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IEEE 802.22网络中选取预留子信道个数的方法

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一种无线通信技术领域的IEEE 802.22网络中选取预留子信道个数的方法，该方法同时考虑了频谱感知机制，在帧节点处详细分析了服务完成用户的离开和新用户的到达，并准确得到了马尔科夫链的状态转移概率矩阵。通过离散时间马尔科夫链分析，本发明得到了吞吐量、强迫中断率和切换队列的平均排队时延三种最主要性能指标的定量表达式，并根据应用场景对各性能指标的具体要求来权衡各项性能指标来选取合适的预留子信道个数；具有技术复杂度低，效率高，适用面广等优点，适用于认知无线电网络的性能预测或者资源管理。

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公开/公告号CN102123424A

专利类型发明专利
公开/公告日2011-07-13

原文格式PDF
申请/专利权人上海交通大学;
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申请/专利号CN201110063728.5
发明设计人张元虎;何晨;蒋铃鸽;
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申请日2011-03-16
分类号H04W24/06;H04W28/26;
代理机构上海交达专利事务所;
代理人王锡麟
地址 200240 上海市闵行区东川路800号
入库时间 2023-12-18 03:00:25

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-03-30

未缴年费专利权终止 IPC(主分类):H04W24/06 授权公告日:20131225 终止日期:20170316 申请日:20110316

专利权的终止
2013-12-25

授权

授权
2011-08-24

实质审查的生效 IPC(主分类):H04W24/06 申请日:20110316

实质审查的生效
2011-07-13

公开

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说明书

技术领域

本发明涉及的是一种无线通信技术领域的方法，具体是IEEE 802.22网络中选取预留子信道个数的方法。

背景技术

2004年美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission，FCC)指出，由于分配给电视广播的VHF/UHF频带空闲时间过多，所以在不影响授权用户(Licensed User)业务的前提下，允许非授权用户(Unlicensed User)通过认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术使用这一频带的空闲频谱资源。同年11月，IEEE 802.22工作组成立。IEEE 802.22标准旨在人口较少的乡村地区部署无线区域网(Wireless RegionalArea Networks，WRAN)，以使用电视广播频带的空闲频谱，同时要保证对工作在电视广播频带内的授权用户不造成有害干扰。这一标准定义了工作在54MHz-862MHz VHF/UHF电视广播频带范围内的，固定式点到多点(Point to Multipoint，PMP)的WRAN的空中接口(包括PHY层和MAC层)，这也是世界上第一个真正将认知无线电技术投入实际应用的标准。

国内外许多研究机构对IEEE 802.22标准展开了深入而广泛的研究工作，经对现有文献检索发现，参考文献“Spectrum Sensing Using Cyclostationary Properties and Application to IEEE 802.22WRAN”(H.Chen，W.Gao，D.G Daut.IEEE GlobeCOM′07，2007，3133-3138)(把循环平稳特征检测应用到IEEE 802.22WRAN中)针对IEEE 802.22协议的特点提出了一种的循环平稳特征检测技术。该研究改进了IEEE 802.22的PHY层频谱感知技术，该技术可以使IEEE 802.22网络在低信噪比的环境中也能具有很好地感知频谱的使用情况。但是该研究仅仅是对IEEE 802.22协议PHY层的改进，这种改进虽然提高了网络的频谱感知准确度，但是同时带来了很大的开销，该研究并没有对这种用开销换取频谱感知性能提升是否值得进行网络级的分析。

而基于MAC的研究有“Intra-cell channel allocation scheme in IEEE 802.22 networks”(S.Debroy，M.Chatterjee.IEEE CCNC′10，2010，1-6)(IEEE 802.22网络中小区内的信道分配策略)等，该文在单小区的环境下给出了IEEE 802.22网络中的一种信道非配策略，基站和用户端设备(Consumer Premise Equipment，CPE)在空闲信道上交换控制信息。但是该研究的分析模型非常理想化，既没有考虑频谱感知机制，也没有考虑信道预留机制，因此从这样的分析模型得出的结论只能说有一定的理论研究参考价值，并不能用于实际的IEEE 802.22网络中。

目前所有针对IEEE 802.22的研究工作基本都是着眼于局部技术的改进，或者是在比较简单的分析模型下提出某种策略以提升网络性能，迄今为止还没有研究人员在考虑完整MAC层协议的情况下，提出IEEE 802.22网络的无线资源管理的方法。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种IEEE 802.22网络中选取预留子信道个数的方法，在单小区场景下，针对饱和情况下基于非竞争带宽请求(Bandwidth Request，BR)机制的IEEE 802.22网络进行选取预留子信道。该方法同时考虑了频谱感知机制，在帧节点处详细分析了服务完成用户的离开和新用户的到达，并准确得到了马尔科夫链的状态转移概率矩阵。通过离散时间马尔科夫链分析，本发明得到了吞吐量、强迫中断率和切换队列的平均排队时延三种最主要性能指标的定量表达式，并根据应用场景对各性能指标的具体要求来权衡各项性能指标来选取合适的预留子信道个数。该发明具有技术复杂度低，效率高，适用面广等优点，适用于认知无线电网络的性能预测或者资源管理。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

第一步，获取网络环境的系统参数，即基站个数、用户端设备个数、子信道个数、预留子信道数、切换队列容量、TDD帧的持续时间、带外感知的虚警概率、带内感知的虚警概率、使用子信道的授权用户和用户端设备发送数据的速率，以及每帧结束时用户端设备结束使用子信道概率、授权用户占用子信道的概率和结束使用子信道的概率。

第二步，根据第一步得到的系统参数构建系统状态空间，并分别求得离开事件和到达事件的转移概率矩阵P₁和P₂，并综合得到系统转移概率矩阵P以及系统稳态。

所述的系统状态空间是指Ω＝{(i，j，k)|0≤i≤C，0≤j≤C，i+j≤C，0≤k≤Q}，其中i是子信道上授权用户的个数，j是子信道上CPE的个数，k是切换队列中CPE的个数。

所述的离开事件是指：在帧节点处，系统先经历服务完成用户的离开的事件，根据事件前后系统状态的变化可直接得到离开事件的转移概率矩阵P₁，具体如下：

$P_{1 (i, j, k) \to (i^{'}, j^{'}, k^{'})} = (\begin{matrix} i \\ i - i^{'} \end{matrix}) μ_{in}^{i - i^{'}} {(1 - μ_{in})}^{i^{'}} (\begin{matrix} j \\ j - j^{'} \end{matrix}) μ_{c}^{j - j^{'}} {(1 - μ_{c})}^{j^{'}},$ 其中：(i，j，k)∈Ω，0≤i′≤i，0≤j′≤j，k′＝k，并且状态空间Ω中其他状态间的转移概率为0。

所述的到达事件是指：在帧节点处，系统在离开事件后，再次经历新用户到达的事件；通过将未被授权用户占用的子信道对应的转移概率矩阵求和得到到达事件的转移概率矩阵其中：(i，j，k)∈Ω，0≤i′≤i，0≤j′≤j，k′＝k，并且状态空间Ω中其他状态间的转移概率为0，0≤u≤m₁+m₂，0≤v≤n₂+n₃，也即0≤u≤j′-j″，0≤v≤C-j′-i″+u，即空闲的子信道的个数；r^(u，v)＝F_R(n₃)，即预留的子信道的个数；

所述的系统转移概率矩阵P为转移概率矩阵P₁和P₂的矩阵相乘，即

$P_{(i, j, k) \to (i^{'''}, j^{'''}, k^{'''})} = \underset{(i^{'}, j^{'}, k^{'}) \in Ω}{Σ} P_{1 (i, j, k) \to (i^{'}, j^{'}, k^{'})} P_{2 (i^{'}, j^{'}, k^{'}) \to (i^{'''}, j^{'''}, k^{'''})} .$

所述的系统稳态π_i，j，k是指采用平衡方程求得的系统转移概率矩阵的系数，具体为：其中：(i，j，k)∈Ω。

第三步，根据系统稳态得到网络吞吐量、强迫中断率和平均排队时延相对于预留子信道个数的函数并获得预留子信道个数。

所述的函数具体是指：

1)网络吞吐量的函数：ρ_total＝ρ_in+ρ_WRAN，其中： $ρ_{in} = \underset{(i, j, k) \in Ω}{Σ} π_{i, j, k} \cdot i σ_{in},$

2)强迫中断率的函数：

其中：为系统达到稳态时，经过离开事件后系统状态概率分布。

3)平均排队时延的函数：

$T_{wait} = {T_{wait}}^{'} - T_{f} = (\frac{E (q)}{E (N_{handoff})} - 1) \cdot T_{f},$ 其中：

$E (N_{handoff}) = \underset{(i^{'}, j^{'}, k^{'}) \in Ω}{Σ} Σ_{x = 0}^{C - i^{'} - j^{'}} Σ_{v = 0}^{C - i^{'} - j^{'} - x} Σ_{u = 0}^{j^{'}} Σ_{w = 0}^{j^{'} - u} {\tilde{π}}_{i^{'}, j^{'}, k^{'}} F_{r^{(u, w, x, v)}} (k^{''}),$ $N_{free}^{(u, w, x, v)} = n_{3} - r^{(u, w, x, v)},$ $r^{(u, w, x, v)} = F_{R} (n_{3}), E (q) = \underset{(i^{''}, j^{''}, k^{''}) \in Ω}{Σ} {\hat{π}}_{i^{''}, j^{''}, k^{''}} \cdot k^{''},$ ${\hat{π}}_{i^{''}, j^{''}, k^{''}} = \underset{(l, m, n) \in Ω}{Σ} {\hat{π}}_{l, m, n} P_{2 a (l, m, n) \to (i^{''}, j^{''}, k^{''})},$ 其中：为系统达到稳态时，经过到达事件a后的系统状态的概率分布。

所述的预留子信道个数通过以下方式获得：根据所得到各项性能指标相对预留子信道个数的函数，以及所在应用场景对各项性能指标的具体要求，权衡各项性能指标来选取合适的预留子信道个数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：从IEEE 802.22具体的MAC层机制出发，考虑了频谱感知的虚警概率和子信道预留机制，通过精确到每个帧节点的分析模型得到一系列性能指标，这样的可以更精确地预测实际网络的性能，由于得到了各项性能指标的定量表达式，本方法可以根据应用场景对各性能指标的具体要求，权衡各项性能指标来选取合适的预留子信道个数。

附图说明：

图1为本发明在分析过程中的状态转移图。

图2为本发明在分析过程中的子信道分类图。

图3为本发明中WRAN吞吐量理论曲线和仿真曲线的比较图。

图4为本发明中强迫中断率理论曲线和仿真曲线的比较图。

图5为本发明中平均排队时延理论曲线和仿真曲线的比较图。

具体实施方式：

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例

如图1和图2所示，本实施例的场景为包含1个基站的单小区IEEE 802.22网络，小区内有100个固定式CPE。子信道数为C＝8，预留子信道个数为R，TDD帧持续时间T_f＝10ms。带外感知的虚警概率为p_fo＝0.08，带内感知的虚警概率为P_fi＝0.08。使用子信道的授权用户和CPE分别以σ_in＝500Kb/s和σ_CPE＝300Kb/s发送数据。每帧结束时，CPE结束使用子信道概率为μ_c＝0.08，授权用户占用子信道的概率为p，结束使用子信道的概率μ_i＝0.2，切换队列的容量为Q＝3。下面对p＝0.02，0,05，0.1，0.2，R＝1，2，3，4，5，6，7的每种取值，都以本实施例的技术方案计算出网络的性能指标，再通过不同取值时的理论结果和仿真结果比较来验证本方法的准确性。

第一步，获取网络环境的系统参数。

基站个数为1，CPE个数为100，子信道个数为C＝8，预留子信道个数为R，切换队列的容量为Q＝3，需要满足N＞＞C+Q，TDD帧持续时间T_f＝10ms，带外感知的虚警概率为P_fo＝0.08，带内感知的虚警概率为P_fi＝0.08，使用子信道的授权用户和CPE分别以σ_in＝500Kb/s和σ_CPE＝300Kb/s发送数据，每帧结束时，CPE结束使用子信道概率为μ_c＝0.08，授权用户占用子信道的概率为p，结束使用子信道的概率μ_in＝0.2。

系统的状态空间为：

Ω＝{(i，j，k)|0≤i≤C，0≤j≤C，i+j≤C，0≤k≤Q}。(1)

离开事件的转移概率矩阵P₁为

其中(i，j，k)∈Ω，0≤i′≤i，0≤j′≤j，k′＝k，并且状态空间Ω中其他状态间的转移概率为0。

根据图2把到达事件a前的子信道分为3类，数目分别为i′，j′，C-i′-j′，i′为授权用户占用的子信道数，j′为CPE占用的子信道数。将j进一步分为三类，数目分别为图中的m₁，m₂，m₃，分别为授权用户强制占用的子信道数，发生带内感知虚警的子信道数，以及剩余子信道数。再将剩余子信道数C-i′-j′也分为三类，数目分别为n₁，n₂，n₃，分别为授权用户占用的子信道数，发生带外感知虚警的子信道数，以及剩余子信道数。

假设m₁＝u，n₂＝v，有

$(\begin{matrix} m_{1} = u \\ m_{2} = j^{'} - j^{''} - u \\ m_{3} = j^{''} \\ n_{1} = i^{''} - i^{'} - u \\ n_{2} = v \\ n_{3} = C - j^{'} - i^{''} + u - v \end{matrix}), - - - (3)$

式中：0≤u≤m₁+m₂，0≤v≤n₂+n₃，也即0≤u≤j′-j″，0≤v≤C-j′-i″+u。

在到达事件a后子信道数按图2重新分配的概率为

$p_{1} = (\begin{matrix} j_{2} \\ m_{1} \end{matrix}) (\begin{matrix} j_{2} - m_{1} \\ m_{2} \end{matrix}) (\begin{matrix} C - i_{2} - j_{2} \\ n_{1} \end{matrix}) (\begin{matrix} C - i_{2} - j_{2} - n_{1} \\ n_{2} \end{matrix}), - - - (4)$

m₁和n₁部分有授权用户到达概率为

$p_{2} = p^{m_{1} + n_{1}}, - - - (5)$

m₂部分没有授权用户到达并且发生带内感知虚警的概率为

$p_{3} = {((1 - p) P_{fi})}^{m_{2}}, - - - (6)$

m₃部分既没有授权用户到达也没有发生带内感知虚警的概率为

$p_{4} = {((1 - p) (1 - P_{fi}))}^{m_{3}}, - - - (7)$

n₂部分没有授权用户到达并且发生带外感知虚警的概率为

$p_{5} = {((1 - p) P_{fo})}^{n_{2}}, - - - (8)$

n₃部分既没有发生授权用户到达也没有发生带外感知虚警的概率为

$p_{6} = {((1 - p) (1 - P_{fo}))}^{n_{3}}, - - - (9)$

因此状态(i′，j′，k′)到状态(i″，j″，k″)的转移概率P_{2a(i′，j′，k′)→(i″，j″，k″)}为

$P_{2 a (i^{'}, j^{'}, k^{'}) \to (i^{''}, j^{''}, k^{''})}^{(u, v)} = p_{1} p_{2} p_{3} p_{4} p_{5} p_{6}, - - - (10)$

其中0≤i′≤i″，0≤j″≤j′，i″+j″≤C，k″＝F_Q(k′+j′-j″)，并且状态空间Ω中其他状态间的转移概率为0。

此刻基站认为空闲子信道数为m₃+n₃，所以预留的子信道的个数为

r^(u，v)＝F_R(n₃)。 (11)

此时空闲的子信道的个数为

$N_{free}^{(u, v)} = n_{3} - r^{(u, v)} . - - - (12)$

根据u，v的取值范围，可得到到达事件a的转移概率矩阵P_2a

$P_{2 a (i^{'}, j^{'}, k^{'}) \to (i^{''}, j^{''}, k^{''})} = Σ_{u = 0}^{j^{'} - j^{''}} Σ_{v = 0}^{C - j^{'} - i^{''} + u} P_{2 a (i^{'}, j^{'}, k^{'}) \to (i^{''}, j^{''}, k^{''})}^{(u, v)}, - - - (13)$

其中0≤i′≤i″，0≤j″≤j′，i″+j″≤C，k″＝F_Q(k′+j′-j″)，并且状态空间Ω中其他状态间的转移概率为0。

所以到到达事件的转移概率矩阵P₂为

$P_{2 (i^{'}, j^{'}, k^{'}) \to (i^{'''}, j^{'''}, k^{'''})} = \underset{k^{''} = k^{'''} + F_{r^{(u, v)}} (k^{''})}{\underset{j^{''} = j^{''} - N_{free}^{(u, v)} - F_{r^{(u, v)}} (k^{''})}{\underset{i^{''} = i^{'''}}{Σ}}} P_{2 a (i^{'}, j^{'}, k^{'}) \to (i^{''}, j^{''}, k^{''})}^{(u, v)}, - - - (14)$

根据下式求出总的转移概率矩阵P

$P_{(i, j, k) \to (i^{'''}, j^{'''}, k^{'''})} = \underset{(i^{'}, j^{'}, k^{'}) \in Ω}{Σ} P_{1 (i, j, k) \to (i^{'}, j^{'}, k^{'})} P_{2 (i^{'}, j^{'}, k^{'}) \to (i^{'''}, j^{'''}, k^{'''})}, - - - (15)$

假设稳态概率为π_i，j，k，则可根据如下的平衡方程求出稳态概率π_i，j，k，

$(\begin{matrix} \underset{(l, m, n) \in Ω}{Σ} π_{l, m, n} P_{(l, m, n) \to (i, j, k)} = π_{i, j, k} \\ \underset{(i, j, k) \in Ω}{Σ} π_{i, j, k} = 1 \end{matrix}, - - - (16))$

其中(i，j，k)∈Ω。

第三步，根据系统稳态得到网络吞吐量、强迫中断率和平均排队时延相对于预留子信道个数的函数并获得预留子信道个数。

1)吞吐量。授权用户网络的吞吐量为

$ρ_{in} = \underset{(i, j, k) \in Ω}{Σ} π_{i, j, k} \cdot i σ_{in} . - - - (17)$

WRAN的吞吐量为

$ρ_{WRAN} = \underset{(i, j, k) \in Ω}{Σ} π_{i, j, k} \cdot j σ_{CPE} . - - - (18)$

整个网络的吞吐量为

ρ_total＝ρ_in+ρ_WRAN。 (19)

2)强迫中断率。系统达到稳态时，经过离开事件后系统状态概率分布为

${\tilde{π}}_{i^{'}, j^{'}, k^{'}} = \underset{(i, j, k) \in Ω}{Σ} π_{(i, j, k)} P_{1 (i, j, k) \to (i^{'}, j^{'}, k^{'})} . - - - (20)$

强迫中断率为

$P_{force} = \underset{(i^{'}, j^{'}, k^{'}) \in Ω}{Σ} \underset{u + w > Q - k^{'}}{Σ} {\tilde{π}}_{i^{'}, j^{'}, k^{'}} (\begin{matrix} j^{'} \\ u \end{matrix}) (\begin{matrix} j^{'} - u \\ w \end{matrix}) p^{u} {((1 - p) P_{fi})}^{w} {((1 - p) (1 - P_{fi}))}^{j^{'} - u - w} . - - - (21)$

3)平均排队时延。

假设系统达到稳态时，到达事件a后的系统状态的概率分布为

${\hat{π}}_{i^{''}, j^{''}, k^{''}} = \underset{(l, m, n) \in Ω}{Σ} {\tilde{π}}_{l, m, n} P_{2 a (l, m, n) \to (i^{''}, j^{''}, k^{''})}, - - - (22)$

平均队列长度为

$E (q) = \underset{(i^{''}, j^{''}, k^{''}) \in Ω}{Σ} {\hat{π}}_{i^{''}, j^{''}, k^{''}} \cdot k^{''} . - - - (23)$

令图2中m₁＝u，m₂＝w，n₁＝x，n₂＝v，则0≤u≤j′，0≤x≤C-i′-j′，0≤w≤j′-u，0≤v≤C-i′-j′-x，则m₃＝j′-u-w，n₃＝C-i′-j′-x-v。此时经过到达事件a，系统状态变为，

$(\begin{matrix} i^{''} = i^{'} + u + x \\ j^{''} = j^{'} - u - w \\ k^{''} = F_{Q} (k^{'} + u + w) \end{matrix}), - - - (24)$

此时系统预留子信道数为

r^{(u，w，x，v)}＝F_R(n₃)， (25)

除预留子信道外，空闲的子信道数为

$N_{free}^{(u, w, x, v)} = n_{3} - r^{(u, w, x, v)}, - - - (26)$

平均每帧持续时间内由切换队列进入预留子信道的CPE的个数为

所以平均排队时延为

$T_{wait} = {T_{wait}}^{'} - T_{f} = (\frac{E (q)}{E (N_{handoff})} - 1) \cdot T_{f} . - - - (28)$

根据所得到各项性能指标相对预留子信道个数的函数，以及所在应用场景对各项性能指标的具体要求，权衡各项性能指标来选取合适的预留子信道个数。

通过仿真实验评价了本实施例预测认知无线电网络性能的准确性，以及如何来权衡各项性能指标选择合适的预留子信道个数。图3、图4及图5分别给出了本实施例中吞吐量、强迫中断率和平均排队时延三种性能指标理论值和仿真值的比较，仿真环境如下：仿真时间为10000s，仿真考虑了完整的频谱感知机制，每隔256T_f出现一次全局静默期，持续时间为4T_f，此时基站和所有的CPE停止通信，帧间感知的虚警概率和漏警概率都为0.01，带外感知的漏警概率为P_mo＝0.08，带内感知的漏警概率为P_mi＝0.08。从图中可以看出，理论分析结果和仿真结果比较吻合。同时可以看出，当预留子信道个数R增加时，WRAN吞吐量ρ_WRAN减小，强迫中断率P_force减小，平均排队时延T_wait减小，因此增大R会显著地降低P_force，并且明显地降低T_wait，但同时却会极大地降低ρ_WRAN，所以参数R的选取应考虑不同的场景对ρ_WRAN、P_force和T_wait的具体要求。

以上仿真实验可以说明，本实施例可以准确地预测认知无线电网络的吞吐量、强迫中断率和平均排队时延三项性能，并且可以为合理地选取预留子信道个数提供理论依据，同时具有技术复杂度低，效率高，适用面广等优点，有着良好的应用前景。

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