專利名稱：一種認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種認知無線電技術(shù)中無線通信與通信信號處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于認知無線電的認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
隨著無線業(yè)務(wù)與應(yīng)用的不斷增長，可供分配的無線頻譜資源越來越緊張。目前，可分配頻譜的匱乏已極大的阻礙了無線通信的可持續(xù)發(fā)展。在另一方面，實際測量結(jié)果表明大部分的已分配的頻譜卻處于低利用率狀態(tài)。在這種背景下，認知無線電(CognitiveRadio, CR)技術(shù)應(yīng)運而生，CR網(wǎng)絡(luò)通過與持有授權(quán)頻譜的主用戶(Primary User, PU)網(wǎng)絡(luò)共存，在時間和空間上共享PU授權(quán)頻譜，從而可以提高現(xiàn)有授權(quán)頻譜的利用率，為新的無線業(yè)務(wù)與應(yīng)用提供帶寬。
基于CR的蜂窩網(wǎng)絡(luò)(認知蜂窩網(wǎng)絡(luò))通過利用的授權(quán)頻譜，有望解決當(dāng)前商業(yè)移動通信所面臨的頻譜匱乏問題。在典型的認知蜂窩網(wǎng)絡(luò)的下行鏈路中，多天線的認知基站(Cognitive Base Station, CBS)通過空間復(fù)用技術(shù)支持多路數(shù)據(jù)流傳輸至不同的單天線認知移動終端(Cognitive Mobile Station, CMS)。在頻譜共享時，為不影響已有網(wǎng)絡(luò)的操作，實現(xiàn)與之“透明”共存，認知蜂窩網(wǎng)絡(luò)需要具備有效避免對PU干擾的能力。因而，與傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)不同的是，在認知蜂窩網(wǎng)中，CBS傳輸至認知移動終端CMS的數(shù)據(jù)信號應(yīng)避免對I3U帶來任何有害的干擾。為實現(xiàn)頻譜資源的有效利用，最大化系統(tǒng)容量，需要在CMS之間進行調(diào)度。CBS通過對自身與PU以及自身與CMS之間的時變衰落信道的估計，并利用收集到的信道狀態(tài)信息可以實現(xiàn)用戶調(diào)度，在給定時間內(nèi)調(diào)度具有最好信道狀況的用戶或用戶子集實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，從而最大化系統(tǒng)容量，優(yōu)化對頻譜資源的利用。

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明公開了一種認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法，包括以下步驟步驟(1)，采集多天線認知基站與N個單天線認知移動終端之間的信道狀態(tài)信息向量hi; i = 1，2，...，N以及認知基站與M個單天線主用戶之間的信道狀態(tài)信息向量gj，j=l, 2,. . . , M ；步驟(2)，初始化構(gòu)建圖中每條邊es,s+1(j)上分布的信息素τ s,s+i(j) = ( τ max+τ min)/2，以及啟發(fā)式信息 rU, s+1(j) = |hj|2, s=0, I,. . . , nT-M, j=l, 2，· · ·，N,其中τ _與τ min分別為信息素含量的上界與下界，τ _的設(shè)定值范圍為1(Γ20，τ min的設(shè)定值范圍為0 10，Ihj表示求信道狀態(tài)信息向量比的幅值，％為認知基站的天線數(shù)目；步驟(3)，生成m只人工螞蟻，其中m的設(shè)定值范圍為5 30，放置螞蟻于構(gòu)建圖中頂點Vtl處，每只螞蟻按概率Pr(es, S+1 (j))選擇邊es, S+1 (j)從頂點Vs移動至頂點vs+1，s=0, I..., nT-M ;記錄螞蟻nT-M次移動經(jīng)過的路徑，選擇路徑中的邊所對應(yīng)的認知移動終端組成接入集乂 ；步驟(4)，認知基站計算對應(yīng)于第k個認知移動終端的雙重正交波束賦形向量wAic ^gA-,步驟(5)，分配發(fā)送功率給認知基站發(fā)送至認知移動終端的數(shù)據(jù)流；計算每只螞蟻選擇的接入集j的系統(tǒng)容量如下
權(quán)利要求
1.一種認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟(1)，采集多天線認知基站與N個單天線認知移動終端之間的信道狀態(tài)信息向量h，i = 1，2，...，N以及認知基站與M個單天線主用戶之間的信道狀態(tài)信息向量も.，j=l, 2,. . . , M ； 步驟(2)，初始化構(gòu)建圖中每條邊es,s+1(j)上分布的信息素T s,s+1(j) = ( Tniax+ T min)/2,以及啟發(fā)式信息 ns,s+1(j) = |hj|2, s=0, 1， ，nT-M, j=l, 2， ，N,其中 t max 與 Tmin 分別為信息素含量的上界與下界，Tmax的設(shè)定值范圍為1(T20，Tmin的設(shè)定值范圍為0 10，IhJ表示求信道狀態(tài)信息向量 的幅值，nT為認知基站的天線數(shù)目； 步驟(3)，生成m只人工螞蟻，其中m的設(shè)定值范圍為5 30，放置螞蟻于構(gòu)建圖中頂點％處，每只螞蟻按概率Pr (es, S+1 (j))選擇邊es, S+1 (j)從頂點Vs移動至頂點vs+1，s=0, I..., nT-M ;記錄螞蟻nT-M次移動經(jīng)過的路徑，選擇路徑中的邊所對應(yīng)的認知移動終端組成接入集乂 ； 步驟(4)，認知基站計算對應(yīng)于第k個認知移動終端的雙重正交波束賦形向量w#，k gA ; 步驟(5)，分配發(fā)送功率給認知基站發(fā)送至認知移動終端的數(shù)據(jù)流；計算每只螞蟻選擇的接入集4的系統(tǒng)容量‘(⑷如下
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法，其特征在于，步驟(3)中螞蟻選擇邊es,s+1(j)的概率Pr(es,s+1(j))按以下方法計算
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法，其特征在于，步驟(4)中依據(jù)以下方法計算第k個認知基站的雙重正交波束賦形向量w 對第k個認知基站，構(gòu)建如下矩陣
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法，其特征在于，步驟(5)中依據(jù)以下注水運算給接入集義中的用戶k分配發(fā)送功率
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法，其特征在于，步驟(7)中邊es,s+1(j)上的信息素\s+1(j)按以下方法更新
全文摘要
本發(fā)明公開了一種認知蜂窩網(wǎng)的下行鏈路空時調(diào)度方法，包括以下步驟步驟(1)，采集多天線認知基站與單天線認知移動終端之間的信道狀態(tài)信息向量以及認知基站與單天線主用戶之間的信道狀態(tài)信息向量；步驟(2)，初始化構(gòu)建圖中每條邊上分布的信息素以及啟發(fā)式信息；步驟(3)，生成人工螞蟻；步驟(4)，認知基站計算對應(yīng)認知移動終端的雙重正交波束賦形向量；步驟(5)，分配發(fā)送功率給認知基站發(fā)送至認知移動終端的數(shù)據(jù)流；步驟(6)，判斷是否達到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，若達到則停止并輸出最優(yōu)接入集，最大迭代次數(shù)取自然數(shù)；步驟(7)，更新構(gòu)建圖中所有邊上分布的信息素并返回步驟(3)；由此完成下行鏈路空時調(diào)度。
文檔編號H04B7/06GK102858019SQ20121038101
公開日2013年1月2日 申請日期2012年10月9日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月9日
發(fā)明者魏飛, 夏鵬瑞, 張燕 申請人:江蘇省郵電規(guī)劃設(shè)計院有限責(zé)任公司