認知無線網絡中基于主用戶行為的聯合路由和信道分配算法

劉婧，任品毅，薛少麗，張超

（西安交通大學 電子與信息學院，陜西 西安 710049）

1 引言

隨著無線通信的迅猛發展，無線頻譜資源日益稀缺。然而，實際測量數據顯示在大部分時間和某些地區里無線頻譜未被充分利用[1]。為了提高現有頻譜的利用率，Mitola博士1999年提出了認知無線電(CR, cognitive radio)技術[2],它使得非授權用戶能夠感知并接入當前空閑頻段。

近年來，世界各國的頻譜管制部門、標準化組織以及研究機構紛紛展開了對認知無線電技術的研究。影響最大的是2003年美國國防部高等研究計劃署的下一代通信計劃(XG)，他致力于開發認知無線電的實際標準和動態頻譜管理標準[1]。XG網絡也叫認知無線網絡(CRN)，能夠使多個用戶接入空閑信道傳輸數據[3]。目前，認知無線網絡的研究大都集中在物理層[4～6]和MAC層[7,8]的功能上，如頻譜感知技術、頻譜管理技術和頻譜共享技術。但對于更高層如路由層仍未有完善的研究，因為認知無線網絡中頻譜在時間和空間上存在間斷性，使得認知無線網絡中的路由設計面臨很大的挑戰[9,10]。

文獻[11,12]提出了一種在無線Mesh網絡中的路由協議和多信道分配算法并設計了一種適用于多跳通信的跨層協議架構。文獻[13]針對多跳認知無線網絡設計了一種在基于單個收發機的頻譜感知按需路由協議。文獻[14] 針對多信道認知無線網絡提出了一種利用Dijkstra算法的最小傳輸時延的路由算法。文獻[15]設計了類似于DSR協議的路由發現機制的OSDRP協議，它解決了動態認知無線網絡中滿足服務要求的端到端路由。文獻[16]針對Ad Hoc網絡設計了Gymkhana路由方案，該方案利用網絡圖的Laplacian矩陣估計認知無線網絡中不同路徑的連通性。

在多信道認知無線網絡中，由于頻譜資源的動態性，相鄰節點可能因為工作在不同信道上而無法通信，正在通信的節點可能因為主用戶的出現而中斷鏈接[1,3]。因此，針對主用戶行為引起各節點之間的可用信道集動態變化的特點，本文提出了一種在具有多信道的認知無線網絡中基于主用戶行為的聯合路由和信道分配算法（PUB-JRCA algorithm）。該算法用呼叫模型[17,18]對主用戶行為進行建模，并用模型中主用戶占用授權頻帶的活動概率定義次級用戶使用該授權頻帶的穩定性，尋找受主用戶行為影響最小的路由并在路由回復過程中完成信道分配。理論分析證明了主用戶的活動概率能反映路徑中鏈路平均持續時間，且PUB-JRCA算法的路由選擇階段計算復雜度與網絡中節點數成正比。仿真結果表明，PUB-JRCA算法在主用戶行為多變和多節點認知無線網絡中提高了分組投遞率，降低了平均分組時延。

2 系統模型

假設在一個具有多信道的認知無線網絡[19]中，有N個次級用戶和M個主用戶。這M個主用戶有M個授權信道(c1, c2,…,cm,…,cM)。每個次級用戶配備有一個傳統半雙工收發機（工作在公共控制信道，如802.11無線網卡）和2個用于數據傳輸的可調收發機。2個可調收發機可以實現同時使用不同信道進行數據轉發而忽略頻譜切換時延并提高網絡吞吐量。為了避免共道干擾，同一條路徑上的相鄰鏈路使用不同的信道。同時在本文中假設每個次級用戶能精確檢測到頻譜機會[4]。

文獻[17, 18]的研究結果表明，呼叫模型能很好地反應主用戶行為規律。在這個模型中，主用戶m的傳輸過程服從Poisson分布（獨立同分布的），它的活動持續時間均為指數分布。假設狀態“1”表示主用戶p工作在它的授權信道上，稱為主用戶忙狀態。相反，狀態“0”表示主用戶空閑，稱為主用戶閑狀態。設α(m)是主用戶m在狀態“1”的平均持續時間，β(m)是主用戶m在狀態“0”的平均持續時間。α(m)和β(m)都服從指數分布[13,14]。從該主用戶行為模型中，可以估計出主用戶m出現的后驗概率為[6]

圖1 具有多信道的認知無線網絡

在這個網絡中，節點ni與節點nj在彼此的傳輸范圍R內并且至少存在一條可用公共信道c，那么存在一條鏈路e=(ni, nj)∈Ε。令Cni表示次級用戶ni的頻譜機會(SOP, spectrum opportunity)，Cnj表示次級用戶nj的頻譜機會。其信道交集Ce=Cni∩Cnj隨著主用戶行為發生變化。所以節點ni或者節點nj接入信道cp的穩定因子為或者，那么信道cm對于鏈路e基于主用戶行為的穩定因子為

那么，鏈路e基于主用戶行為的穩定因子SIni,nj為

定義 設圖G=(V,E)，對G的每一條邊(vi,vj)，相應地有一個數l(vi,vj)稱為邊(vi,vj)的權。G連同它邊上的權稱為賦權圖[20]。

通常情況下，具有多信道的認知無線網絡建模為有向連通圖G(N,E)，其中N表示頂點集，E表示邊緣集[19]。G(N,E)中的頂點n∈N對應于網絡中的次級用戶，E對應于網絡中相鄰兩點間的鏈路。若網絡中的兩節點之間能夠傳輸數據，那么在圖G(N,E)中該兩點是連通的。由上述定義，令SIni,nj為圖G的頂點ni與nj的邊的權，那么G連同在它邊上的權稱為賦權圖。該賦權圖G中給定一個頂點s（稱為始點）及頂點d（稱為終點），所謂路由問題就是在(s, d)道路集合K中尋找合適的道路k。結合網絡中要求避免受主用戶行為影響大的節點和對路由跳數的要求，本文提出的算法要尋找值最大的道路。

3 PUB-JRCA算法

鏈路質量、相鄰鏈路的共道干擾以及主用戶行為等是保證路徑穩定性的重要因素。假設鏈路質量理想化，通過每個次級用戶的多接口收發機消除共道干擾，那么鏈路穩定性很大程度上受主用戶行為的影響，因此主用戶行為對認知無線網絡的路由算法設計有重要的影響。本算法針對主用戶行為特點設計了一種基于主用戶行為的路由和信道聯合分配算法，增加認知路由的平均持續時間期望，提高分組投遞率和平均分組時延。

3.1 基于主用戶行為的路由算法

在多跳認知無線網絡中，一條多跳路徑中間的各條鏈路同時連通才能保證該路徑的正常通信。那么，利用類似于DSR的路由發現機制[21]，從一定時間內收集到的路由請求中選擇不易受主用戶影響的路由?；谥饔脩粜袨榈穆酚刹呗赃^程如下：源節點S如果有數據傳輸請求，它首先在網絡中的公共控制信道(CCC)上廣播路由請求分組(RREQ)，尋找到目的節點D的K個可能路徑（令 K表示在給定時間內尋找的可達路徑的數量）。目的節點D收到K個RREQ后，選擇受主用戶行為影響最小的路徑。RREQ的結構包括如下（如圖2所示）。

1) 分組類型(Type)，源節點ID(Sid)，目的節點ID(Did)，包存活跳數(TTL)；

2) 路由表(RTable)：包含路徑k中的所有節點的ID，即。

3) 公共頻譜機會集合(C-SOP）：前跳節點與本節點的可用信道集合。如果SOP為空集，那么本節點將丟棄該RREQ。

4) 信道記錄(CRecord)：記錄本節點的可用信道集。

圖2 RREQ結構圖

中間節點收到RREQ后，檢查該節點的ID是否RREQ中目的節點ID相同，如果相同，則開啟該節點的定時器，等待一段時間，收集RREQ；如果不相同，那么檢查RREQ中的相關信息并判別：TTL大于零；RTable不包含該中間節點的ID；C-SOP與CRecord存在交集，3個條件均滿足時將該節點的相關信息寫入RREQ中。例如：將本中間節點的ID寫入RTable中；更新公共頻譜機會集合C-SOP以及前向路徑的穩定因子SI。處理RREQ后，中間節點將 RREQ廣播至下一跳節點。直到第一個RREQ到達目的節點后，開啟目的節點處的定時器，等待一段時間，收集K個RREQ。

PUB-JRCA算法從收集到的K個可達路徑中選擇穩定因子最大的路徑，選擇條件為

依據上述處理流程，PUB-JRCA算法可找到源節點到目的節點之間具有最大穩定因子的路由。

3.2 基于主用戶行為的信道分配

找到源節點到目的節點之間具有最大穩定因子的路由后，目的節點知道路徑上所有節點的可用信道信息，然后為每條鏈路分配能減少共道干擾和保證信道質量的信道。

目的節點首先分析本節點與所選定路徑中的前一跳節點的可用信道集合交集，依據交集中可用信道的數量分為2種情況。

情況 1 可用信道集合交集中僅存在一條可用信道，那么分配該信道作為基本信道Cbasic。

情況 2 可用信道集合交集中存在多于一條的信道，那么依照以下方法選擇基本信道Cbasic。

假定數據傳輸信道是瑞利平坦衰落信道，接收節點的功率為

其中，N0是高斯噪聲的功率（在實際網絡中，目的節點采用發射導頻估計信道的信干噪比）。于是前向節點與目的節點間通過不同信道連通的鏈路權值為

假定每個節點的傳輸功率相等，那么將式(9)簡化為

隨后，目的節點在公開控制信道上沿著所選路徑的反向路徑發送包含路徑信息以及基本信道的路由回復分組(RREP)。中間節點收到RREP分組后，選擇中間節點與源節點端節點的信道記錄中與基本信道Cbasic不同的信道集合，記為CR′，這樣可以減少相鄰鏈路之間的共道干擾。因為每個次級用戶有2個可調收發機，可以給相鄰鏈路分配2個不同信道，而不產生信道切換時延。在新的信道集合CR′中，中間節點選擇具有最高 W 的信道作為通信信道，然后將該信道寫入RREP中，繼續轉發RREP，直到RREP到達源節點。

3.3 路由維護

在多信道認知無線網絡中，鏈路失敗分為以下2種情況。

1) 由于主用戶的出現導致2個次級用戶之間的可用信道發生改變或者消失，從而導致鏈路失敗。

2) 由于節點移動，離開原相鄰節點的傳輸范圍，導致鏈路失敗。

當僅由于第1種情況導致2個次級用戶的分配的通信信道Cbasic失效時，次級用戶檢查它們之間的公共可用信道集合 C-SOP，按照 3.2節的信道分配算法分配一條通信信道，而不是立即重啟一個新的路由發現過程。這個處理步驟使得次級用戶很快地適應主用戶行為的動態變化，增加分組投遞率。假如公共可用信道集合C-SOP為空集，則認為兩點之間的鏈路已經失敗，中間節點將產生路由錯誤分組(RRER)并沿著路由表源節點端路由傳送 RRER。當數據傳輸的過程中出現第 2種情況時，中間節點無法與鄰居節點通信，那么它認為該鏈路失敗，然后產生路由錯誤數據分組(RRER)并沿著路由表的源節點端路徑傳送RRER。源節點收到RRER之后，刪除到目的節點D的路由并重新啟動路由發現程序。該過程類似于DSR協議中的路由維護。

3.4 PUB-JRCA算法總結

PUB-JRCA算法中，源節點在公共控制信道上發送路由請求，目的節點收到第一個RREQ后，繼續收集一段時間內到達目的節點的 RREQ，利用每個RREQ中攜帶的各鏈路的穩定因子信息，根據 3.1節的基于主用戶行為的路由策略選擇受主用戶行為影響最小的路由。然后目的節點產生RREP，在公共控制信道上沿著所選路由的方向發送RREP并且執行信道分配策略。為了減少相鄰鏈路之間的共道干擾，中間節點選擇與其后向鏈路信道不同的信道作為其前向鏈路的信道。因為每個認知節點有2個可調收發機，這種方案能避免信道切換時延。信道分配中考慮了信道質量和主用戶對信道的影響。W值越大，越能保證信道的穩定性。直到源節點收到 RREP，該源節點已經找到與目的節點之間的受主用戶行為影響最小的路由及相應信道。

總之，按照圖3的處理流程，PUB-JRCA算法綜合考慮了受主用戶行為影響、共道干擾以及次級用戶間干擾等因素，首先進行路由發現，然后在路由回復過程中完成信道分配，最后當出現鏈路失敗時進行路由維護，這減少了由于主用戶出現引起的分組行丟失，這樣，PUB-JRCA算法完成了多信道認知無線網絡中的路由和信道聯合分配以及路由維護。

圖3 PUB-JRCA算法

4 性能分析

4.1 鏈路平均持續時間分析

基于呼叫的模型中有2個重要的隨機變量，主用戶兩次呼叫達到時間間隙和主用戶每次呼叫持續時間均服從獨立指數分布。將主用戶活動簡化為兩狀態生滅過程，生概率為a1，滅概率為a0。當主用戶狀態為滅時，次級用戶能夠使用該授權信道。這樣，次級用戶初始時刻選擇的可用信道的所屬主用戶必須處于“滅”狀態。在一個單位時隙Δt過后，主用戶轉換為“生”狀態的概率為a1。如果主用戶狀態由“滅”轉為“生”，那么位于該主用戶覆蓋區域內的次級用戶將不能使用該授權信道。因此，公共可用信道中cm的平均持續時間期望為

其中，n表示單位時隙個數，根據

那么平均持續時間期望E(cm)(T)可寫為

顯然，平均持續時間期望 E(cm)(T)與主用戶活動概率成反比。在認知無線網絡中，信道的平均持續時間期望直接反映了次級用戶能夠使用該信道的穩定性。如果2個相鄰節點之間存在一條甚至更多的公共可用信道，那么只要有一條信道能持續可用則能保證兩點間鏈路的穩定性。因此，信道穩定性與成反比，利用式(5)估計鏈路穩定性是合理的。同理，路徑的穩定和主用戶活動概率也成反比，所有用式(6)能尋找到受主用戶影響最小的路由。

4.2 復雜度分析

為了估計PUB-JRCA算法的復雜度，假設在多信道認知無線網絡中，有N個節點，最多有M個可用信道。在路由算法的過程中，源節點廣播RREQ，中間節點轉發收到的 RREQ，直到目的節點收到多個RREQ。這個過程的路由開銷為O(N2)。然后，目的節點選擇最穩定的路徑和信道。這個過程的復雜度最大為 O(NM)。因此，整個過程的復雜度為O(N2+NM)，這和 Gymkhana路由方案[17]相類似。PUB-JRCA算法在不同條件下的復雜度如表1所示。

表1 PUB-JRCA算法在不同條件下的復雜度

PUB-JRCA算法中的路由選擇階段計算式為式(6)，那么該階段的計算復雜度為 O(N)。然而，在Gymkhana路由方案中，目的節點計算源節點到目的節點的所有候選路徑的 Laplacian矩陣的第二小特征值。其Laplacian矩陣為(Hk+1)M(Hk+1)M矩陣（Hk為第k條路徑的總跳數，M為網絡中可用信道數）。所以Gymkhana路由方案中目的節點的路由選擇階段的復雜度為O(N3)。這使得路由選擇階段的計算量隨著網絡節點數的增加而指數增加。因為在PUB-JRCA算法網絡中，每個認知節點裝有2個可調收發機，雖然增加了設備成本，但是它能在降低路由選擇階段復雜度的情況下保證路由的穩定性。

5 仿真結果

采用 NS2[23]環境進行認知無線網絡的性能仿真。仿真場景中，網絡拓撲是隨機生成的。N個認知節點隨機分布在1 000m×1 000m的區域內，M條授權信道，認知節點（類似于802.11）的最大傳輸范圍為 300m。源節點和目的節點隨機選擇，假設傳輸信道為瑞利平坦衰落信道，其瑞利分布的均值服從參數為1的指數分布，其他次級用戶對參照節點的干擾服從均值為0dB、方差為8dB的對數正態分布，高斯噪聲功率為-90dBm[24]。建模主用戶行為為呼叫模型，其每個不同主用戶的活動概率處于0～0.9之間。仿真初始化時，每個認知節點的可用頻譜為所有授權頻譜的一部分。在一個單位時間里，一個節點可以傳輸100個數據分組，其可用頻譜確定。在下一個單位時間里，主用戶m狀態變為“1”的概率為，使得該主用戶覆蓋范圍內的認知節點的可用頻譜發生改變。

5.1 分組投遞率

在具有多信道的認知無線網絡中，分組投遞率是發送分組數量與接收分組數量的比值，能反映由于路由失敗引起的分組丟失率。在多信道認知無線網絡中，主用戶的出現是導致路由失敗的主要因素。因此，主用戶(PU, primary user)的活動概率會影響網絡的分組丟失率。仿真網絡拓撲中隨機分布25個認知用戶，3個主用戶，PU1、PU2、PU3， PU1和PU3的活動概率為= 0 .4和= 0 .1并保持不變而PU2的活動概率從0.1到0.9變化。每個認知用戶的初始化可用信道為{c1,c2,c3}。如圖4所示，不同協議之間的分組投遞率的差異非常明顯。特別當大于0.4時，PUB-JRCA算法的分組投遞率較DSR提高了7%。因為DSR協議中沒有考慮主用戶的活動性。圖4顯示3種協議的分組投遞率隨著PU2的活動概率的增加而減少。但是，Gymkhana路由方案和 PUB-JRCA算法的分組投遞率均勝過 DSR協議。因為PU2活動概率的增加導致PU2處于狀態“1”的平均持續時間增加，那么處于PU2傳輸范圍內的次級用戶使用該授權信道的概率減小。

圖4 主用戶2的不同活動概率下的分組投遞率

在PUB-JRCA算法中，中間節點的源節點端鏈路和目的節點端鏈路選擇不同信道，能減小相鄰鏈路之間的干擾，即共道干擾。在信道分配中考慮不同信道的信干噪比與活動概率，保證信道的質量。因此，PUB-JRCA算法總是選擇受主用戶影響較小的節點和質量好的信道保證路由穩定。

5.2 平均分組時延

在針對平均分組時延(average packet delay)的仿真中，僅考慮路由建立延時而忽略信道傳輸延時。假設網絡中有5個主用戶，所有主用戶有相同的活動概率，次級用戶數從 25個逐漸增加到200個。其平均分組時延結果如圖5所示，DSR協議的平均分組時延比Gymkhana路由方案和PUB-JRCA算法的平均分組時延小，因為DSR協議中源節點發送路由請求RREQ后，目的節點不需要開啟定時器等待一段特定時間，因為目的節點只回復收到的第一個RREQ，從而減少了平均分組時延。但是 PUB-JRCA算法中的平均分組時延比 Gymkhana路由方案的平均分組時延小。隨著網絡中次級用戶數的增加， PUB-JRCA算法和Gymkhana路由方案的平均分組時延均逐漸增加，但是前者平均分組時延的增加幅度比后者平均分組時延的增加幅度小，當次級用戶節點數為100時，PUB-JRCA算法的平均分組時延比Gymkhana路由方案低將近1.8個單位時間。因為 PUB-JRCA算法中目的節點處的路由選擇階段的計算復雜度比Gymkhana路由方案的計算復雜度低，網絡中次級用戶數增加直接影響路由選擇階段時延，從而影響網絡中的平均分組時延。

因此，在具有多信道的認知無線網絡中，PUBJRCA算法在平均分組時延方面優于Gymkhana路由方案，尤其當次級用戶數越大時，網絡中平均分組時延性能越優越。而PUB-JRCA算法為獲得比DSR協議更高的分組投遞率，犧牲了網絡平均分組時延。由此可知，PUB-JRCA算法更適合多節點認知無線網絡。

圖5 不同次級用戶數下的平均分組時延

6 結束語

本文提出了一種適應于多信道認知無線網絡的基于主用戶行為的聯合路由和信道分配算法。針對主用戶行為導致頻譜的動態特性，基于 DSR的基本思想，對其進行了擴展，提出一種新的基于主用戶行為的路徑權值算法，并將信道分配過程添加到路由回復階段完成。理論分析表明，基于主用戶行為的路徑權值與鏈路的平均持續時間期望成反比，可以權衡鏈路平均持續時間，另外分析了算法的路徑選擇階段的計算復雜度。仿真結果表明，該算法在主用戶行為多變和多節點的認知無線網絡中能提升分組投遞率，降低平均分組時延。

[1] 周賢偉, 王建萍, 王春江. 認知無線電[M]. 北京: 國防工業出版社,2008. 1-2.ZHOU X W, WANG J P, WANG C J. Cognitive Radio Networks[M].Beijing: National Defence Industry Press, 2008. 1-2.

[2] MITOLA J, MAGUIRE G Q. Cognitive radio: Making software radios more personal [J]. IEEE Personal Communications, 1999, 6(4): 13-18.

[3] AKYILDIZ I F, LEE W Y, VURAN M C. Next generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: a survey [J].Computer Networks, 2007, 50(13): 2127–2159.

[4] YüCEK T, ARSLAN H. A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications [J]. IEEE Communication Surveys and Tutorials, 2009, 11(1): 116-130.

[5] YIN W S, REN P Y, SU Z. A multiple antenna spectrum sensing scheme based on space and time diversity in cognitive radios[J].IEICE Transactions, 2011, 94-B(5): 1254-1264.

[6] LEE W, AKYILDIZ I F. Optimal spectrum sensing framework for cognitive radio networks [J]. IEEE Transactions on Wireless Communication, 2008, 7(10): 1536-1276.

[7] ZHAO Q, TONG L, SWAMI A. Decentralized cognitive MAC for opportunistic spectrum access in ad hoc networks: a POMDP framework[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2007,25(3): 589-600.

[8] WANG Y C, REN P Y, SU Z. A POMDP based distributed adaptive opportunistic spectrum access strategy for cognitive ad hoc networks[J]. IEICE Transactions, 2011, 94-B(6): 1621-1624.

[9] KHALIFE H, MALOUCH N, FDIDA S. Multihop cognitive radio networks: to route or not to route[J]. IEEE Network, 2009, 23(4):20-25.

[10] CESANA M, CUOMO F, EKICI E. Routing in cognitive radio networks: challenges and solutions [J]. Ad Hoc Networks, 2011, 9(3):228-248.

[11] DRAVES R, PADHYE J, ZILL B. Routing in multi-radio, multi-hop wireless mesh networks[A]. MOBICOM2004[C]. New York, USA,2004. 114-128.

[12] LIU T, LIAO W. Multicast routing in multi-radio multi-channel wireless mesh networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communication,2010, 9(10): 3031-3039.

[13] MA H, ZHENG L, MA X. Spectrum aware routing for multi-hop cognitive radio networks with a single transceiver[A]. Proceedings of IEEE CrownCom[C]. Cannes, France, 2008.1-6.

[14] LI Y, QIN F, LIU Z. Cognitive radio routing algorithm based on the smallest transmission delay [A]. The 2nd International Conference on Future Computer and Communication[C]. Shanghai, China, 2010.306-310.

[15] HOWA K C, MA M, QIN Y. Routing and QoS provisioning in cognitive radio networks [J]. Computer Networks, 2011, 55(1): 330-342.

[16] ABBAGNALE A, CUOMO F. Gymkhana a stability based routing scheme for cognitive radio ad hoc networks[A]. IEEE INFOCOM2010,Work-in –Progress Session[C]. San Diego,CA, 2010. 1-5.

[17] SRIRAM K, WHITT W. Characterizing superposition arrival processes in packet multiplexers for voice and data [J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 1986, 4(6): 833-846.

[18] WILLKOMM D, MACHIRAJU S, BOLOT J. Primary users in cellular networks: a large-scale measurement study[A]. IEEE Symposium in DySPAN[C]. Chicago,IL, USA, 2008. 1-11.

[19] DING L, MELODIA T, BATALAMA S N. Cross-layer routing and dynamic spectrum allocation in cognitive radio ad hoc networks [J].IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2010, 59(4): 1969-1979.

[20] 王朝瑞. 圖論[M]. 北京: 北京理工大學出版社, 2001.206-207.WANG C R. Graph Theory[M]. Beijing: Beijing Institute of Technology Press, 2001.206-207.

[21] JOHNSON D B, MALTZ D A, HU Y C. The Dynamic Source Routing Protocol for Mobile Ad Hoc Networks (DSR)[M]. Addison-Wesley Longman Publishing Co, Inc Boston, MA, USA. 2001.

[22] SALAMEH H, KRUNZ M, YOUNIS O. Throughput-Oriented Mac Protocol for Opportunistic Cognitive Radio Networks with Statistical Performance Guarantees[R]. University of Arizona UAECE- 2007-2,2007.

[23] 方路平,劉世華. NS-2網絡模擬基礎與應用[M]. 北京: 國防工業出版社, 2008.FANG L P, LIU S H. Fundamentals and Applications of Network Simulation: NS-2[M]. Beijing: National Defence Industry Press, 2008.

[24] WANG W W, CAI J, ALFA A S. Distributed routing schemes with accessibility consideration in multi-hop wireless networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2010, 9(10): 3178-3188.