一种异构网络的协作感知方法与流程

本发明属于异构网络技术领域，更为具体地讲，涉及一种异构网络的协作感知方法。

背景技术：

未来的通信网络，将会是多种网络共存的环境，即5G、WLAN、WiMax等将构成Multi-RAT(Radio Access Technology，无线接入技术)异构网络。Multi-RAT异构网络具有容量大、干扰小、频谱利用率高等优点，是通信网络发展的趋势。图1是异构网络的拓扑结构图。如图1所示，在Multi-RAT异构网络中，可以存在多种无线接入方式。

Multi-RAT异构网络中，RAT层之间采用了正交频率资源，例如wifi使用2.4GHz频段，LTE采用正交的执照频段，因此很好地解决了干扰问题，并且用户可以同时接入到不同的RAT同时通信，给用户带来了新的通信自由，因而能获得复用增益，提升系统容量；最后，不同的RAT之间使用部分频率复用(Fractional Frequency Reuse,FFR)，能够提升系统频谱利用率。对Multi-RAT异构网络来说，引入认知无线电技术，系统可以自动感知地址位置信息和状态信息来选择合适的网络进行通信，将负载适当地分配到不同的RAT，优化中继节点的选择和接入频段，实现系统能效最大化。

由于移动用户日益增加的带宽需求和终端设备对无线网络模块能源的渴望，目前关于异构网络的研究方向逐渐转移到消耗更少的能量来获得更多的频谱这个看似矛盾的问题。在文献“Celik A,Kamal A E.More spectrum for less energy:Green cooperative sensing scheduling in CRNs[C]//2015IEEE International Conference on Communications(ICC).IEEE,2015:62-67.”中，作者将每单位频谱消耗的能源定义为机会成本，基于此，提出了一种协作感知调度框架，从能量消耗的角度来优化感知、汇报和通道转化的成本。认知无线电的实现过程，首先会让未授权的用户决定哪一部分频谱未被使用(频谱空洞)并检测授权用户是否存在(频谱感知)。这些未授权的用户要保持持续检测频谱，因此它们一直保持活跃。由于此枢轴作用，频谱感知被认为是认知无线电设备中最损耗时间和能量的部分。在频谱感知领域，此前的研究工作主要集中在频谱感知过程中的时间开销，随着绿色通信的研究趋势，频谱感知过程中的能量消耗变成了学术研究中最大的挑战之一。

图2是基于频谱感知的异构网络系统架构图。如图2所示，基于频谱感知的异构网络系统由多模传输用户MUE、主发送用户PU(TX)、主接收用户PU(RX)等组成，多模传输用户将在协作感知过程发挥重要作用。假设图2中有M+1个多模传输用户，其中有一个用户是认知用户SU，另外M个多模传输用户MUE_i为协作认知用户，i＝1,2,…,M，当认知用户未感知到主用户存在，即令M个协作认知用户MUE_i进行协作认知。

图3传统协作感知方法的时隙分配图。如图3所示，设置系统的感知时段长度为T，将其划分为M+1个子时段，每个子时段长度为t，则T＝(M+1)t。系统中的M+1个多模传输用户在第一个子时段完成本地感知，在接下来的M个时段，按照特定的规则，每个协作认知用户MUE_i依次向融合中心(Fusion Center，FC)进行判决汇报，接着融合中心根据所有的本地判决，按照一定的准则，做出最终的主用户是否存在的判决结果，然后将判决结果发送给认知用户，而后由认知用户根据判决结果来选择频谱进行数据传输。根据T的表达式，显而易见，随着参与协作的用户的增加，感知时间会增加，一个时隙的长度是固定的，那么可以用来进行数据传输的时间就会减少。而且假设每个用户的平均感知能耗相同，参与协作的用户越多，感知能量也会越大，这不利于实现绿色通信。并且，目前本地判决结果多采用感知信道进行汇报判决，还会对主传输用户产生干扰，降低传输质量。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种异构网络的协作感知方法，有效减少感知过程的时间开销和能量开销，实现低成本的异构网络协作感知。

为实现上述发明目的，本发明异构网络的协作感知方法包括以下步骤：

S1：将异构网络中需要进行主用户感知的多模传输用户作为认知用户SU，其余多模传输用户作为协作认知用户MUE_i，i＝1,2,…,M，M表示异构网络中协作认知用户数量；认知用户SU对主用户进行本地感知，如果感知到主用户存在，认知用户SU广播主用户存在消息给其他协作认知用户MUE_i，结束协作感知，如果未感知到主用户存在，广播协作感知消息给协作认知用户MUE_i；

S2：每个协作认知用户MUE_i进行消息监听，如果监听得到主用户存在消息，不作任何操作，如果监听得到协作感知消息，进入步骤S3；

S3：协作认知用户分别对主用户进行本地感知，如果感知到主用户存在，则向融合中心上报感知结果，否则不作任何操作；

S4：融合中心将预设时间内接收到感知结果的协作认知用户集合记为A，判定主用户是否存在，如果不存在进入步骤S5，如果存在进入步骤S6；

S5：融合中心向认知用户发送主用户不存在消息；

S6：融合中心实时检测协作认知用户集合A中每个协作认知用户到认知用户SU的信噪比，选择信噪比最大的作为最佳协作认知用户，向其发送指令，由最佳协作用户发送主用户存在消息给认知用户。

本发明异构网络的协作感知方法，多模传输用户中的认知用户首先进行本地感知，当未感知到主用户存在时，广播协作感知消息给其他多模传输用户，即协作认知用户，每个协作认知用户分别对主用户进行本地感知，如果感知到主用户存在，则向融合中心上报感知结果，融合中心根据接收到的感知结果判定主用户是否存在，如果不存在向认知用户发送主用户不存在消息，如果存在则实时检测上报感知结果的每个协作认知用户到认知用户的信噪比，选择信噪比最大的作为最佳协作认知用户，向认知用户发送主用户存在消息。本发明方法将认知无线电技术和协作通信技术进行结合，可以有效减少感知过程的时间开销和能量开销，实现低成本的异构网络协作感知。

附图说明

图1是异构网络的拓扑结构图；

图2是基于频谱感知的异构网络系统架构图；

图3传统频谱感知方法的时隙分配图；

图4是本发明异构网络的协作感知方法的具体实施方式流程图；

图5是本发明异构网络的协作感知方法的时隙分配图；

图6是能量消耗与参数α的关系图；

图7是能量消耗与参数η的关系图；

图8是平均感知时间和整体虚警概率的关系图；

图9是能量消耗与整体虚警概率的关系图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

图4是本发明异构网络的协作感知方法的具体实施方式流程图。如图4所示，本发明异构网络的协作感知方法的具体步骤包括：

S401：认知用户感知：

将异构网络中需要进行主用户感知的多模传输用户作为认知用户SU，其余多模传输用户作为协作认知用户MUE_i，i＝1,2,…,M，M表示异构网络中协作认知用户数量。认知用户SU对主用户进行本地感知，如果感知到主用户存在，认知用户SU广播主用户存在消息给其他协作认知用户MUE_i，结束协作感知，如果未感知到主用户存在，广播协作感知消息给协作认知用户MUE_i。

S402：协作认知用户监听：

每个协作认知用户MUE_i进行消息监听，如果监听得到主用户存在消息，不作任何操作，如果监听得到协作感知消息，进入步骤S403。

S403：协作认知用户感知及上报：

协作认知用户分别对主用户进行本地感知，如果感知到主用户存在，则向融合中心上报感知结果，否则不作任何操作。在本发明中，由于协作认知用户是多模传输用户，具有多点接入特性，因此协作认知用户在向融合中心上报感知结果时可以采用不同系统(RAT)进行上报，所采用的系统在与融合中心建立通信连接时由融合中心确定，其频段与主用户通信频段不同，从而防止协作认知用户上报感知结果对主用户造成干扰。

S404：融合中心判定主用户是否存在：

融合中心将预设时间内接收到感知结果的协作认知用户集合记为A，判定主用户是否存在，如果不存在进入步骤S405，如果存在进入步骤S406。本实施例中融合中心根据协作认知用户集合A中用户数量来判定主用户是否存在，如果A中用户数量小于预设阈值，一般阈值设置为协作认知用户数量的一半，则判定主用户不存在，否则判定主用户存在。

S405：发送主用户不存在报告：

融合中心向认知用户发送主用户不存在消息。

S406：选择最佳协作认知用户发送主用户存在消息：

融合中心实时检测协作认知用户集合A中每个协作认知用户到认知用户SU的信噪比，选择信噪比最大的作为最佳协作认知用户，向其发送指令，由最佳协作用户发送主用户存在消息给认知用户。选择信噪比最大的用户，可以有效提高主用户存在消息到达认知用户的可靠性。对于认知用户而言，可以设置为只有收到主用户存在消息才判定主用户存在，也可以设置为没有收到主用户不存在消息即判定主用户存在，该设置可以根据实际需要来进行选择。

为了说明本发明的技术效果，首先对本发明中协作感知的关键性能参数进行推导说明。

1)感知精度分析

本实施例中本地感知采用最常用的能量检测方案，能量探测器在一个特定的感知时间测量接收信号的能量，并与既定阈值进行比较来确定这两个假设。

y_i(k)是MUE_i第k次接收的样本信号，s(k)和n_i(k)表示PU信号和高斯白噪声，每个s(k)和n_i(k)是独立同分布的随机过程，h_i表示PU和第i个MUE_i之间的信道增益。H₁表示认知用户存在，H₀表示认知用户不存在。对于用户MUE_i来说，能量检测的检测概率可表示为：

能量检测的虚警概率为：

式中，表示主传输用户存在的判决；μ_i表示能量检测器的时域带宽乘积，ε_i表示能量门限；表示主传输用户的信号功率与噪声功率的比；表示平均功率噪声比，e表示常数，Γ()表示伽马函数。

图5是本发明异构网络的协作感知方法的时隙分配图。如图5所示，令感知时长为αT(0＜α≤1)，将其划分成{t₀,t₁,t₂}三个时隙：t₀＝t₁＝ηT，t₂＝(α-2η)T，t₀时段是认知用户感知时段，t₁时段是协作认知用户感知和上报时段，t₂时段是判决汇报时段。对于本发明的协作感知方法，用λ表示本地虚警概率，其范围为0＜λ＜1，并做出协作认知用户都相等的假设，λ₀表示整体虚警概率。由此，能量门限可以推导为其中是φ_f的反函数。

为便于后续分析，用表示本地检测概率函数，用φ_f(μ_i,ε_i)表示本地虚警概率函数。根据式(2)和式(3)，t₀时段，认知用户SU的本地检测概率和虚警概率为：

其中，W_e为能量检测器的系统带宽，T表示整个感知过程的持续时间。λ表示本地虚警概率，

t₀时段，认知用户SU若能检测到主用户PU存在，认知用户SU选择立即广播信号到协作认知用户MUE_i，结束协作感知的过程，暂时不接入主用户的频谱。如果主认知用户SU没有检测到主用户PU存在，其他协作认知用户MUE_i将在t₁时段完成本地频谱感知和汇报。在t₁时段，协作认知用户MUE_i进行本地频谱感知，同样采取能量检测技术。MUE_i的本地检测概率和本地虚警概率为：

式中

假设融合中心判定主用户存在，那么在t₂时段，根据协作认知用户集合A中的次级协作MUE_i的状态，选择最佳的MUE判决汇报。具体过程参照如下描述：t₂时刻，选择协作认知用户集合A中使得认知用户SU接收信噪比最大的协作认知用户进行结果汇报。假设MUE_i为最佳协作用户，那么t₂时段内，SU接收到的信号可以表示为：

最佳协作用户的选择，可以根据式(9)的标准进行：

其中，A是协作认知用户集合，这些用户能够检测到主传输用户的存在。在此方案中，对于集合A，SU在H₀的情况下，能够成功解码MUE_best的判决结果的概率：

认知用户SU在H₁的情况下，成功解码MUE_best的判决结果的概率：

式中W_s表示感知信道的信道带宽；A(n)表示集合A的第n个非空子集，|A|和|A(n)|分别表示集合A和A(n)中用户数量。

根据解码成功的概率，主用户SU在t₂里成功接收到一个虚警判决的概率为：

主用户SU在t₂里成功接收到一个检测判决的概率为：

式中A_i表示集合A的第i个非空子集；表示A_i的补集。

所以，该方案下的整体虚警概率为：

P_f＝P_f⁰+(1-P_f⁰)P_f¹ (14)

该方案下的整体检测概率为：

P_d＝P_d⁰+(1-P_d⁰)P_d¹ (15)

定义P_m为整体漏检概率，可以得到：

P_m＝1-P_d (16)

令φ(λ)＝P_f＝λ₀，则可得ORS方案的本地虚警概率为：

λ＝φ^-1(λ₀) (17)

其中，φ^-1表示φ的反函数。

由于在第三时段(即t₂阶段)，本发明从集合A中选择能使得认知用户SU接收信噪比最大的协作认知用户来执行判决汇报，因此不会出现随机选择带来的汇报信道质量差的问题。

与传统协作感知方法对比，通过调整t₀的值，本地感知时间能够得到延长，检测精度能得到提升。由于本发明是进行选择汇报，因此整体感知时间降低，α的取值可以表示整体感知时间的降低值，通过对α和η的调整，能在检测精度和检测时间之间找到均衡。

2)感知开销分析

●感知时间

定义感知时间(ST)为次级用户感知主传输用户的存在并接入授权频谱所用的时长。传统的协作感知方法中，ST与参加协作的次级用户数量和单位感知时隙长度有关。

ST₀＝T＝(M+1)t (18)

本发明协作感知方法中，感知时间的长短取决于认知用户SU能否感知到PU的存在。如果认知用户SU在t₀检测到PU，则感知时间为t₀＝ηT，发生这种情况的概率为P_d，否则，t₀t₁t₂三个时段都会被使用，从而跟传统方案相同。因此本发明协作感知方法的平均感知时间为：

已知0＜P_d＜1、0＜α＜1，从而

即ST₁＜ST₀，所以在时间开销上，本发明比传统协作感知方法较优。如果P_d→1，ST₁→(M+1)tη，如果P_d→0，ST₁→(M+1)tα，表明，如果次级用户的本地检测概率较高的时候，本发明方法能大大降低感知时间，即使次级用户的本地检测概率较低，本发明方法的感知时间也是传统方案的α(0＜α＜1)倍，因此能证明本发明方法的优越性。

●机会成本

在传统协作感知方法中，感知能量用E_S0表示，则：

汇报能量用E_X0表示，则：

机会成本，即累积能量消耗E_T0为：

E_T0＝E_S0+E_X0＝(P_s+P_x)T (23)

本发明中，感知能量用E_S1表示，则：

汇报能量用E_X1表示，则：

E_X1＝P_xt₂＝P_x(α-2η)T (25)

机会成本，即累积能量消耗E_T1为：

E_T1＝E_S1+E_X1＝P_s(M+1)ηT+P_x(α-2η)T (26)

接下来采用仿真对本发明的开销节省效果进行说明。假设用户的感知能量P_s＝0.25W，汇报能量为P_x＝0.11W，报告时长t_x＝100μs。

图6是能量消耗与参数α的关系图。如图6所示，在协作感知方法相同的情况下，当协作用户数量增加的时候，能量消耗也会增加。对于相同的协作用户数量，本发明方法比传统协作感知方法的能量消耗会小很多，因此可以证明本发明能够很好地实现绿色通信。

图7是能量消耗与参数η的关系图。如图7所示，设置参与协作的用户数量相同，当α相同的情况下，随着η的增加，能量消耗会增加，是因为本地感知能量比判决汇报的能量消耗要大，随着本地感知的占比增加，总的能量消耗就会增加。在η相同的条件下，α越大，能量消耗越大，是因为，当α越大时候，η相同，但是本地感知的总占比会增加，与此同时，判决汇报的总占比也会增加，因此，α越大，能量消耗越大。

图8是平均感知时间和整体虚警概率的关系图。如图8所示，本发明方法在降低平均感知时间上面相对于传统协作感知方法具有很大的优势，能够大大降低感知时间。对于本发明方法来说，当主传输用户的发送信噪比越高的时候，能量消耗越低，是因为越高，在相同的整体虚警概率的情况下，次级用户的本地虚警概率越低，感知时间就会降低。当主传输用户的相同的情况下，当主传输用户和次级用户之间的信道质量越高，能量消耗越低，这是因为，在其他条件相同的情况下，信道质量越高，次级用户的本地感知能量越低，因此会带来较少的能量消耗。

图9是能量消耗与整体虚警概率的关系图。如图9所示，本发明方法相对于传统方案，具有明显的优势。对于本发明方法来说，当主传输用户的发送信噪比越高的时候，能量消耗越低，是因为越高，在相同的整体虚警概率的情况下，次级用户的本地虚警概率越低，能量消耗就会越低。当主传输用户的相同的情况下，当主传输用户和次级用户之间的信道质量越高，能量消耗越低，这是因为，在其他条件相同的情况下，信道质量越高，次级用户的本地感知能量越低，因此会带来较少的能量消耗。

综上可知，本发明方法在异构网络中将认知无线电技术和协作通信技术进行结合，可以有效减少感知过程的时间开销和能量开销，实现低成本的异构网络协作感知。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。