摘 要

频谱资源在通信系统中是十分珍贵但是又特别有限的。近些年来，随着无线通信技术的高速发展，以及各种新型无线业务应用的不断拓展，频谱供需矛盾也渐渐变得更加明显，这也就使得本身就稀缺的频谱资源变得更加捉襟见肘^[1]。而应用的认知无线网络类型又多种多样，这些现状均促进了研究学者开发出了多种类型的频谱分配算法，但是研究学者所提出的多种频谱分配算法均具有自身的局限性。因此，对这些频谱分配算法进行多层次比较以找出适合于不同网络环境的频谱分配算法是非常具有研究意义的。

论文主要是基于服务质量QoS (Quality of Service)的异构认知无线网络频谱分配算法的研究与实现，其主要内容是选取并实现3种类别的频谱分配算法，所选取的3种类型的频谱分配算法是指：基于物种竞争的频谱分配算法、基于博弈论相关均衡的频谱分配算法以及基于时域的频谱分配算法。这3种算法均能够保证异构认知无线网络在TVWS (TV White Spaces)频段内能够公平有效地分配频谱，从而能够提高频谱利用率和通信效率。最后通过设置相同的通信场景并改变参数来对三种算法进行了横向地比较，从而可以判断各算法所适用的网络环境。

关键字：频谱分配、QoS、异构认知无线网络、TVWS

Abstract

Spectrum resources are very valuable but particularly limited in the communication system. In recent years, with the fact that a variety of new wireless business applications continue to expand rapid as well as the development of wireless communication technology is so fast, contradictions between spectrum supply and demand are gradually becoming more and more obvious, which makes itself scarce spectrum resources become more stretched [1]. And the applicated cognitive wireless network types are quite diverse, all of these current situations have contributed to the research scholars to develop a variety of types of spectrum allocation algorithm, but these spectrum allocation algorithms proposed by the researchers have their own limitations. Therefore, It is very interesting to carry out multi-level comparison of these spectrum allocation algorithms to find out the spectrum allocation algorithm suitable for different network environments.

This paper is to study and implement the spectrum allocation algorithm of heterogeneous cognitive wireless network based on QoS (Quality of Service). The main content is to select and implement three kinds of spectrum allocation algorithms which include the allocation algorithm based on the spectrum matching method of species competition, the spectrum allocation algorithm based on game theory correlation and the spectrum allocation algorithm based on time domain. These three algorithms can ensure that heterogeneous cognitive wireless networks can allocate spectrum fairly and efficiently in the TVWS (TV White Spaces) band, thereby improving spectrum utilization and communication efficiency. Finally, the three algorithms are compared horizontally by setting the same communication scene and changing the parameters, so that we can judge every kind of algorithm is applicable for what kind of network environment.

Keywords :spectrum allocation、QoS、heterogeneous cognitive wireless network、TVWS

目录

摘要 I

Abstract II

目录 III

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 本文的研究工作与组织内容 3

1.4 本章小结 3

第2章 认知无线网络和频谱分配的基本理论 4

2.1 认知无线网络 4

2.1.1 认知无线网络的概述 4

2.1.2 认知无线网络的特性 4

2.2 频谱分配算法的原理 5

2.2.1 基于物种竞争的频谱分配算法的基本原理 5

2.2.2 基于博弈论相关均衡的频谱分配算法的基本原理 7

2.2.3 基于时域的频谱分配算法的基本原理 10

2.3 本章小结 13

第3章 频谱分配算法的设计与实现 14

3.1 基于物种竞争的频谱分配算法的设计 14

3.1.1 基本算法实现 14

3.1.2 算法的应用设计 15

3.2 基于博弈论相关均衡的频谱分配算法设计 17

3.2.1 基本算法实现 17

3.2.2 算法的应用设计 18

3.3 基于时域的频谱分配算法设计 19

3.3.1 基本算法实现 19

3.3.2 算法的应用设计 20

3.4 算法仿真及结果分析 21

3.4.1 基于物种竞争的频谱分配算法仿真及结果分析 21

3.4.2 基于博弈论的频谱分配算法仿真及结果分析 27

3.4.3 基于时域的频谱分配算法仿真及结果分析 29

3.4.4 三种算法仿真结果比较 32

3.5 本章小结 35

第4章 总结与展望 36

4.1 全文总结 36

4.2 未来的工作展望 37

参考文献 38

附录A 39

附录B 42

附录C 45

致谢 47

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

无线频谱是通信系统中的一种十分宝贵但是又非常有限的资源。近些年来，随着无线通信技术的飞速发展，以及各种新型无线网络业务应用的不断拓展，频谱带宽资源在使用中出现了两种现象：一方面频谱资源在日益匮乏，而另一方面频谱资源使用过程中却出现了“贫富差距”的现象，并且这种现象也在越来越明显。这种现象是指：一部分频谱资源在使用的过程中时常会得到多个用户争抢式的占用从而会显得十分拥挤不堪，例如移动手机网络的频带；而另一部分频谱资源在使用过程中却经常得不到任何用户的使用从而显得十分空闲，例如业余无线电网络的频带。在这种背景下，逐渐产生了认知无线电网络，这种网络是为了机会性地访问并利用处于空闲状态的频谱。认知无线电中的频谱带宽资源可以根据授权用户的使用时间、所处的地理环境和活动而改变,并且它能够通过感知自身所处的无线环境然后从中实时地获取所需要的信息来及时地改变调整传输参数，从而达到适应外部环境的变化的目的^[2]。具有认知能力的认知无线网络是通过允许其它用户访问授权信道，授权信道将不再是授权用户单独专用信道，相反，其它用户可以和授权用户一起访问并共享该信道 ^[3]。在无线通信技术飞速发展且频谱资源又极度有限的情况下，认知无线网络成为解决频谱资源匮乏这一现状、提高频谱利用率的关键技术，但是该技术目前还处于正在研究阶段。

联邦通信委员会FCC (Federal Communications Commission)在意识到无线频谱资源的需求和供应之间的差距正在不断增加的这种现象以后，提出了将54 MHz - 698 MHz频率范围内的TV频段信道作为TVWS (TV White Spaces)用于认知无线网络的想法^[4]。在此基础上，大量的异构认知无线网络聚集，由于各种异构网络所遵循的无线移动标准是不同的，这就导致共存的异构网络之间会出现网络冲突，可能降低频谱利用率、造成资源浪费、影响用户体验质量。因此，需要一种通信标准可以公平有效地进行频谱分配从而提高频谱资源的利用率，缓解目前频谱资源短缺的现状。这些现状均促进了研究学者们开发出多种类型的频谱分配算法，目前国内外研究学者关于频谱分配算法的研究涉及到了很多方面，本文只是代表性地选取了3种结合了其它学科思想领域的频谱分配算法，第一种是引用生态学物种竞争思想来模拟频谱分配问题，称为基于物种竞争的频谱分配算法；第二种是利用博弈论相关均衡的原理来模拟频谱分配问题，称为基于博弈论相关均衡的频谱分配算法；第三种则转换分析问题的角度将频域的频谱分配问题转换为时域问题进行解决，称为基于时域的频谱分配算法。但是，研究学者所提出的多种频谱分配算法均具有自身的优缺点和局限性。因此，对这些频谱分配算法进行多层次比较以找出适合于不同网络环境的频谱分配算法是非常具有研究意义的。

1.2 国内外研究现状

在Joseph Mitola于1999年首次提出了认知无线电的基本概念之后， FCC又对认知无线电做出了清楚的定义：认知无线电是一种无线设备，它能够在运行过程中与所处的环境进行通信，并且可以基于通信的结果来对发射机的相关参数进行调整。认知无线电网络是在认知无线电技术的基础上提出的一种可以根据当前状态按照所设计的性能目标对自身进行动态规划配置的一种网络，其显著特点之一就是能够感知空闲的可用频谱资源并以机会性占用的方式利用该频谱，从而可以用来提高频谱资源利用率^[1、2]。目前频谱资源紧缺，认知无线电网络技术凭借其能够较好地解决这一问题的特点吸引了大量的国内外研究学者和相关机构的密切关注。