一种联合信道分配的认知无线电网络路由方法

摘要

本发明公开一种认知无线电网络路由方法，针对现有技术没有考虑主用户到达率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响，传输时延大，造成路由时间长的缺陷，设计一种适用于具有非对称信道的分布式多跳认知无线电网络的路由方法，在全局信道分配的基础上，结合认知用户使用可用授权信道的概率，在路由选择时以每个信道的有效传输时延作为路由选择指标，选择最小的有效传输时延和的路径作为路由路径，优化了网络的整体性能。

说明书

技术领域

本发明属于认知无线电网络通信技术领域，特别涉及到具有非对称信 道的分布式认知无线电网络中认知用户使用某个授权信道，完成最优 路由路径选择的方法。

背景技术

随着绿色信息通信技术的迅猛发展，人们对无线频谱资源的业务需求 有了极大地提高。现有的无线网络主要采用固定频谱分配策略导致了 频谱利用率低下，为了解决频谱利用率低下的问题，设计一种能够动 态感知和精确地接入未被使用的授权信道的技术是非常有必要的。认 知无线电（Cognitive Radio, CR）技术应运而生，已成为下一代网 络中有效利用无线频谱的关键技术。在认知无线电网络中，存在两种 类型的用户：主用户和认知用户。主用户使用固定频谱分配的传统网 络通信系统，认知用户必须能够动态检测主用户的出现和主用户的再 现，能够主动感知、识别并智能访问主用户未使用的授权信道，并且 在主用户出现时能够快速退出正在使用的信道而不能干扰主用户的使 用相应的授权信道，认知无线电技术这种用户共享授权信道的方式极 大提高了频谱利用率。

由于认知无线电网络中可用频谱的时变性、多样性和差异性，使得传 统无线网络路由算法不再适用于认知无线电网络。相对于固定频谱分 配的无线网络，认知无线电网络的路由具有以下的特点：首先，任何 一个认知用户通过自身的认知设备动态感知可用的授权频谱以形成可 用频谱集合，此时每个认知用户的可用频谱可能都不相同；其次，认 知无线电网络中的认知用户是动态变化的，这将导致认知网络拓扑动 态变化，在进行路由选择时需要考虑频谱的可用概率；最后，认知无 线电网络中的可用信道随着时间、节点位置的不同而动态变化， 频谱的不可用性造成频谱进行切换、认知用户的同频退避和排队，如 果认知用户不进行及时的切换将会对主用户的通信造成干扰。

近些年来，致力于认知无线电网络路由算法的研究越来越多，主要的 研究成果有：（1）稳定性路由算法（参见文献：Shih C F, Liao  W J, Chao H L. Joint Routing and Spectrum Allocat ion for Multi-Hop Cognitive Radio Networks with Route  Robustness Consideration[J]. IEEE Trans. on Wireless  Communications, 2011,10(9): 2940-2949.）：该路由机制考虑了 在填充式认知无线电网络中路由路径的稳定性，网络中的用户选择可 用概率最大的信道最为传输信道，然后设计一种多项式时间算法进行 信道分配，使得网络系统的吞吐量最大化。与现有路由算法相比，该 算法在选择最优路由的同时保证了系统吞吐量增益。（2）联合跨层与 动态频谱分配路由算法 (参见文献：Lei Ding, Tommaso Melodi a, Stella N. Batalama. Cross-Layer Routing and Dynami c Spectrum Allocation in Cognitive Radio Ad Hoc Netw orks[J], IEEE Transactions on Vehicular Technology, 20 10, 59(4):1969-1979.)： 该路由方法在认知无线电网络的基础上 考虑了动态频谱分配与路由层联合设计路由算法的问题。该路由算法 在一定程度上保证网络最大吞吐量的基础上最小化时延和公平的带宽 分配。

通过大量的调研发现和基于以上的讨论，现有技术路由算法都没有考 虑主用户的到达率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响。因此 ，设计一种适用于多跳具有非对称性信道分布式认知无线电网络的路 由算法，并且能够节省网络资源和提高网络的整体性能的研究将具有 十分重要的意义。

发明内容

本发明所要解决的问题是：针对现有路由技术中没有考虑主用户到达 率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响，传输时延大，造成路 由时间长的缺 陷，设计一种适用于多跳具有非对称信道分布式认知无线电网络的路 由方法，在全局信道分配的基础上，结合认知用户使用可用授权信道 的概率，在路由选择时以每个信道的有效传输时延作为路由选择指标 ，选择最小的有效传输时延和的路径作为路由路径，优化了网络的整 体性能。

本发明解决上述问题的技术方案是：在用户随机分布的多跳具有非对 称信道分布式网络结构的认知无线电网络中，所有的认知用户根据网 络中授权频谱的可用性，主动感知自身可用的频谱并确定与邻居用户 共有的公共授权信道。本发明的方法不仅考虑认知无线电网络的频谱 和认知用户动态变化特性，而且考虑主用户的到达率和认知用户竞争 使用信道对网络性能的影响。以有效提高整个认知无线电网络的整体 性能为目的，提出一种联合信道分配的认知无线电网络路由选择方法 ，该方法首先计算认知用户使用某个信道的概率，在全局信道分配的 基础上，以信道的有效传输时延作为边权值，认知用户选择具有最小 边权值的认知用户作为下一跳，得到最优的路由路径。

具体包括以下步骤：

一种联合信道分配的认知无线电网络路由方法，认知用户确定其可用 授权信道集合；主用户根据主用户使用授权信道的到达率λ_p和授权信 道为主用户服务的服务率μ_p，根据公式，计算主用户不使用授权信 道的概率；认知用户根据认知用户使用授权信道的到达率λ_c和授权信 道被认知用户使用的服务率μ_c，根据公式计算认知用户之间竞争使 用授权信道的概率；由此，根据公式计算认知用户使用某个授权信道 的概率；根据信道容量、认知用户使用某个授权信道的概率，调用 公式：计 算用户i和j之间第k个公共信道的有效传输速率，由此根据颜色敏感图 论着色算法得到最大化吞吐量的全局信道分配表；根据相邻用户间公 共信道有效传输时延、数据包所需要的总时延确定边权值，依据边权 值在全局信道分配表中选择路由路径。

颜色敏感图论着色算法具体为：根据公式：，和计算网络中认知用 户标记及对应的信道颜色标记，其中，表示与用户i和j之间公共信道 k造成相互干扰的用户数；所有认知用户分配信道时顺次选择标注值l abel_n最大的认知用户，将对应的信道颜色标记的信道分配给该认知用 户，从可用授权信道集合中删除已经分配的信道，直到所有的认知用 户的可用授权信道集合为空集，获得全局信道分配表。所述计算边权 值的具体计算方法为：根据大小为L的数据包在两个相邻用户i和j之间 第k个公共信道的有效传输时延，源节点S到目的节点D的路由路径r中 节点i和j之间第k个公共信道数据包所需要的总的时延，根据公式确 定两个相邻用户i和j之间第k个公共边的边权值。认知用户在全局信道 分配表中，顺次选择具有最小边权值的用户作为路由的下一跳。

本发明的路由选择方法是一个跨层的设计，在全局信道分配的基础上 ，综合考虑主用户的出现和认知用户竞争使用授权信道，计算认知用 户使用某个授权信道的概率，再通过选择最小的有效传输时延作为路 由指标进行选路。通过上述的认知无线电网络路由方法，网络中的资 源得到更为有效利用，使得网络吞吐量最大化，在提高整个网络系统 频谱利用率的同时，减小路由时间。

附图说明：

图1为本发明中认知无线电网络的系统模型图

图2（a）为本发明中主用户使用授权信道的排队模型

图2（b）为本发明中认知用户使用授权信道的排队模型

图3为本发明中全局信道分配算法的流程图

图4为本发明中提出的路由选择方法的流程图

具体实施方式

具有非对称信道分布式结构的多跳认知无线电网络，网络中不存在集 中控制的认知用户，认知用户间进行分布式的消息交换。根据认知无 线电网络中频谱的动态特点，该网络的拓扑结构和各个节点的可用信 道的动态变化，路由的选择与频谱的可用性密切相关，因此在全局信 道分配的基础上进行路由的选择具有更好网络的整体性能。同时，节 点具有主动感知的功能，能够及时感知主用户正在使用授权信道和主 用户再次使用授权信道，并且将感知的信道信息进行转发，同时各个 用户能根据信道的可用信息进行准确切换和重建路由。认知用户这种 机会利用频谱的方式极大提高了网络的频谱利用率。

在具有非对称信道分布式的认知无线电网络中，认知用户主动感知自 身可用的频谱并确定与邻居用户共有的公共授权信道。本发明的方法 不仅考虑认知无线电网络的频谱和认知用户动态变化特性，而且考虑 主用户的到达率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响，以有效 提高整个认知无线电网络的整体性能为目的，提出一种联合信道分配 的认知无线电网络的路由选择方法。

以下结合附图和具体实例对本发明的实施作具体描述。

如图1所示为认知无线电网络模型结构简图，其中SU₁～SU₁₆表示认知用 户，PU₁～PU₃表示主用户，其中的实线和彩色曲线表示用户之间通信 链路。在分布认知无线电填充式频谱接入的网络系统中，有N个认知用 户，根据分布式的网络特征可知，网络中没有中心控制的认知用户， 因此各个认知用户在网络中地位平等。任意两个相邻认知用户之间有 M′(M′=1,2,3....)个正交信道，而且认 知无线电网络中的每个认知用户都有相同的传输范围和干扰范围，但 是传输范围与干扰范围不同。每个认知用户通过频谱感知得到一个由 可用频谱组成的频谱池，而且该频谱池动态变化主要是由主用户动态 使用频谱引起的。在认知用户的通信时间内，授权信道的状态信息（ 信道容量、信道可用概率等）不变。每个认知用户通常选择使用频率 较低和传输距离较远的信道作为公共控制信道来和其他用户进行消息 的交换。任意一个认知用户周期地访问该公共控制信道以便获取所需 要交换的路由消息和控制信令，这样认知用户可以及时地重建路由或 切换消息传输信道更新网络拓扑，并且可使认知无线电网络的连通的 状态达到最好，路由的路径更稳定。

图3为本发明中全局信道分配算法的流程图，图4为本发明中提出的路 由选择方法的流程图。

主用户根据主用户使用授权信道的到达率λ_p和授权信道为主用户服务 的服务率μ_p，建立主用户即时拒绝的M|M|1|1排队模型，其中，第一 个M表示主用户到达过程服从泊松过程，第二个M表示服务过程也服从 泊松过程，后面的两个“1”表示该模型中只有一个服务窗口和系统的 容量是一个主用户，根据公式，计算主用户不使用授权信道的概率。

同样，根据认知用户使用授权信道的到达率λ_c和服务率μ_c，建立认 知用户竞争使用授权信道的M|M|1|K排队模型，该模型中M表示认知用 户使用授权信道的到达过程和服务过程均服从泊松过程，具有一个服 务窗口，并且系统可容纳的认知用户数目是K个。

根据公式计算认知用户之间竞争使用授权信道的概率，其中，p_cN-1|N为在 M′个授权信道中第N′个信道被占用时，恰好N′-1个信道被其他 N′-1个认知用户占用的概率，表示认知用户系统的系统强度。

对于某个授权信道来说，只有当主用户不使用且认知用户通过竞争得 到该信道使用权时，认知用户才能使用。根据公式计算认知用户使用 某个授权信道的概率（表示两个相邻用户i和j之间第k个公共信道的可 用概率）。

根据信道容量、认知用户使用某个授权信道的概率，调用公式：计 算两个相邻用户i和j之间第k个公共信道的有效传输速率，根据公式： ，和计算网络中认知用户标记及对应的信道颜色标记；其中，表示 与用户i和j之间公共信道k造成相互干扰的用户数；

网络中的所有认知用户分配信道时顺次选择标注值label_n最大的认知 用户，将对应的信道颜色标记的信道分配给该认知用户，从可用授权 信道集合中删除已经分配的信道，直到所有的认知用户的可用授权信 道集合为空集，通过这样的分配得到具有最大化吞吐量的全局信道分 配，其中用来标识相邻节点i和节点j间的信道k是否可用，M′表示两 个相邻认知用户的授权信道数，N表示认知用户数目，是相邻用户i和 j之间第k个公共信道的有效传输速率。

根据数据包大小为L的数据在两个相邻用户i和j之间第k个公共信道的 有效传输时延，源节点S到目的节点D的路由路径r中节点i和j之间第 k个公共信道数据包所需要的总的时延，确定两个相邻用户i和j之间 第k个公共边的边权值，网络中各个认知用户在选择路由路径时，选 择具有最小边权值的用户作为路由的下一跳。

1．全局信道分配

在认知无线电网络中，认知用户可以精确感知和利用频谱，但是传统 的信道分配可能会导致认知用户之间严重的干扰，因此信道分配的方 法需要最大的避免认知用户间同时使用同一条信道带来的干扰。全局 最优的信道分配算法（CSGC）每次分配信道时，通过标注准则将顶点 标上标号(label)，每个标号都与一个频谱相对应。根据i=arg max( label_n)选取标注值最大的顶点，对应的颜色标记col_i=color(i)分配 给该顶点。然后从用户i的颜色列表中删除已经分配的颜色col_i，以及 从与用户i的冲突用户的颜色列表中删除颜色col_i，同时删除这些顶点 间与该频谱相连的边。若某个顶点的频谱列表为空，则将该顶点从图 中删除，当所有顶点的关联颜色列表为空集时算法结束。

假设两个相邻节点i和节点j通过频谱感知得到信道k可用，则有，否 则。根据该信道分配算法的协作式最大总的有效速率准则进行标注 ，M′表示两个相邻认知用户的授权信道数，N表示认知用户数目。为 获得上述目的并考虑邻居用户冲突的情况下，其约束条件如下：

ⅰ.一个节点不能使用同一个信道接收多个节点的数据，也不能使用同 一个信道同时进行接收和发送，则相应的约束条件为

$\underset{i\in T\left(j\right)}{\Sigma }{l}_{\mathrm{ij}}^k+\underset{m\in T\left(j\right)}{\Sigma }{l}_{\mathrm{jm}}^k\le 1---\left(1\right)$

其中T(j)表示节点j的传输范围，用来标识相邻节点i和节点j间信道 k是否可用，用来标识相邻节点m和节点n间信道k是否可用，m是节点 j 传输范围内的节点；

ⅱ.当节点j正在使用信道k时，在节点j的接收节点的干扰范围内，其 它节点不能使用信道k进行通信，则相应的约束条件为

$l_{\mathrm{ij}}^k+\underset{m\in T\left(j\right),n\in I\left(j\right)}{\Sigma }{l}_{\mathrm{mn}}^k\le 1---\left(2\right)$

其中I(j)表示节点j的干扰范围,；表示相邻节点i和节点j间信道k是 否可用，用来标识相邻节点m和节点n间信道k是否可用，m是节点j干 扰范围内的节点；

ⅲ.考虑通信中的负载均衡，根据公式（3）计算网络中顶点标号，对 认知网络中认知用户进行标注，

${\mathrm{label}}_n=\underset{k\in l_n}{\max }\frac{\frac{b_{\mathrm{ij}}^k}{{\mathrm{Num}}_{\mathrm{ij}}^k+1}}{\underset{k=1}{\overset{M^{\prime }}{\Sigma }}{l}_{\mathrm{ij}}^k{b}_{\mathrm{ij}}^k}---\left(3\right)$

根据公式（4）计算对应的颜色标记，标注相应的认知用户可用信道。

${\mathrm{color}}_n=\arg \underset{k\in l_n}{\max }\frac{b_{\mathrm{ij}}^k}{{\mathrm{Num}}_{\mathrm{ij}}^k+1}---\left(4\right)$

其中，l_n表示节点n中可用颜色标记列表，表示用户i与用户j之间公 共信道使用频谱k可以得到的最大有效传输速率，表示与用户i和j之 间公共信道k造成相互干扰的用户数。

2．信道的可用概率

图2（a）为本发明中主用户使用授权信道的排队模型，图2（b）为本 发明中认知用户使用授权信道的排队模型。

在认知无线电网络中，认知用户使用主用户未使用的授权信道，而当 主用户出现时，认知用户能够快速地退出正在使用的授权信道。此时 ，认知用户等待主用户离开授权信道才使用。可将主用户随机使用授 权信道抽象为具有马尔科夫性的即时拒绝M|M|1|1排队模型，其状态转 移图如图2所示。在该排队系统中，主用户是排队模型的顾客，授权信 道是该系统的服务窗口。考虑主用户相继两次使用授权信道的时间间 隔T划分为三个时间间隔，主用户使用授权信道传输本身数据的时间t _p、认知用户重建路由的时间t_cr（t_cr为常数）和认知用户使用 授权信道传输数据的时间t_cc。将认知用户重建路由的时间t_cr作为主用 户在授权信道内的服务时间。根据排队模型，主用户的相继两次使用 授权信道的时间间隔T服从到达率为λ_p的泊松过程，其概率密度函数 是负指数函数，其中，表示主用户平均到达时间。主用户的服务时 间τ_p服从服务率为μ_p的泊松过程，其概率密度函数为负指数函数， 其中，，表示主用户的平均服务时间。设表示系统的强度，当ζ_p＜1时，系统处于稳定状态。状态“0”表示该授权信道处于空闲状态 ，认知用户可使用授权信道。状态“1”表示该授权信道处于繁忙状态 ，认知用户不能使用授权信道。从上述可知状态概率的稳态方程为，

$\left(\begin{array}{c}{\lambda }_p{p}_{p0}={\mu }_p{p}_{p1}\\ p_{p0}+p_{p1}=1\end{array}\right)---\left(5\right)$

其中，p_pi(i=0,1)表示在t时刻，系统内有i个主用户的概率。系统中没 有主用户使用授权信道的稳态解为，

$p_{p0}=\frac{1}{1+{\zeta }_p}=\frac{1}{1+\frac{{\lambda }_p}{{\mu }_p}}---\left(6\right)$

可知主用户不使用授权信道的概率为p_p0。

将认知无线电网络中具有相同到达率且相互通信的认知用户抽象为同 一个认知用户组，若授权信道处于空闲状态，可能有多个认知用户组 竞争使用该信道。类似于前面的分析，认知用户竞争使用授权信道视 为M|M|1|K排队模型，设网络中节点的服务率都相同，则有第K个认知 用户使用授权信道的服务时间服从参数为μ_K=μ_c的负指数分布，相应 的到达率服从参数为${\lambda }_K=\left(\begin{array}{cc}{\lambda }_c& 0\le K\le M^{\prime }\\ 0& M^{\prime }<K\end{array}\right)$，图3所示排队模型的状态转移图。在稳定状态 的情况下，对应的状态概率的稳 态方程为：

$\left(\begin{array}{c}{\lambda }_c{p}_{s0}={\mu }_c{p}_{c1}\\ {\lambda }_c{p}_{\mathrm{cn}-1}+{\mu }_c{p}_{\mathrm{cn}+1}=({\lambda }_c+{\mu }_c)p_{\mathrm{cn}},n\le M^{\prime }-1\\ {\lambda }_c{p}_{c{M}^{\prime }-1}={\mu }_c{p}_{c{M}^{\prime }}\end{array}\right)---\left(7\right)$

由归一化方程：，可计算得到所有信道中没有被认知用户占用的概率 为：

$p_{c0}=\frac{1-{\zeta }_c}{1-{\zeta }_c^{M^{\prime }+1}}---\left(8\right)$

进一步可以得到M′个授权信道中有N′个信道被认知用户占用的概率 为：

$p_{c{N}^{\prime }}{=\zeta }_c^{N^{\prime }}{p}_{c0}={\zeta }_c^{N^{\prime }}\frac{1-{\zeta }_c}{1-{\zeta }_c^{M^{\prime }+1}}---\left(9\right)$

以及N′个授权信道中第K个信道被认知用户占用的概率为。当M′个 授权信道中第N′个信道被占用时，恰好N′-1个信道被其他N′-1个认 知用户占用的概率为：

$p_{c{N}^{\prime }-1|N^{\prime }}{=C}_{M^{\prime }1}^{N^{\prime }-1}{p}_{\mathrm{ck}}=\frac{N^{\prime }}{M^{\prime }}·\frac{{\zeta }_c^{N^{\prime }}(1-{\zeta }_c)}{1-{\zeta }_c^{M^{\prime }+1}}---\left(10\right)$

只有当主用户不占用第k个授权信道时，认知用户才会竞争该信道，由 此可得，在M′个授权信道中第k个授权信道被认知用户占用的概率可 以表示为：

$p_{\mathrm{ij}}^k=p_{p0}\times p_{c{N}^{\prime }-1|N^{\prime }}---\left(11\right)$

3．确定信道的边权值作为路由指标

下面考虑本发明中的路由选择的指标，即信道的边权值。

根据信道容量得到传输数据量为L所需要的时间，同时考虑认知用户在 传输消息时的排队时延，退避时延和切换时延，将这些时延之和看作 信道的边权值。可通过香农公式得到各个信道容量。根据香农公式计 算认知用户的每个可用信道的信道容量，结合认知用户使用信道k的概 率，计算每个授权信道的信道有 效传输速率。根据公式计算数据包大小为L的有效传输时延。同时考 虑在相互的干扰范围内的两个相邻认知用户使用不同信道时会产生切 换时延，在路由路径上使用的相同信道导致同频退避时延，而在相互 的传输范围内使用相同的信道会增加排队时延，根据公式w_ij=t_ij+DT_ij计 算授权信道的有效传输时延，将有效时延w_ij作为授权信道的边权值， 并且以信道的边权值作为路由指标。

设X(i),X(j)分别表示用户i和j的可用信道集合，对于i≠j，X(i)和X (j)可能会不同。表示两个相邻用户i和j之间第k(k=1,2,…,M)个可用 的公共信道，表示两个相邻用户i和j之间第k个公共信道的信道带宽 ，根据香农公式可计算两个相邻用户i和j之间第k个公共信道的信道容 量，其中，表示在公共信道k上接收数据的认知用户j从发送数据的 认知用户i接收到的接收信噪比。两个相邻用户i和j之间第k个公共信 道的有效传输速率为：，表示两个相邻用户i和j之间第k个公共信道 的可用概率。设源认知用户发送的数据包大小为L，大小为L的数据包 在两个相邻用户i和j之间第k个公共信道的有效传输时延，其计算表 达式为：

$t_{\mathrm{ij}}^k=\frac{L}{b_{\mathrm{ij}}^k}---\left(12\right)$

具有非对称信道分布式多跳认知无线电网络中频谱是动态变化的，这 就造成频谱频繁切换，工作在不同频段上的节点在通信时需要进行频 谱切换，而工作在相同的频段上，就会出现传统的隐藏终端和暴露终 端问题，前者给通信带来切换时延，后者将导致退避时延，从而对网 络拓扑和信息在路径中传输的时延产生影响。

如果系统总的时延可以考虑切换时延、排队时延、退避时延，则根据 公式：

计算源节点S到目的节点D的路由路径r中节点i 和j之间第k个公共信道数据包所需要的总的时延。

通常在20 MHz～3 GHz范围的频谱，收发器的工作频段每改变10 M Hz需要10 ms的调节时间，假定路由路径中的源用户i需要经过N+1个 用户到达目的用户，则经过用户i的频谱宽度Band_i到下一个用户i+1的 频谱宽度Band_i+1产生的切换时延为：

$D_{\mathrm{switching}}=\underset{i=S}{\overset{N}{\Sigma }}l|{\mathrm{Band}}_i-{\mathrm{Band}}_{i+1}|---\left(13\right)$

其中l是比例系数，且l=10ms/10MHz；用户i与其他用户竞争使用信道 k的排队时延可以表示为：

$D_{\mathrm{queueing}}=\underset{i=1}{\overset{{\mathrm{Num}}_{\mathrm{ij}}^k}{\Sigma }}\frac{L_i}{W_{\mathrm{ij}}^k}---\left(14\right)$

其中L_i表示竞争节点i中处理的数据大小，表示与用户i和j之间公共 信道k造成相互干扰的用户数；退避时延表示为：

$L_{\mathrm{bachoff}}=\frac{L}{W_{e,\mathrm{ij}}^k}-\frac{L}{W_{\mathrm{ij}}^k}---\left(15\right)$

其中当前信道k表示非竞争等效带宽, 表示当前信道k占用的频带宽 度。当节点和路径都使用相同的频段时，切换时延为零，此时会产生 相应的退避时延。根据上述分析，源节点S到目的节点D的路由路径r中 节点i和j之间第k个公共信道数据包所需要的总的时延可以表示为，

${\mathrm{DT}}_{r,\mathrm{ij}}^k=D_{\mathrm{switchingr},\mathrm{ij}}^k+D_{\mathrm{queueingr},\mathrm{ij}}^k+D_{\mathrm{backoffr},\mathrm{ij}}^k---\left(16\right)$

在网络拓扑图1中，两个相邻用户i和j之间第k个公共边的边权值是与 其对应的实际公共信道k的有效传输时延，则有，

$w_{\mathrm{ij}}^k=t_{\mathrm{ij}}^k+{\mathrm{DT}}_{r,\mathrm{ij}}^k---\left(17\right)$

将式（17）作为信道的边权值，网络中各个认知用户在选择路由路径 时，将选 择具有最小边权值的用户作为路由的下一跳，该算法可以提高网络的 整体性能，具有更高的网络吞吐量。

本发明适用于认知无线电网络技术的领域，特别具有非对称信道的分 布式认知无线电网络。由于认知无线点网络的频谱具有时变性、差异 性和多样性，导致网络拓扑的动态变化，使得传统的无线网络路由算 法不再适用于认知无线电网络，需要设计一种适合于认知无线电网络 特点的路由算法。本发明考虑主用户的到达率和认知用户竞争使用信 道对网络性能的影响，提出一种联合信道分配的认知无线电网络路由 方法，在全局信道分配的基础上，选择最优的路由路径传输信息，提 高了网络的吞吐量和整体的性能。