频序列分别为32时隙序列和的4次重复。在6个接收跳频序列中，前4个接收跳频序列分别为128时隙序列剩余的2个接收跳频序列和分别是64时隙序列的2次重复。

所有的6个发送跳频序列都可以和所有的6个接收跳频序列中的任意一个实现在8个信道0,1,…,7上的汇聚。

针对本发明所提出MCH混合跳频系统进行基于OPNET软件的仿真性能分析。在仿真中，采用的非对称同步跳频系统MCH⁽⁸⁾包括6个发送跳频序列为：

{0,1,2,3,4,5,6,7,2,3,4,5,6,7,0,1,4,5,6,7,0,1,2,3,6,7,0,1,2,3,4,5}的四次重复；

{2,3,4,5,6,7,0,1,4,5,6,7,0,1,2,3,6,7,0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,6,7}的四次重复；

{4,5,6,7,0,1,2,3,6,7,0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,6,7,2,3,4,5,6,7,0,1}的四次重复；

{6,7,0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,6,7,2,3,4,5,6,7,0,1,4,5,6,7,0,1,2,3}的四次重复；

{0,1,2,3,4,5,6,7,4,5,6,7,0,1,2,3,2,3,4,5,6,7,0,1,6,7,0,1,2,3,4,5}的四次重复；

{4,5,6,7,0,1,2,3,0,1,2,3,4,5,6,7,6,7,0,1,2,3,4,5,2,3,4,5,6,7,0,1}的四次重复。

同时，非对称同步跳频系统MCH⁽⁸⁾包括的6个接收跳频序列为：

{0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7}；

{2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1}；

{4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3}；

{6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5}；

{0,5,2,7,4,1,6,3,0,5,2,7,4,1,6,3,2,7,4,1,6,3,0,5,2,7,4,1,6,3,0,5,4,1,6,3,0,5,2,7,4,1,6,3,0,5,2,7,6,3,0,5,2,7,4,1,6,3,0,5,2,7,4,1}的两次重复；

{4,1,6,3,0,5,2,7,4,1,6,3,0,5,2,7,6,3,0,5,2,7,4,1,6,3,0,5,2,7,4,1,0,5,2,7,4,1,6,3,0,5,2,7,4,1,6,3,2,7,4,1,6,3,0,5,2,7,4,1,6,3,0,5}的两次重复。

作为对比，基于和的控制信息交互所采用的4个发送跳频序列为：

{0,1,2,3,4,5,6,7,2,3,4,5,6,7,0,1,4,5,6,7,0,1,2,3,6,7,0,1,2,3,4,5}；

{2,3,4,5,6,7,0,1,4,5,6,7,0,1,2,3,6,7,0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,6,7}；

{4,5,6,7,0,1,2,3,6,7,0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,6,7,2,3,4,5,6,7,0,1}；

{6,7,0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,6,7,2,3,4,5,6,7,0,1,4,5,6,7,0,1,2,3}。

而基于和的控制信息交互所采用的4个接收跳频序列为：

{0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1}；

{2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3}；

{4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5}；

{6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7,6,5,4,3,2,1,0,7}。

在仿真中，考虑了由108个认知用户组成的基于频率跳跃的认知无线网络通信场景。在这一通信场景中，所有认知用户均匀的分布在1000m在的认知无线的正方形区域当中。每个授权用户在一个授权信道上以指数分布的方式出现，即授权用户占用该授权信道的平均时间和平均空闲时间均为1秒。每个认知发送节点均从同一个发送序列集合中选择一个发送跳频序列，而每个认知接收节点均从同一个接收序列集合中选择一个接收跳频序列。为实现认知发送和接收节点对之间的跳频汇聚，分别根据本发明所提出的MCH⁽⁸⁾系统和现有基于和的控制信息交互进行了仿真分析。

该仿真中的相关参数设置如表1所示。

表1.网络中节点属性仿真参数设计

为减小波动同时提高仿真的准确定，每次仿真的结果都是至少10次仿真的均值。

图1表示基于MCH⁽⁸⁾与基于和的控制信息交互吞吐量对比。图2表示基于MCH⁽⁸⁾与基于和的控制信息交互时延对比。从图中显然可以看出：基于MCH⁽⁸⁾的控制信息交互性能始终优于基于和的控制信息交互。