一種基于TOPSIS 信道排序的新頻譜切換方案

蔣金波,王可人,付 欣,熊 最

(1.解放軍電子工程學(xué)院304 教研室,合肥230037;2.解放軍電子工程學(xué)院 高等教育教研室,合肥230037)

1 引 言

認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Radio Network,CRN)中,授權(quán)用戶(Primary User,PU)擁有對信道的優(yōu)先使用權(quán),認(rèn)知用戶(Secondary User,SU)只能在信道空閑的情況下,臨時使用信道。當(dāng)授權(quán)用戶出現(xiàn)時,認(rèn)知用戶必須馬上讓出信道給授權(quán)用戶,并找到一個適合數(shù)據(jù)傳輸?shù)目臻e信道來完成通信,即為頻譜切換[1-2]。與異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的切換[3]不同,認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中的頻譜切換主要是在保證避免對授權(quán)用戶有害干擾的前提下,幫助認(rèn)知用戶尋找到合適的目標(biāo)信道來繼續(xù)其未完成的數(shù)據(jù)傳輸[4]。因此頻譜切換的算法應(yīng)考慮保證認(rèn)知用戶通信業(yè)務(wù)的持續(xù)性和服務(wù)質(zhì)量(QoS),減少頻譜切換次數(shù),提高有效數(shù)據(jù)傳輸速率[2]。文獻(xiàn)[1-2,4]通過分析認(rèn)知用戶的阻塞概率和有效數(shù)據(jù)傳輸速率來研究影響頻譜切換的指標(biāo),但都僅限于理論方面的研究。實(shí)際中用戶的切換往往要考慮備選信道相關(guān)參數(shù)來進(jìn)行信道選擇。

本文研究基于頻譜感知的頻譜切換,從認(rèn)知用戶切換執(zhí)行的過程出發(fā),考慮切換中授權(quán)信道上的帶寬、租賃價格、授權(quán)用戶出現(xiàn)概率,分析切換中認(rèn)知用戶信道的選擇問題。將接近理想方案的序數(shù)偏好法[5](Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)引入頻譜切換的信道選擇中,仿真結(jié)果表明該方法可以減少認(rèn)知用戶的實(shí)際切換次數(shù),節(jié)約認(rèn)知用戶的租賃開銷,提高有效數(shù)據(jù)傳輸速率,降低認(rèn)知用戶的通信中斷概率。

2 基于TOPSIS 算法的信道排序

認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中的頻譜切換在信道選擇時,以往的方法[1,6-7]都是默認(rèn)各個信道參數(shù)相同,根據(jù)頻譜感知得來的信道空閑與否來進(jìn)行選擇,而認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中的頻譜共享和分配策略往往還要考慮到租賃價格、帶寬以及該授權(quán)用戶出現(xiàn)的概率等情況。因此,在切換信道選擇的過程中綜合考慮上述各參數(shù)是很有必要的。此時,切換信道的選擇問題,就成了一個多屬性決策問題。

TOPSIS 算法是一種接近于簡單加權(quán)(SAW)的排序方法,屬于多目標(biāo)決策方法。其基本原理是:計算各個方案的綜合評價值,然后根據(jù)綜合評價值的大小,對各方案進(jìn)行排序。TOPSIS 算法作為有限方案多目標(biāo)綜合評價決策方法,排序結(jié)果直觀、可靠。它在計算中,對數(shù)據(jù)分布、樣本含量、指標(biāo)多少無嚴(yán)格限制,計算簡單方便,快速,可以滿足CRN 中的切換需求。

在CRN 中的頻譜切換中,將關(guān)于n 個屬性m 個備選信道的多屬性決策問題視為在n 維空間中的m個點(diǎn)構(gòu)成的幾何系統(tǒng)中進(jìn)行處理。TOPSIS 算法將根據(jù)多目標(biāo)決策問題的正理想解A+和負(fù)理想解A-(最差解)進(jìn)行排序,排序的過程是在目標(biāo)空間中定義一個測度去衡量某個解靠近正理想解的程度。

綜合考慮由頻譜感知得到的授權(quán)用戶功率(Vi1)、由頻譜共享得到的租賃價格(Vi2)和信道帶寬(Vi 3)以及由以往數(shù)據(jù)得出的授權(quán)用戶出現(xiàn)概率(Vi4),算法步驟如下。

(1)建立標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣。該步驟主要是將各類型的屬性范圍轉(zhuǎn)換為無量綱屬性,得到?jīng)Q策矩陣R 的元素rij:

(2)建立加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣。權(quán)重向量:w=

(3)確定正理想解A+和負(fù)理想解A-。

(4)計算距離。

各方案與正理想解的距離為

各方案與負(fù)理想解的距離為

(5)計算與正理想解相對接近程度。

(6)排列順序。依據(jù)C+i 的降序排列。

在認(rèn)知用戶進(jìn)行信道(頻譜)選擇的時候,按照排序結(jié)果進(jìn)行選擇。

3 多屬性參數(shù)設(shè)計

綜合考慮授權(quán)用戶功率(Vi1)、租賃價格(Vi2)和信道帶寬(Vi3)以及授權(quán)用戶出現(xiàn)概率(Vi4)4 個屬性。它們各自的權(quán)值分配由認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)來決定,考慮不能對授權(quán)用戶的通信造成干擾,因此,授權(quán)用戶功率是首先要考慮的因素,并且應(yīng)該獲得較重的權(quán)值。通過仿真,我們給出了各參數(shù)對應(yīng)權(quán)值取值的參考區(qū)間。

為了得到相關(guān)權(quán)值的合理參數(shù),仿真中,我們隨機(jī)產(chǎn)生10 個信道的共計1 000組狀態(tài)參數(shù),認(rèn)知用戶需要通過頻譜切換,在這10 個信道上完成數(shù)據(jù)長度為500 個單位時間的信息傳輸,頻譜感知和頻譜切換需要時間均為10 個單位時間[8]。將這些數(shù)據(jù)經(jīng)過TOPSIS 算法進(jìn)行重新排列,得到一個信道的排序列表,認(rèn)知用戶將根據(jù)列表進(jìn)行選擇。

圖1 不同w1對應(yīng)的平均切換次數(shù)Fig.1 The handoff times in different w1

圖1 中可以看出當(dāng)w1的取值在0.7 ～0.85 之間時,平均切換次數(shù)較少。

此外,還應(yīng)考慮用戶的租賃開銷問題。通過仿真數(shù)據(jù)統(tǒng)計,圖2 給出了不同w1值對應(yīng)的認(rèn)知用戶開銷。

圖2 不同w1的值對應(yīng)的用戶開銷Fig.2 The user′s costs in different w1

從圖2 中可以看出,不同的w1所對應(yīng)的用戶開銷有所不同,當(dāng)w1取值在0.78 ～0.80 之間時用戶租賃開銷較小,此時認(rèn)知用戶租賃價格對應(yīng)的權(quán)值w2在0.08 ～0.1 之間。

4 仿真驗(yàn)證與應(yīng)用分析

通過上面的參數(shù)設(shè)計可以看出,單獨(dú)考慮某一個信道參數(shù)來進(jìn)行信道選擇所帶來的用戶開銷要比綜合考慮多個參數(shù)要大。因此,采用多屬性決策算法來解決認(rèn)知無線電中的頻譜切換問題是很有價值和可行性的。為了驗(yàn)證該算法的合理性與有效性,采用NS-2 和MATLAB 搭建了一個仿真場景。參數(shù)設(shè)計如下。

(1)仿真網(wǎng)絡(luò)中有10 個授權(quán)用戶可使用的信道,認(rèn)知用戶可以使用某一個空閑信道進(jìn)行通信,同時對信道進(jìn)行偵聽。當(dāng)檢測到授權(quán)用戶出現(xiàn)時,認(rèn)知用戶必須馬上讓出信道。此時,為了完成數(shù)據(jù)傳輸,認(rèn)知用戶必須進(jìn)行空閑信道檢測,并執(zhí)行切換。

(2)授權(quán)用戶到達(dá)率是一個服從參數(shù)為u 的泊松過程,其服務(wù)時間服從負(fù)指數(shù)分布。授權(quán)用戶的接入概率在0 ～0.5(這是因?yàn)楫?dāng)授權(quán)用戶接入概率較高時,認(rèn)知用戶將會頻繁切換,阻塞概率增加,實(shí)際中失去應(yīng)用意義)之間。

(3)認(rèn)識用戶要傳輸一段540 s 的數(shù)據(jù),以10 ms為一個時隙,假設(shè)每個信道使用狀態(tài)有4 000個時隙(40 s)[9],每次切換時間為20 ms。

4.1 頻譜切換次數(shù)

圖3 給出了w=(0.80 0.08 0.06 0.06)(以下仿真中w 均取此值)的情況下,傳統(tǒng)切換方案與基于TOPSIS 算法的切換次數(shù)。為了使仿真結(jié)果盡可能準(zhǔn)確,重復(fù)100 次仿真。

圖3 不同信道選擇方案下切換次數(shù)對比Fig.3 The handoff times in different scheme

從圖3(a)中可以看出,常規(guī)的信道選擇方案最多切換次數(shù)達(dá)927 次,最低切換次數(shù)8 次,平均切換次數(shù)達(dá)291 次。采用TOPSIS 算法進(jìn)行信道排序后,最高切換次數(shù)在816 次,最低切換次數(shù)5 次,平均切換次數(shù)為223 次。在100 次的仿真中83 次的切換次數(shù)小于排序前的切換次數(shù),占總體比例的83%。

從仿真圖可以,看出基于TOPSIS 算法的信道排序方案的切換次數(shù)要明顯低于排序前。由于采用TOPSIS 算法綜合考慮影響信道切換的諸多因素后對備選信道進(jìn)行排序,因此認(rèn)知用戶可以選擇一個相對穩(wěn)定、授權(quán)用戶接入概率低的信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,被授權(quán)用戶中斷的概率更低,更有機(jī)會在切換之前傳輸一段更長的數(shù)據(jù)。這說明,采用基于TOPSIS算法進(jìn)行信道排序,去選擇主動切換的目標(biāo)頻段可以大大減少切換次數(shù),從而縮短切換延時。

4.2 用戶有效數(shù)據(jù)傳輸速率

由于認(rèn)知用戶是在未經(jīng)授權(quán)的頻帶上進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,因此,盡可能在短的時間內(nèi)傳輸更多的數(shù)據(jù)是很有必要的。頻譜切換算法的主要目的就是在保證認(rèn)知用戶正常數(shù)據(jù)傳輸?shù)那闆r下,盡量縮減認(rèn)知用戶的通信時間,提高認(rèn)知用戶有效數(shù)據(jù)傳輸速率。

圖4 給出了傳統(tǒng)信道選擇方案和基于TOPSIS算法的頻譜切換方案下認(rèn)知用戶的有效數(shù)據(jù)傳輸速率的對比。由圖可見,認(rèn)知用戶的有效數(shù)據(jù)傳輸速率隨著授權(quán)用戶的到達(dá)率的增加而下降,基于TOPSIS 算法的信道排序方案要比傳統(tǒng)方案下的有效數(shù)據(jù)傳輸速率高,最高高出50%。

圖4 不同方案下認(rèn)知用戶的數(shù)據(jù)傳輸速率Fig.4 The effective date rate in different scheme

由于基于TOPSIS 算法的信道排序策略可以有效減少認(rèn)知用戶的切換次數(shù),從而減少了因頻繁切換所帶來頻譜選擇引起的時耗問題,因此減少了頻譜切換造成的延時和性能下降,有效提高了認(rèn)知用戶的有效數(shù)據(jù)傳輸速率。

4.3 中斷概率比較

呼叫中斷是指一個認(rèn)知用戶的切換請求到達(dá)時,系統(tǒng)中沒有可用信道供其切換,在認(rèn)知用戶允許的等待時間T 內(nèi)仍然未能為其提供可供切換的信道,則切換失敗,認(rèn)知用戶通信中斷。認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中的呼叫中斷直接導(dǎo)致認(rèn)知用戶通信失敗,這是通信中最不希望出現(xiàn)的情況。

文獻(xiàn)[10]中分析了認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中基于信道預(yù)留方案的頻譜切換中認(rèn)知用戶的中斷概率。根據(jù)文中的分析結(jié)論,本文仿真了基于TOPSIS 算法的信道排序方案和傳統(tǒng)算法下的認(rèn)知用戶阻塞概率,比較結(jié)果如圖5 所示。

圖5 不同方案下認(rèn)知用戶阻塞概率Fig.5 The outage probability of communication in different scheme

文獻(xiàn)[10]中給出了傳統(tǒng)信道選擇下,認(rèn)知用戶中斷概率的理論值在0.01 ～0.05 之間。通過圖5中可以看到:基于TOPSIS 算法的信道排序方法的用戶中斷概率要比傳統(tǒng)方案的中斷概率要低,最優(yōu)時的中斷概率只有傳統(tǒng)方案下的1/4。由此可見,采用基于TOPSIS 算法的信道排序方案可以使認(rèn)知用戶在切換中獲得一個較穩(wěn)定的傳輸信道完成通信,降低中斷概率。

CRN 中,頻譜切換的方案主要有:一是停留在原來信道上,等待授權(quán)用戶傳輸結(jié)束;二是預(yù)先建立切換信道列表,在需要切換時在列表中選擇一個空閑信道執(zhí)行切換;三是進(jìn)行頻譜檢測,檢測到空閑信道后執(zhí)行切換。可以看出,上述方案都依賴于信道選擇。因此,在接入或者切換中,選擇一個可靠性比較高、性能相對穩(wěn)定的信道,對認(rèn)知用戶通信來說意義尤為重大。從上面的分析可以看出:基于TOPSIS算法的信道排序方案可為認(rèn)知用戶提供一個性能相對穩(wěn)定的信道來進(jìn)行通信。因此,該方案在實(shí)際使用中具有較強(qiáng)的可行性。

5 結(jié) 論

本文提出了基于TOPSIS 算法的信道排序的頻譜切換方案,綜合考慮了影響認(rèn)知無線電頻譜切換中信道選擇的4 個因素:授權(quán)用戶功率、租賃價格、信道帶寬以及授權(quán)用戶出現(xiàn)概率。通過TOPSIS 算法將它們進(jìn)行融合加權(quán),通過仿真驗(yàn)證,設(shè)計了各個重要參數(shù)的權(quán)值。最后根據(jù)切換中的切換次數(shù)、認(rèn)知用戶有效數(shù)據(jù)傳輸速率和通信中斷概率3 項(xiàng)指標(biāo)來驗(yàn)證基于TOPSIS 算法的有效性。仿真結(jié)果表明,基于TOPSIS 算法的信道排序方案在多達(dá)80%的情況下,性能要優(yōu)于傳統(tǒng)的信道選擇方案。這是由于綜合考慮了頻譜切換中的諸多因素,因此可以為認(rèn)知用戶提供一個參數(shù)相對穩(wěn)定的信道來進(jìn)行通信,提高認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的實(shí)用性。

本文提供的方案具有一定的不穩(wěn)定性,在某些情況下,可能比傳統(tǒng)的方案要差,這是因?yàn)槎嗄繕?biāo)融合算法的復(fù)雜性以及算法中權(quán)值的設(shè)置不當(dāng)引起的。可以考慮引入自適應(yīng)算法,動態(tài)調(diào)整不同參數(shù)對應(yīng)的權(quán)值,但在引入改進(jìn)方案的同時需考慮算法的復(fù)雜度和可執(zhí)行性問題。

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