一种面向认知网络的性能优化方法及系统

摘要

本发明实施例提出了一种面向认知网络的性能优化方法及系统，通过频谱感知、功率分配以及能量损耗的联合优化方案，采用协作技术达到有效提高认知网络的中断性能、降低认知网络中断概率，以及提高认知网络的能量效率的目的。其中，实现方法的系统包括：频谱感知模块、中断性能优化模块、传输性能优化模块、能耗优化模块。能耗优化模块中通过对认知网络中能量的统计分析，以及针对节点的分布概率及其能量估算，从而选择最佳的跳数和合适的次级用户数量，实现优化网络能耗的目标。

说明书

技术领域

本发明涉及一种面向认知网络的性能优化方法及系统，特别是涉及H04W无线通信网络技术领域。

背景技术

认知网络的定义是拥有认知能力，能感知当前网络环境，并根据这些条件做出分析、决策并采取行动的网络。它具有对网络环境的自适应能力，同时具有以端到端网络为目标，对以前决策的评判和未来决策的学习能力。认知无线电网络与传统的无线网络一样，包含至少一个认知节点，能够实现动态的频谱接入，使认知用户可以使用空闲的授权频谱。同时，网络认知节点能通过动态地感知和重构频谱分配，从而充分利用频谱资源，缓解无线通信频谱短缺问题。

实际应用中，由于噪声、温度、无线衰落等不利因素的存在，漏检和虚警导致主用户网络和认知网络之间存在相互干扰，使主用户通信受到有害干扰。当主用户的服务质量要求严格时，认知用户使用授权频谱的机会减小，使得认知网络的传输吞吐量受到局限，因此，最大化降低传输过程中节点的能量消耗，保证节点间的能量均衡从而延长网络的生命周期，仍然是现有技术未能解决的问题。

发明内容

发明目的：一个目的是提出一种面向认知网络的性能优化方法及系统，以解决现有技术存在的上述问题。本发明实施例在认知网络通信过程中，针对频谱感知和数据传输两方面分析，通过联合设计和优化，使认知网络性能得到提升。

技术方案：第一方面，提供了一种面向认知网络的性能优化方法，该方法包括以下步骤：

建立认知网络场景模型，该认知网络场景模型包含主级用户节点、次级用户节点，其中，一定范围内的次级用户节点组成一个节点簇，每个节点簇中包含一个节点簇头；主级用户节点用于向所有节点发送频谱信息；次级用户节点用于频谱和网络环境的感知并发送至簇头；节点簇用于和认知网络场景模型中的其他网络节点通信。

在认知网络场景模型中，根据节点簇的本地感知，构建节点簇的频谱感知模型，分析数据传输中的信号变化，优化中断性能。

在认知网络场景模型中，综合功率分配和节点簇头位置对中断性能的影响，进行功率分配和节点簇头位置的联合优化；当最优节点簇头位置存在障碍物时，利用其周围性能好的节点簇头协助通信。

构建认知网络场景模型的能耗模型，进一步引入伽马分布进行分析。

根据综合分析结果，选择对应的优化方案。

在第一方面的一些可实现方式中，节点簇能够独立进行本地感知，且节点簇的本地感知分为主用户不活动、主用户在使用授权信道两种状态，即：

式中，

式中，

根据本地感知结果，次级用户节点在检测到空闲的授权频谱后，通过感知的频谱空洞进行数据通信。其中，数据通信的方式进一步划分为两个时隙，在第一时隙中，所述次级用户节点传输信息给所述节点簇头和目的节点；在第二时隙中，所述次级用户节点和所述节点簇同时传输信息给目的节点。

在数据通信过程中，当信道容量低于数据传输速率时发生中断，根据不同情况下的中断分析获得中断概率，从而做出提高认知网络中断性能的方案。

在第一方面的一些可实现方式中，不同情况下的中断分析进一步划分三种情况，第一种中断情况发生在次级用户节点到节点簇头再到目的节点，以及次级用户节点到目的节点的信道都经历深衰落的阶段，此时主级用户节点不活动且所述次级用户节点的检测结果正确，信道容量低于数据传输速率；第二种中断情况发生在产生虚警情况的阶段，此时主级用户节点不活动，次级用户节点判断结果错误；第三种中断情况发生在产生漏检现象的阶段，此时主级用户节点活动，次级用户节点判决主级用户节点不存在，且信道容量低于数据传输速率。

根据次级用户节点的能量检测判决结果，以及主级用户节点不活动和主级用户节点是否存在的判断结果，认知网络的总中断概率为：

式中，

在第一方面的一些可实现方式中，联合优化进一步为根据功率分配和节点簇头位置两个参数，进行中断性能的优化；其中，次级用户节点、目的节点位于构建的椭圆的两个焦点上，节点簇头位于所述椭圆的曲线上；当信息接收端已知，发送端未知时，时变信道衰落系数为：

式中，

根据约束条件，归一化信道容量，则优化过程为满足多节点簇头协作通信时的信道容量最大，进一步为满足目的节点端的信噪比最大；其中，所述约束条件为：

式中，

所述归一化信道容量为：

式中，

在第一方面的一些可实现方式中，基于认知网络场景模型，从次级用户节点发送

式中，

在多跳网络中，所述节点簇头的总能消耗为：

式中，

在第一方面的一些可实现方式中，节点簇头的总能消耗具体为：

式中，

式中，

在第一方面的一些可实现方式中，在认知网络场景模型中引入伽马分布，则次级用户节点与节点簇头的总能耗为：

式中，

第二方面，提供了一种面向认知网络的性能优化系统，该系统包括：频谱感知模块、中断性能优化模块、传输性能优化模块、能耗优化模块；所述频谱感知模块用于构建协作频谱感知模型；所述中断性能优化模块用于共享不同节点簇头的天线和无线传输的广播特性，提高抵抗信道衰落的能力；所述传输性能优化模块用于根据功率分配分析，以及所述节点簇头的位置分布，联合分析优化所述认知网络场景模型的性能；所述能耗优化模块用于根据建立的能耗模型，通过引入伽马分布，分析所述认知网络场景模型中通信节点分布概率，从而制定用于提高网络能量效率的方案。

在第二方面的一些可实现方式中，频谱感知模型为：

式中，表示当前主级用户节点不活动，

式中，

在第二方面的一些可实现方式中，中断性能优化模块进一步为在数据通信过程中，当信道容量低于数据传输速率时发生中断，根据不同情况下的中断分析获得中断概率，从而做出提高认知网络中断性能的方案。

在第二方面的一些可实现方式中，传输性能优化模块根据功率分配和节点簇头位置两个参数，进行中断性能的优化；其中，次级用户节点、目的节点位于构建的椭圆的两个焦点上，节点簇头位于所述椭圆的曲线上；当信息接收端已知，发送端未知时，时变信道衰落系数为：

式中，

在第二方面的一些可实现方式中，能耗优化模块基于所述认知网络场景模型，从所述次级用户节点发送

式中，

在第二方面的一些可实现方式中，在多跳网络中，所述节点簇头的总能消耗为：

式中，

在第二方面的一些可实现方式中，分析中断概率的不同情况包括：第一种中断情况发生在次级用户节点到节点簇头再到目的节点，以及次级用户节点到目的节点的信道都经历深衰落的阶段，此时所述主级用户节点不活动且所述次级用户节点的检测结果正确，信道容量低于数据传输速率；第二种中断情况发生在产生虚警情况的阶段，此时所述主级用户节点不活动，次级用户节点判断结果错误；第三种中断情况发生在产生漏检现象的阶段，此时所述主级用户节点活动，所述次级用户节点判决主级用户节点不存在，且信道容量低于数据传输速率。

其中，中断概率进一步为：

式中，

在第二方面的一些可实现方式中，传输性能优化模根据约束条件，归一化信道容量，则优化过程为满足多节点簇头协作通信时的信道容量最大，进一步为满足目的节点端的信噪比最大；其中，约束条件为：

式中，

在第二方面的一些可实现方式中，归一化信道容量为：

式中，

在第二方面的一些可实现方式中，能耗优化模块根据伽马分布在多跳网络中，次级用户节点与节点簇头的总能耗为：

式中，

有益效果：本发明提出了一种面向认知网络的性能优化方法及实现该方法的系统，通过协作原理将改进的中继协作传输方案应用到认知网络中，同时根据判断出的节点簇头中断概率，优化网络参数，其中，频谱感知有效提高了认知网络的中断性能。针对中断性能的优化方案，本发明提出功率分配和节点簇头位置的联合优化方案，使得中断概率最小。在认知网络中在能量分析方面，引入伽马分布模型，弥补了现有认知网络研究领域对能量分析方面的不足，同时，提高了对节点簇头的分布概率及能量消耗进行估算的准确率得到了提升。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的认知网络场景模型。

图2为本发明实施例中数据通信示意图。

图3为本发明实施例联合优化的椭圆示意图。

图4为本发明实施例提供的认知网络性能优化系统模块框图。

具体实施方式

本发明通过一种面向认知网络的性能优化方法及系统，实现面向认知网络，优化网络性能目的。下面通过实施例，并结合附图对本方案做进一步具体说明。

如图1所示为本发明实施例的网络场景架构图，包含主级用户节点、次级用户节点，其中，一定范围内的次级用户节点组成一个节点簇，每个节点簇中包含一个节点簇头。主级用户节点用于向所有节点发送频谱信息，次级用户节点用于频谱和网络环境的感知并发送至簇头，节点簇用于和认知网络场景模型中的其他网络节点通信。

实施例一：

面向认知网络的性能优化方法具体包含以下步骤：首先，建立认知网络场景模型；其次，根据节点簇的本地感知，构建所述节点簇的频谱感知模型，分析数据传输中的信号变化，优化中断性能；再次，综合功率分配和节点簇头位置对中断性能的影响，进行功率分配和节点簇头位置的联合优化，其中当最优节点簇头位置存在障碍物时，利用其周围性能好的节点簇头协助通信；从次，对认知网络的能量损耗进行模型构建分析，并引入伽马分布提升准确率；最后，根据综合分析结果，选择对应的优化方案。

实施例二：

在实施例一的基础上，每个节点簇头都能够进行本地感知时，第i个节点簇头的本地感知为：

式中，

式中，

根据频谱感知，认知网络中的节点可以检测到未被主用户节点占用的频谱空洞，随后通过感知到的频谱空洞进行数据通信。根据数值分析和仿真测试结果，当参与协作频谱感知的认知用户越多时，感知性能就越好。

如图2所示为数据通信时的示意图，包括次级用户节点、节点簇头、目的节点。其中数据传输的过程划分为两个时隙，在第一时隙中，次级用户节点传输信息给节点簇头和目的节点；在第二时隙中，次级用户节点和所述节点簇同时传输信息给目的节点。

根据本地感知的模型数值，采用检测概率和虚警概率进行频谱感知性能的评判，从网络中的认知用户角度出发，当虚警概率越小时，空闲的授权信道被认知用户使用的机会就越多。在数据通信过程中，当信道容量低于数据传输速率时发生中断，根据不同情况下的中断分析获得中断概率，从而做出提高认知网络中断性能的方案。，协作频谱感知可以有效的提高认知网络的中断性能，并缩短感知时间。

实施例三：

在实施例二的基础上，不同情况下的中断分析进一步划分三种情况，第一种中断情况发生在次级用户节点到节点簇头再到目的节点，以及次级用户节点到目的节点的信道都经历深衰落的阶段，此时主级用户节点不活动且次级用户节点的检测结果正确，信道容量低于数据传输速率；第二种中断情况发生在产生虚警情况的阶段，此时主级用户节点不活动，次级用户节点判断结果错误；第三种中断情况发生在产生漏检现象的阶段，此时主级用户节点活动，所述次级用户节点判决主级用户节点不存在，且信道容量低于数据传输速率。

实施例四：

在实施例二的基础上，根据所述次级用户节点的能量检测判决结果，以及主级用户节点不活动和主级用户节点是否存在的判断结果，认知网络的总中断概率为：

式中，

实施例五：

在实施例一的基础上，为克服现有技术中在中继选择和功率分配方面仅考虑等功率分配下的中继位置影响，本实施例在总发射功率一定的情况下进行联合优化，进一步为根据功率分配和节点簇头位置两个参数，进行中断性能的优化；其中，如图3所示，次级用户节点、目的节点位于构建的椭圆的两个焦点上，节点簇头位于所述椭圆的曲线上；当信息接收端已知，发送端未知时，时变信道衰落系数为：

式中，

根据约束条件，归一化信道容量，则优化过程为满足多节点簇头协作通信时的信道容量最大，进一步为满足目的节点端的信噪比最大；其中，约束条件为：

式中，

归一化信道容量为：

式中，

实施例六：

在实施例一的基础上，基于认知网络场景模型，构建从次级用户节点发送

式中，

在多跳网络中，节点簇头的总能消耗为：

式中，

式中，

在多跳网络中，次级用户节点与节点簇头的总能耗为：

式中，

根据分析出的数据结果，获得簇内次级用户节点的数量、跳数与频谱感知的能量消耗总量关系表达式，通过表达式可以更好的选择出最佳的跳数和引入适量的次级用户数量，进行网络能耗的优化。

实施例七：

在实施例一的基础上，提出一种认知网络的性能优化系统，如图4所示，该系统包括频谱感知模块、中断性能优化模块、传输性能优化模块、能耗优化模块。其中，频谱感知模块用于构建协作频谱感知模型；中断性能优化模块用于共享不同节点簇头的天线和无线传输的广播特性，提高抵抗信道衰落的能力；传输性能优化模块用于根据功率分配分析，以及节点簇头的位置分布，联合分析优化所述认知网络场景模型的性能；能耗优化模块用于根据建立的能耗模型，通过引入伽马分布，分析认知网络场景模型中通信节点分布概率，从而制定用于提高网络能量效率的方案。

如上所述，尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明，但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下，可对其在形式上和细节上做出各种变化。