一種面向系統(tǒng)公平性的頻譜資源分配方法

郭建立，周滇蘇，劉 剛，趙海洋

(1.通信網(wǎng)信息傳輸與分發(fā)技術(shù)重點(diǎn)實驗室，河北 石家莊 050081；2.中國人民解放軍63963部隊，北京 100072；3.燕山大學(xué) 河北省測試計量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實驗室，河北 秦皇島 066004)

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一種面向系統(tǒng)公平性的頻譜資源分配方法

郭建立1，周滇蘇2，劉 剛3，趙海洋3

(1.通信網(wǎng)信息傳輸與分發(fā)技術(shù)重點(diǎn)實驗室，河北 石家莊 050081；2.中國人民解放軍63963部隊，北京 100072；3.燕山大學(xué) 河北省測試計量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實驗室，河北 秦皇島 066004)

針對認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配過程中公平性和全局優(yōu)化問題，提出了一種面向網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)公平的頻譜分配方法，以系統(tǒng)公平性為目標(biāo)函數(shù)，基于認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)的特性及改進(jìn)的量子遺傳算法，將頻譜分配模型中的分配矩陣與改進(jìn)量子遺傳算法中的可行解相對應(yīng)，在保證系統(tǒng)公平性的同時，避免了局部最優(yōu)現(xiàn)象的出現(xiàn)。仿真結(jié)果表明，該算法能更好地實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)效益最大化和系統(tǒng)公平性。

認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)；頻譜分配；量子遺傳算法；系統(tǒng)公平性

0 引言

隨著無線通信業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展，無線頻譜資源稀缺的問題變得十分嚴(yán)重。為了提高頻譜資源的利用效率，解決頻譜利用不均衡問題，Joseph Mitola在軟件無線電的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)的概念[1-3]。認(rèn)知無線電的提出為解決頻譜資源緊缺的問題提供了一種有效的途徑，它提高了頻譜利用率和頻譜分配的質(zhì)量，緩解了頻譜資源短缺的壓力[4-6]。認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，由于頻譜信息的動態(tài)變化特性，頻譜分配算法必須同時滿足靈活性和實時性的要求。現(xiàn)有的動態(tài)頻譜分配方法主要包括拍賣理論[7-8]、博弈論[9-10]和圖論著色[11]等方法，其中，由于圖論著色方法的靈活高效特點(diǎn)，已經(jīng)得到頻譜分配研究人員的高度重視。文獻(xiàn)[12]提出了一種頻譜分配模型以及基于圖論著色理論的頻譜分配方法，但該方法存在不公平性以及時間開銷較大等問題。文獻(xiàn)[13]提出了基于遺傳算法的頻譜分配算法，通過選擇高適應(yīng)度的個體來淘汰適應(yīng)度低的個體進(jìn)行遺傳操作，從而形成新一代種群并持續(xù)執(zhí)行，該方法雖然在網(wǎng)絡(luò)效益性能上優(yōu)于經(jīng)典算法，但是容易陷入局部最優(yōu)困境。文獻(xiàn)[14-16]提出了基于粒子群優(yōu)化(PSO)算法的頻譜分配方法，目的是實現(xiàn)最大化網(wǎng)絡(luò)效益和認(rèn)知用戶之間的公平性。此外，文獻(xiàn)[17]提出了基于量子遺傳(QGA)算法的頻譜分配方法，用于提高頻譜分配時的尋優(yōu)能力和收斂速度，但是，沒有解決容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。

本文提出了面向節(jié)點(diǎn)公平的頻譜分配模型，采用了通過混沌搜索方法增加初始種群的多樣性的改進(jìn)的量子遺傳算法[18]，并以網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)公平性為目標(biāo)函數(shù)，將頻譜分配模型中的分配矩陣與改進(jìn)量子遺傳算法中的可行解相對應(yīng)，在保證公平性的同時，避免了局部最優(yōu)問題的出現(xiàn)。

1 系統(tǒng)模型

基于經(jīng)典量子遺傳算法的頻譜分配過程，從干擾約束矩陣的定義可以看出當(dāng)2個認(rèn)知用戶競爭同一信道時，算法通過隨機(jī)數(shù)(rand)來決定信道的歸屬，以此來滿足干擾約束矩陣C。依據(jù)該規(guī)則完成的干擾約束過程存在盲目性，不利于提高網(wǎng)絡(luò)效益以及認(rèn)知用戶之間的公平性。

將量子遺傳算法應(yīng)用于頻譜分配需確定其編碼方式及效用函數(shù)。頻譜分配算法中，每個染色體經(jīng)過測量后得到的二進(jìn)制串結(jié)果表示了一種可能的頻譜分配方案。為提高算法執(zhí)行效率，僅將與F中值為1的元素位置相對應(yīng)的矩陣A中的元素提取出來，并與由染色體得到的二進(jìn)制串相對應(yīng)。如圖1所示，圖中N=4，M=5，則染色體的位數(shù)為20位，僅將L中為1的元素進(jìn)行編碼，則能夠顯著降低計算復(fù)雜度。

圖1 二進(jìn)制編碼結(jié)構(gòu)

為使認(rèn)知用戶之間滿足一定的公平性，本文以系統(tǒng)公平性F(R)作為頻譜分配的目標(biāo)函數(shù)，即給定某一無干擾分配矩陣，用戶n獲得的總效益為：

(1)

令Λ(F,C)N,M表示無干擾頻譜分配集合，則：

(2)

2 頻譜分配算法實現(xiàn)

基于上述系統(tǒng)模型，根據(jù)改進(jìn)量子遺傳算法的處理流程，面向網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)公平性的頻譜分配算法(IQGA)實施如下：

④ 對P(t)進(jìn)行適應(yīng)度評價，將P(t)中的最優(yōu)解保存至效益矩陣B(t)；

⑥ 評價P(t+1)，并將P(t+1)和B(t)中最優(yōu)解保存至B(t)；

⑦ 若達(dá)到最大進(jìn)化次數(shù)，將最優(yōu)解映射為無干擾分配矩陣A的形式，即得到了最佳頻譜分配方案；否則，至⑤繼續(xù)下一循環(huán)的執(zhí)行。

3 仿真分析

為驗證提出的無線網(wǎng)絡(luò)頻譜分配模型的有效性，本節(jié)用IQGA算法、PSO算法、CGSG算法和QGA算法的頻譜分配結(jié)果進(jìn)行對比分析。為了便于比較，在所有仿真試驗中所有智能算法的種群規(guī)模和終止迭代次數(shù)均相同。

認(rèn)知用戶N=10、信道數(shù)M=10、授權(quán)用戶K=10，進(jìn)化代數(shù)g=200時，各算法的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的比例公平性如圖2所示。從圖中可以看出，IQGA算法進(jìn)化到40代時系統(tǒng)的公平性基本穩(wěn)定，而QGA算法和PSO算法分別需要60～80代，即相比于其他算法，IQGA算法可以很快地使網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的公平性達(dá)到穩(wěn)定。從最終系統(tǒng)的公平性的數(shù)值來看，IQGA算法的值最大，PSO和QGA算法相差不多，CSGS算法的值最小。本文提出的對干擾約束項的改進(jìn)，使得系統(tǒng)應(yīng)用IQGA算法時可以在不損害系統(tǒng)整體帶寬的情況下，認(rèn)知用戶之間滿足一定的公平性。

圖2 基于CMPF準(zhǔn)則頻譜分配算法性能比較

認(rèn)知用戶N=20、授權(quán)用戶K=20、進(jìn)化代數(shù)g=200、信道M從10～30時，4種算法系統(tǒng)公平性的比較如圖3所示。從圖中可以看到應(yīng)用IQGA算法網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的公平性在認(rèn)知用戶數(shù)目發(fā)生變化的情況下表現(xiàn)比其他3種算法優(yōu)秀。在認(rèn)知用戶和授權(quán)用戶數(shù)目一定的情況下，認(rèn)知用戶對信道的競爭程度與信道的數(shù)目成正比，這是因為可用信道數(shù)量增多，認(rèn)知用戶的競爭也會隨之減少。QGA算法和PSO算法系統(tǒng)的公平性根據(jù)信道數(shù)目增長成線性增長，兩者仿真結(jié)果差不多；CSGS算法在信道數(shù)目小于認(rèn)知用戶數(shù)目時公平性極差，但在信道數(shù)目大于認(rèn)知用戶數(shù)目情況系統(tǒng)的公平性要比QGA算法和PSO算法好；IQGA算法與QGA算法和PSO算法的差距隨著信道數(shù)目的增多而增大。仿真結(jié)果表明在一定進(jìn)化代數(shù)情況下，在處理多用戶之間的公平性問題方面，IQGA算法比QGA算法和PSO算法性能要好。

圖3 基于CMPF準(zhǔn)則網(wǎng)絡(luò)公平性與信道數(shù)關(guān)系

4 結(jié)束語

基于認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)的特性及改進(jìn)的量子遺傳算法，提出了面向系統(tǒng)公平的頻譜分配算法。在染色體初始化時結(jié)合頻譜分配在短時間內(nèi)變化緩慢的特點(diǎn)引入混沌搜索的方法，解決陷入局部最優(yōu)解的問題，并通過系統(tǒng)公平性約束提高頻譜分配的公平。仿真試驗結(jié)果表明，相對于其他經(jīng)典演化算法，本算法在各種頻譜分配需求下都能有效地提高認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)效益和公平性，具有良好的適應(yīng)性。

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A Spectrum Resource Allocation Method for System Fairness

GUO Jian-li1,ZHOU Dian-su2,LIU Gang3,ZHAO Hai-yang3

(1.State Key Lab of Information Transmission and Distribution in Communication Networks,Shijiazhuang Hebei 050081,China; 2. Unit 63963,PLA,Beijing 100072,China; 3. State Key Laboratory of Measurement Technology and Instrumentation of Hebei Province,Yanshan University,Qinhuangdao Hebei 066004,China)

In view of the fairness and global optimization in the process of spectrum allocation in cognitive radio networks,this paper proposes a new spectrum allocation method considering the fairness of network system. Based the characteristics of cognitive radio networks and improved quantum genetic algorithm,the new method uses the system fairness as objective function,and corresponding the allocation matrix in the spectrum allocation model with the feasible solution in the improved quantum genetic algorithm. While guaranteeing the fairness of the system,the phenomenon of local optimization is avoided. Simulation results show that the proposed algorithm can achieve maximum network efficiency and system fairness.

cognitive radio networks; spectrum allocation; quantum genetic algorithm; system fairness

2017-06-08

河北省自然科學(xué)基金項目(F2015203291)

郭建立(1980―),男,高級工程師,主要研究方向:無線自組織網(wǎng)絡(luò)、認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)等。周滇蘇(1966―),男,高級工程師,主要研究方向:裝備指揮自動化、軍事通信技術(shù)。

10. 3969/j.issn. 1003-3114. 2017.05.08

郭建立，周滇蘇，劉剛，等. 一種面向系統(tǒng)公平性的頻譜資源分配方法[J].無線電通信技術(shù),2017,43(5): 35-37,85.

[GUO Jianli,ZHOU Diansu,LIU Gang,et al. A Spectrum Resource Allocation Method for System Fairness[J].Radio Communications Technology,2017,43(5):35-37,85.]

TN927

A

1003-3114(2017)05-35-3