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    基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的非協(xié)作認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)路由算法研究

    2018-01-29 07:51:32楊振宇
    關(guān)鍵詞:投遞數(shù)據(jù)包時(shí)延

    楊振宇

    (安徽交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系,合肥 230051)

    無(wú)線通信系統(tǒng)所需的無(wú)線電頻譜是一種有限的資源.隨著各種無(wú)線應(yīng)用的蓬勃發(fā)展,可用的頻譜已經(jīng)越來(lái)越少,頻譜稀缺問(wèn)題日益嚴(yán)重.認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Radio Networks,CRNs)允許通過(guò)支持動(dòng)態(tài)頻譜接入(DSA)來(lái)提高無(wú)線電頻譜的使用效率.在CRNs中,次用戶(hù)(SUs)只有在主用戶(hù)(PUs)沒(méi)有占用頻譜的情況下才可以使用頻譜資源;當(dāng)PUs需要使用頻譜時(shí),SUs必須立即停止數(shù)據(jù)傳輸,并將頻譜資源讓給PUs[1].CRNs中的路由利用中間SUs節(jié)點(diǎn),以多跳方式將源SU的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到目的SU.在設(shè)計(jì)路由算法的時(shí)候需要考慮以下幾個(gè)問(wèn)題:1)CRNs是一個(gè)動(dòng)態(tài)的環(huán)境,所以SUs需要適應(yīng)環(huán)境的變化;2)SUs需要交換大量的路由信息,由于CRNs是一個(gè)分布式的環(huán)境,需要考慮如何優(yōu)化路由算法以減少路由開(kāi)銷(xiāo);3)由于各個(gè)SUs之間是非協(xié)作的,因此,設(shè)計(jì)路由算法時(shí)考慮到SUs之間的非協(xié)作交互;4)CRN路由協(xié)議設(shè)計(jì)是需要考慮PUs的活動(dòng)模型,在實(shí)現(xiàn)高路由性能的同時(shí)并滿(mǎn)足PU的服務(wù)質(zhì)量(QoS)需求.

    1 問(wèn)題建模

    1.1 系統(tǒng)模型

    假設(shè)CRN中有N個(gè)SUs以及M個(gè)PUs,網(wǎng)絡(luò)中有多個(gè)源SU發(fā)送數(shù)據(jù)包,并以多跳的方式通過(guò)中間SU發(fā)送到目的地SU節(jié)點(diǎn).假設(shè)PUs也在發(fā)送數(shù)據(jù)包,PUs也可以轉(zhuǎn)發(fā)其他PUs的數(shù)據(jù)包.利用離散時(shí)間馬爾科夫泊松過(guò)程(DT-MMPP)來(lái)對(duì)PUs的活動(dòng)進(jìn)行建模[2-3].SUs之間是非協(xié)作的,每個(gè)SU只優(yōu)化自己的路由性能,而不考慮其他SU的路由性能.當(dāng)一個(gè)SU將數(shù)據(jù)包傳輸?shù)降较乱惶?jié)點(diǎn)后,該SU會(huì)收到來(lái)自下一跳SU的確認(rèn)包(ACK).

    1.2 問(wèn)題定義

    每個(gè)SU的目標(biāo)是選擇下一跳SU節(jié)點(diǎn)來(lái)發(fā)送數(shù)據(jù)包,使其被PU干擾的概率小于給定閾值,從而最小化其端到端時(shí)延.因此,SUi的優(yōu)化問(wèn)題具有如下的形式:

    (1)

    (2)

    Costi(nhi,nh-i)=Di(nhi,nh-i)+Li(nhi,nh-i)

    (3)

    其中,Li(nhi,nh-i)是干擾的成本,計(jì)算如下:

    (4)

    B是一個(gè)很大的常數(shù).

    1.3 路由問(wèn)題的博弈模型

    (5)

    其中,Costi(si(t),ai(t),a-i(t))是使用公式(3)計(jì)算,Dmax是最大的時(shí)延.SUi的一個(gè)策略被定義為一個(gè)概率向量[πi(si,ai)]ai∈Ai∈Oi(si),πi(si,ai)是指在狀態(tài)si選擇動(dòng)作ai的概率.SUi的期望折合成本函數(shù)可以表示為[6]:

    (6)

    其中,β∈[0,1)是折合因子.

    2 基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的路由策略

    (7)

    (8)

    (9)

    利用Boltzmann分布[8],可得以下的結(jié)論:

    (10)

    (11)

    (12)

    (13)

    將式(12)、(13)代入(7),可得:

    (14)

    于是,根據(jù)Boltzmann分布,可以得到SUi的策略如下:

    (15)

    基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的非協(xié)作路由算法如表1所示.

    表1 基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的非協(xié)作路由算法

    3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    圖1 端到端時(shí)延對(duì)比

    利用NS-2網(wǎng)絡(luò)模擬器,通過(guò)與最短路徑算法進(jìn)行對(duì)比來(lái)評(píng)估本文算法的性能.實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)中一共有100個(gè)節(jié)點(diǎn),其中有4個(gè)源Sus,兩個(gè)Pus,其余的是中間SU.模擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地的大小是1 km2.每一個(gè)SU的傳輸范圍是100 m,PU每秒發(fā)送20個(gè)數(shù)據(jù)包,參數(shù)τ的值是1,β的值是0.5.

    圖1和圖2分別是時(shí)延以及SU被干擾概率的實(shí)驗(yàn)結(jié)果.如圖1所示,使用本文的算法,當(dāng)PU可接受干擾的概率增加時(shí),SU可以更自由地轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包,從而減少了緩沖數(shù)據(jù)包的數(shù)量,所以時(shí)延就會(huì)降低.當(dāng)PU可接受干擾的概率低時(shí),本文算法的延遲會(huì)大于最短路徑算法的延遲.當(dāng)使用本文提出的路由算法時(shí),在PU可接受干擾的概率低的情況下,SU必須緩沖更多的數(shù)據(jù)包,此時(shí)被轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包就會(huì)變少.這是為了保證PU實(shí)際受到干擾的概率小于PU可接受干擾的概率.當(dāng)PU可接受干擾的概率大于0.8時(shí),SU緩沖的數(shù)據(jù)包數(shù)量減少,因此時(shí)延會(huì)小于最短路徑算法的延遲.如圖2所示,本文算法所獲得的干擾概率總是小于PU的可接受的干擾概率.圖3是SU數(shù)據(jù)包投遞率的實(shí)驗(yàn)結(jié)果.當(dāng)PU可接受干擾的概率低時(shí),本文算法的數(shù)據(jù)包投遞率略小于最短路徑算法.這是由于當(dāng)PU可接受干擾的概率低時(shí),SU需要緩存部分?jǐn)?shù)據(jù)包,以此避免SUs的傳輸會(huì)對(duì)PU造成影響.當(dāng)PU可接受干擾的概率逐漸增大時(shí),本文算法的數(shù)據(jù)包投遞率要比最短路徑算法的要高.

    圖2 SU被干擾的概率

    圖3 數(shù)據(jù)包投遞率

    4 結(jié)論

    本文提出在認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中的SU的分布式路由方案,SU通過(guò)本地的信息進(jìn)行路由,使用MMPP模型對(duì)PU行為進(jìn)行建模.關(guān)于SU之間是非協(xié)作的,SU需要對(duì)環(huán)境的變化進(jìn)行快速適應(yīng),將路由問(wèn)題建模為非合作的隨機(jī)學(xué)習(xí)過(guò)程.使用多agent的Q學(xué)習(xí)方法作為路由問(wèn)題的解決方案框架.仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示出本文算法優(yōu)異的性能.

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