基于QoS保證的多種頻譜資源聯(lián)合分配算法

劉玲 ，鮮永菊 ，朱佳

(1.重慶交通大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，重慶 400074;2.重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，重慶 400065)

基于QoS保證的多種頻譜資源聯(lián)合分配算法

劉玲1，鮮永菊2，朱佳2

(1.重慶交通大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，重慶 400074;2.重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，重慶 400065)

提出了基于靜態(tài)、半靜態(tài)和動態(tài)頻譜資源共性特征指標(biāo)的頻譜可用性定義方法，并借鑒改進的最大加權(quán)時延優(yōu)先(modified largest weight delay first，M-LWDF)算法的QoS需求定義方法，定義了用戶的業(yè)務(wù)需求指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合頻譜可用性和用戶業(yè)務(wù)需求的頻譜分配方法和二次分配方法，其核心思想是將用戶需求和頻譜資源的可用性按照一定的方式量化，再采用簡單的按大小一一對應(yīng)的方式進行分配。與隨機分配方案、先靜后動的頻譜分配方案的仿真對比表明，本方案在平均失敗次數(shù)、平均總速率等性能方面具有明顯的改善。

無線電頻譜;頻譜可用性;頻譜分配;業(yè)務(wù)需求;MAX算法

1 引言

在無線電頻譜資源短缺的情況下，出現(xiàn)了許多新型的頻譜分配研究方案以達到對頻譜的有效利用［1］。然而，無論是基于認(rèn)知無線電系統(tǒng)里動態(tài)感知技術(shù)的頻譜分配還是競拍的頻譜分配［2-4］，或固定頻譜資源的劃分，目前大都停留在單一的頻譜資源分配的基礎(chǔ)上。當(dāng)今世界，在國內(nèi)外公開的文獻中，將這3種頻譜資源結(jié)合起來研究的方案較少，而將3種頻譜結(jié)合起來進行分配不僅可以更好地提高頻譜的利用率、自適應(yīng)能力、環(huán)境適應(yīng)能力，還可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)對服務(wù)質(zhì)量的需求區(qū)別來按需分配，從而使得業(yè)務(wù)質(zhì)量有所提高。

［5］中提出了基于頻譜可用性和次用戶需求相配對的較優(yōu)算法以及一種改進的婚姻匹配算法。參考文獻［6］針對現(xiàn)有頻譜分配算法對不連續(xù)頻譜的利用率較低的問題，提出一種基于頻譜聚合的需求改進型頻譜分配算法。參考文獻［7］引入頻譜可用率和空閑概率兩個特征參數(shù)，構(gòu)建了頻譜資源描述模型，豐富了資源的描述特征。參考文獻［8］提出了一個基于頻譜拍賣的合作認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)資源分配方案，并提出了一個有效的拍賣機制，對競拍博弈的納什均衡存在性進行了證明。參考文獻［9］為了達到頻譜利用的靈活性和有效性設(shè)計了一種頻譜分配機制，提出了一個拍賣框架，還提出一種包括多個主用戶和多個次用戶的非協(xié)作拍賣方式，并通過仿真驗證了該框架可以提高頻譜分配的效率和公平性。參考文獻［10］考慮了無線架構(gòu)和協(xié)議的問題，將拍賣理論應(yīng)用到認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中，通過拍賣模型去解決資源分配問題，并詳細描述了認(rèn)知系統(tǒng)的不同特性，對很多開放性的拍賣問題都進行了詳細的設(shè)計和概述。

2 方案的基本思想

在LTE-Advanced及后續(xù)5G等技術(shù)中，都已經(jīng)提出了采用多種頻譜資源或頻譜聚合技術(shù)來提高帶寬，本文的主要思想是考慮多種頻譜資源的共性特征，定義頻譜可用性及業(yè)務(wù)質(zhì)量需求兩個指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上提出了基于業(yè)務(wù)需求和頻譜可用性的MAX算法，方案可應(yīng)用于類似于LTE-Advanced及后續(xù)5G等需要多種頻譜資源共同使用的無線系統(tǒng)中。在實際使用中，頻譜特征參數(shù)比較多，如信噪比、主用戶的到達概率(以下簡稱主用戶到達率)、歷史切換率等，不同的業(yè)務(wù)對頻譜的要求不一樣，有的只考慮一種主要的因素，有的需要綜合考慮多種指標(biāo)。本文提出了一種頻譜可用性的綜合評估方式，通過參數(shù)來調(diào)節(jié)權(quán)重或取消某些參數(shù)的影響。使用時，各參數(shù)如主用戶到達率、信噪比等可通過測量或歷史統(tǒng)計等方式得到。對不同類型的業(yè)務(wù)同一頻譜的頻譜可用性計算的方式或權(quán)重值可取不同，稱為基于業(yè)務(wù)類型的頻譜可用池，這樣就把頻譜可用性和不同類型的業(yè)務(wù)結(jié)合起來了。

對于業(yè)務(wù)選擇頻譜的優(yōu)先權(quán)，采用了業(yè)務(wù)需求指標(biāo)，這是一種類似于調(diào)度算法中優(yōu)先權(quán)的計算方式，這樣就可以跟本文提出的頻譜可用性評估方式相結(jié)合，采用一種比較簡單直接的頻譜分配方式，即優(yōu)先權(quán)最高的業(yè)務(wù)，選擇對應(yīng)業(yè)務(wù)類型的頻譜可用池中可用性最高的頻譜，業(yè)務(wù)需求指標(biāo)值第二的業(yè)務(wù)直接采用對應(yīng)業(yè)務(wù)類型的頻譜可用池中可用性第二的頻譜，依此類推。仿真表明，這種方式不僅簡單，而且各方面性能指標(biāo)都比較好。

3 頻譜可用性定義

本文研究的是在大業(yè)務(wù)和重負載情況下系統(tǒng)資源不足時的頻譜資源使用情況。此時，系統(tǒng)在國家固定分配的頻譜資源不夠時，可通過競拍或動態(tài)占用的方式獲取新的頻譜資源，所以，頻譜資源共分3種:靜態(tài)頻譜、競拍頻譜和動態(tài)頻譜。靜態(tài)頻譜資源是國家固定分配給某運營商或系統(tǒng)的頻譜資源，需要固定給國家支付一定的費用;競拍頻譜資源是向其他運營商或系統(tǒng)拍賣所得到的資源，需要周期性地參加拍賣和付費。動態(tài)頻譜資源是國家指定的開放/共享頻譜資源、其他運營商或系統(tǒng)利用率比較低的頻譜資源，本文研究的是其他系統(tǒng)的利用率比較低的頻譜資源，系統(tǒng)可動態(tài)占用，但不能對主用戶造成干擾。每種頻譜資源又有多個信道，每個信道有固定的頻譜寬度，如180 kHz等。

根據(jù)本文所研究3種頻譜資源的不同，究其共有的某些特性進行研究。在本文中，信噪比用SNR表示，且令3種頻譜的信噪比服從隨機分布。信道容量CB為:CB=Blb(1+SNR)，根據(jù)服從隨機分布的3種不同頻譜信噪比的取值，可以得到3種頻譜各自的信道容量。對于基于認(rèn)知無線電技術(shù)通過感知得到的動態(tài)頻譜，由于其p主是隨機的，讓其服從［0，1］的隨機分布。而靜態(tài)頻譜和競拍頻譜由于不會涉及主用戶的到達而引起切換，故它們的主用戶到達率均為0。

3.1 頻譜可用性參數(shù)定義

3.1.1 動態(tài)頻譜價格函數(shù)

價格函數(shù)是用戶在獲取本頻譜資源時所需要付出的開銷或費用，可以是各種代價，本文主要指用戶應(yīng)該支付的金額。對于動態(tài)頻譜，由于用戶屬于動態(tài)占用主用戶的頻譜，在占用的過程中，是通過感知“頻譜空洞”而伺機接入信道使用，不需要向主用戶支付任何費用。所以本文設(shè)定動態(tài)頻譜的價格函數(shù)取值都為0，當(dāng)價格函數(shù)不表示金額時，那么用戶的價格函數(shù)不一定是0，要根據(jù)實際情況決定。

3.1.2 靜態(tài)頻譜的價格函數(shù)

靜態(tài)頻譜分配的價格參數(shù)一般由國家按照行政審批的方式分配給一定用戶，在一定的時間域和空間域里基本不會發(fā)生改變。假設(shè)某無線通信系統(tǒng)有i種靜態(tài)頻譜資源，用Si0表示每種靜態(tài)頻譜資源單位頻譜每年需要向國家支付的金額，那么其單位時間內(nèi)的使用價格Si(按照一年365天算)為:

若其使用周期為T，則單位頻譜的使用價格為:

頻譜單位的大小用f0表示，它的含義可以理解如下:若靜態(tài)頻譜的資源為fjing=2 000 MHz，一個基本的計費頻譜單位是f0=10 MHz，那么fjing/f0就表示用戶獲得的頻譜資源相對于頻譜單位的數(shù)量，即2 000 MHz/10 MHz=200，再根據(jù)單位頻譜的價格乘以頻譜單位的數(shù)量等于總價，則可以得知靜態(tài)頻譜的價格為:

3.1.3 競拍頻譜的價格函數(shù)

本文的競拍價格函數(shù)參照參考文獻［5］進行改進，業(yè)務(wù)需求用戶向主用戶通過競拍方式獲得的頻譜不同于感知主用戶的“頻譜空洞”，這種方式是需要向主用戶繳納一定的金額，然后主用戶再將業(yè)務(wù)需求用戶競拍所得的這一部分頻譜資源供給其使用。同靜態(tài)頻譜資源價格的分析方式一樣，用pi表示單位頻譜的價格，f0仍然表示頻譜單位，fi則表示用戶i在競拍狀況下獲得頻譜資源，N表示業(yè)務(wù)需求用戶的多少，則競拍價格可以表示為:

設(shè)fi=ri/ki，其中，ri(bit/s)表示的是業(yè)務(wù)需求用戶i的速率需求，ki(bit/(Hz·s))則表示的是業(yè)務(wù)需求用戶i的頻譜效率函數(shù)。

為了獲得更高的寬帶效率和傳輸容量，采用自適應(yīng)調(diào)制編碼(ACM)技術(shù)，根據(jù)其原理，可以知道業(yè)務(wù)需求用戶可以根據(jù)信道預(yù)測的結(jié)果動態(tài)調(diào)整調(diào)制方式。又因為正交幅度調(diào)制(QAM)技術(shù)編碼具有能充分利用帶寬、抗噪聲能力強等優(yōu)點，單輸入單輸出系統(tǒng)在高斯噪聲信道中的業(yè)務(wù)需求用戶的誤碼率可以近似表示為:

在式(5)中，γi表示業(yè)務(wù)需求用戶i接收端的信噪比，k表示頻譜效率，在不同的調(diào)制方式中，頻譜效率有所不同。在本文中，將其定義為:

式(6)中的K是一個常量，定義為:

基于以上情況，在競價拍賣系統(tǒng)中，頻譜價格與業(yè)務(wù)需求用戶所獲得的頻譜數(shù)相關(guān)，業(yè)務(wù)需求用戶獲得的頻譜數(shù)越多，根據(jù)懲罰性收費原則，其單位頻譜的價格也會隨之增高。定義第一個頻譜單位的價格為p0，那么單位頻譜的價格pi可以表示為:

從式(8)可以看出，單位頻譜的價格隨著頻譜資源的增加而增加，由于考慮到實際情況，因此將頻譜資源相對頻譜單位的數(shù)量進行3次開方使其非線性遞增。ci為式(8)中的價格權(quán)重因子，且ci＞0。若某一業(yè)務(wù)需求用戶獲得了較多的競拍頻譜資源數(shù)，那么業(yè)務(wù)需求用戶系統(tǒng)就會權(quán)衡價格權(quán)重因子，進行適量的加大，從而增大單位頻譜的價格，這樣也可以避免該業(yè)務(wù)某一需求用戶獲得較多的競拍頻譜資源，而其他的需求用戶獲得的競拍頻譜資源卻很少甚至沒有。故將式(4)和式(8)聯(lián)立可得:

因此，通過式(9)可以得到業(yè)務(wù)需求用戶通過競拍方式獲得頻譜資源時所需付出的金額。

3.2 頻譜可用性定義

本文所提出的頻譜可用性式(10)，其參數(shù)含義如下。

Kn表示第n個信道的頻譜可用性，SNRn表示第n個信道的信噪比，SNRmax表示M個信道中的最大信噪比，pn表示第n個信道當(dāng)前的主用戶到達率，靜態(tài)和競拍的主用戶到達率為0，動態(tài)的主用戶到達率服從［0，1］的均勻分布。cn表示得到第n個信道頻譜需要付出的價格，可能是競拍價格、固定頻譜資源價格或者感知頻譜價格。α、β和γ分別是頻譜可用性公式的調(diào)節(jié)因子，根據(jù)業(yè)務(wù)的不同適當(dāng)取值。

針對信道可用性指標(biāo)而言，信噪比大一些好，與頻譜的可用性應(yīng)呈正相關(guān)，故將其設(shè)置為分子。而對于業(yè)務(wù)需求用戶來說，無論是主用戶的到達率還是頻譜價格(包括固定資源的頻譜價格和競拍價格)都是越低對其越有利，即這兩個指標(biāo)應(yīng)與頻譜的可用性呈負相關(guān)，故將其設(shè)置為分母。

于是第n個信道的可用性計算式為:

4 用戶的業(yè)務(wù)需求指標(biāo)定義

本文的頻譜分配算法主要是針對業(yè)務(wù)需求用戶的頻譜需求，因此，需要對業(yè)務(wù)需求用戶的服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)進行分析。本文考慮的用戶業(yè)務(wù)指標(biāo)主要包括分組丟失率、時延、速率等。

分組丟失率指測試中所丟失分組數(shù)量占所發(fā)送數(shù)據(jù)分組的比率。不同的業(yè)務(wù)具有不同的分組丟失率上限要求，如語音業(yè)務(wù)的分組丟失率上限一般在10-5左右。

用戶的需求速率指業(yè)務(wù)需求用戶的通信過程對信道的速率有一定的要求，在此基礎(chǔ)上對應(yīng)信道的容量，只要信道的容量可以滿足用戶的速率需求，用戶就可以在此信道上進行通信。

時延指的是用戶某一業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)從網(wǎng)絡(luò)或鏈路的一端傳送到另一端所花的時間。在不同的通信過程中，用戶對于不同業(yè)務(wù)需求的時延的要求不同，以語音業(yè)務(wù)為例，其時延要求較高，若時延不能滿足用戶的語音業(yè)務(wù)需求，則不能進行較好的通信，會造成聽覺上的誤差。

最大加權(quán)時延優(yōu)先(LWDF)算法由Bell實驗室的Alensander等人提出，是一種主要針對具有不同時延和分組丟失率要求的實時業(yè)務(wù)共存情況的分組調(diào)度算法［11］。Andrews等人在LWDF算法的基礎(chǔ)上進行改進，提出了改進的最大加權(quán)時延優(yōu)先(M-LWDF)算法。由于本文所提算法的核心是基于公平性準(zhǔn)則的服務(wù)質(zhì)量，其核心思想在于用戶選擇業(yè)務(wù)所獲得的無線資源份額應(yīng)與其QoS需求成比例，因此，最大的QoS需求則應(yīng)分配最大的無線資源份額(頻譜可用性)。對QoS質(zhì)量進行分析，其所用參數(shù)設(shè)置如下:δi表示用戶i的業(yè)務(wù)的分組丟失率上限;Ti表示用戶i的業(yè)務(wù)的時延上限;Ri表示用戶 i的需求速率，是驗證配對是否成功的重要指標(biāo)，故用戶i的業(yè)務(wù)需求計算式為:

5 支持服務(wù)質(zhì)量的MAX頻譜分配算法

5.1 頻譜分配模型

在本文中，假定可用頻譜的集合為｛K1，K2，…，KM｝，共有M個可用頻譜，包括固定頻譜資源、競拍頻譜資源以及感知 頻 譜 資 源 。業(yè) 務(wù) 需 求 用 戶 則 用 集 合 ｛SU1，SU2，… ，SUN｝表示，共有N個業(yè)務(wù)需求用戶。通過采用本文提出的MAX算法將可用頻譜分配給用戶使用。

5.2 算法步驟與流程

綜上所述，其具體的算法流程如圖1所示，具體介紹如下。

圖1 算法流程

(1)系統(tǒng)初始化。

(2)建立起頻譜可用性指標(biāo)的模型和業(yè)務(wù)需求用戶服務(wù)指標(biāo)的模型。

(3)計算M個頻譜的頻譜可用性大小指標(biāo)和N個業(yè)務(wù)需求用戶的服務(wù)需求指標(biāo)，并分別用一維矩陣K(i)和Q(j)表示，將兩個矩陣中的元素按照從大到小的降序方式進行排列得到新的矩陣Kmax(i)和Qmax(j)，i和j表示各自矩陣?yán)锩娴脑?，?i∈K，?j∈Q，i∈｛1，2，…，M｝，j∈｛1，2，…，N｝。

(4)將排序后的矩陣 Kmax(i)和 Qmax(j)里面的元素按照i?j的一一映射的方式進行配對，最后得到一個新的二維矩陣 P(i，j)。

(5)配對完成后，判斷是否存在可用頻譜的信道容量不能滿足業(yè)務(wù)需求用戶速率需求的情況，若不能滿足其速率需求，則表示配對失敗，反之則表示分配成功，若有分配失敗情況，執(zhí)行步驟(6)。否則，執(zhí)行步驟(8)。

(6)進行二次分配，即在上述第一次分配完成后，將分配失敗的用戶和剩余的可用頻譜資源再根據(jù)請求速率和容量匹配的方式進行第二次分配。將失敗用戶的請求速率按從小到大排序，將剩余可用頻譜資源的容量按從小到大排序，按照最佳匹配方法進行分配，即從最小請求速率開始分配，在剩余可用頻譜資源容量最小的頻譜資源中進行查找，將第一個容量大于或等于所分配用戶請求速率且未被分配的頻譜資源分配給該用戶，重復(fù)此過程，直到所有的用戶都分配完畢，或有用戶的請求速率大于所有的可用頻譜資源的容量為止。

(7)統(tǒng)計步驟(6)中沒有分配成功的用戶，即本文方案中頻譜分配失敗的次數(shù)。

(8)從不同的性能方面對比本文頻譜分配方案與隨機分配方案和先靜態(tài)、后動態(tài)的方案。

5.3 算法復(fù)雜度分析

算法的復(fù)雜度主要有時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，一般對時間復(fù)雜度進行分析。本文算法的時間復(fù)雜度分析如下:N個用戶的服務(wù)質(zhì)量需求計算N次，復(fù)雜度為O(N);M個總信道的頻譜可用性計算M次，復(fù)雜度為O(M)。

用戶需求和頻譜可用性排序過程:此過程的算法復(fù)雜度跟所選擇的排序算法有關(guān)，如本文所選擇的歸并排序法，其算法復(fù)雜度為O(N lbN)和O(M lbM)。

排序之后的配對過程:算法復(fù)雜度為O(min(N，M))。

在二次分配時，假設(shè)有N1個用戶沒有分配成功，M1個信道沒有分配，需要分別按照用戶質(zhì)量需求和信道容量排序，如果繼續(xù)采用歸并排序法，則其算法復(fù)雜度為O(N1lbN1)和 O(M1lbM1)。

二次分配的配對過程:算法復(fù)雜度為O(min(N1，M1))。

由上可知，本算法(采用歸并排序法時)的時間復(fù)雜度為線性對數(shù)階，比較低。相對于已經(jīng)公開發(fā)表的其他許多頻譜分配算法，如參考文獻［4-6］的O(N2)復(fù)雜度，本文復(fù)雜度相對較低;相對于隨機分配法的max(O(N)，O(M))，本算法復(fù)雜度稍微高一些;與先靜態(tài)、后競拍、后動態(tài)的分配過程相比，因為都涉及到每種頻譜資源里面的排序，其算法復(fù)雜度相當(dāng)。

6 仿真分析

本文采用MATLAB仿真工具對所提出的方案在LTE-Advanced環(huán)境下進行了仿真及比較，具體的參數(shù)設(shè)置見表1。這里只考慮語音用戶與數(shù)據(jù)用戶。由于本文研究的頻譜范圍的變化可能會比較大，信道質(zhì)量相差較大，所以SNR的取值范圍較大。其中，靜態(tài)信道與競拍信道的信噪比(SNR)范圍參照參考文獻［12］取值，取 0～40范圍的隨機變化值，考慮到認(rèn)知無線電用戶所受的干擾比靜態(tài)頻譜信道中用戶所受的干擾和競拍頻譜信道中用戶所受的干擾要大一些，動態(tài)頻譜信道的SNR在0～30;用戶業(yè)務(wù)特性參數(shù)參照參考文獻［13］取值。靜態(tài)信道和競拍系統(tǒng)的主用戶到達概率為 0，動態(tài)取 ［0，1］的均勻分布，設(shè)主用戶到達概率為0.7以上的信道才有主用戶實際到達，則主用戶實際到達并占用信道數(shù)按動態(tài)信道總數(shù)的30%設(shè)置。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

為了對本文提出的算法進行驗證，將其與隨機分配算法以及先靜后動的分配算法進行仿真對比，且為了方便比較，圖2～圖7中除圖6外都是以移動平均(滑動平均)法統(tǒng)計各變量，包括平均用戶分配失敗次數(shù)、系統(tǒng)平均每輪總速率和平均主用戶出現(xiàn)的切換次數(shù)等。圖6是各算法每次分配時切換次數(shù)的具體值。共研究了40輪分配的平均性能情況，每輪主要參數(shù)均是按照表1進行取值和變化，同一頻譜信道，前輪與后輪的特性值有可能不一樣，沒有按照線性變化，所以仿真結(jié)果非單調(diào)變化，但是可以看出，隨著分配的進行，各統(tǒng)計值逐漸趨于穩(wěn)定。

圖2(a)是數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)速率在100～1 000 kbit/s變化時，40輪分配的累計平均失敗次數(shù)對比，圖2(b)是數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在100～1 300 kbit/s變化時，40輪分配的累計平均失敗次數(shù)對比。由圖2可知，支持服務(wù)質(zhì)量的有序匹配(MAX)算法相對隨機排序分配(RAN)算法和先靜后動排序的分配(CHU)算法失敗的次數(shù)都要少，而且40次分配下來，總體失敗次數(shù)都很小甚至有時幾乎不失敗，說明按照MAX算法原則分配下來的信道近乎都能使信道容量滿足業(yè)務(wù)需求用戶的需求速率，這是由于在頻譜可用性式中，信道容量對應(yīng)的是與頻譜可用性成正相關(guān)的信噪比。因此，最大的頻譜可用性會對應(yīng)較大的信噪比，從而對應(yīng)較大的信道容量，進而能夠滿足速率需求較大的業(yè)務(wù)需求用戶。

CHU算法和RAN算法相比，總體上CHU算法更好，但也有可能出現(xiàn)CHU算法失敗次數(shù)大于RAN算法的情況，這是由于CHU算法是一種在頻譜分配方案上的一種固定思維的分配方案，實際上它并沒有將動態(tài)頻譜和靜態(tài)頻譜結(jié)合起來考慮，從這一點上也可以說明將動態(tài)頻譜和靜態(tài)頻譜結(jié)合起來考慮的優(yōu)越性。而RAN本身就是不確定的隨機分配，出現(xiàn)的結(jié)果也會隨機變化，故它分配時失敗次數(shù)變化較大。失敗次數(shù)出現(xiàn)小數(shù)的情況是由滑動平均這一算法本身的性質(zhì)所決定的。

圖3～圖7仿真中均設(shè)置數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在100～1 300 kbit/s變化。由圖3和圖4可以看出，MAX算法就平均每輪總速率來說也要好，這是因為采用MAX算法相當(dāng)于對信道進行了充分利用，根據(jù)生活經(jīng)驗也可知，給予請求多的用戶更多的需求，自然更容易滿足用戶的需求。而MAX算法恰好就是利用這一點，對頻譜進行了有效利用，使得平均每輪總速率相對RAN算法和CHU算法都有一定程度的改善。其次，由于在用戶服務(wù)質(zhì)量公式里面，根據(jù)業(yè)務(wù)所取的分組丟失率上限和時延上限均是固定值，故相當(dāng)于最大的服務(wù)質(zhì)量對應(yīng)的是最大的用戶需求速率，因此相應(yīng)地按照MAX算法出來的頻譜總速率也會最大。而對于RAN算法和CHU算法，CHU算法總體而言比RAN算法更好，但是由于RAN算法的隨機性，故同圖2失敗次數(shù)的情況類似，也會出現(xiàn)RAN算法速率比CHU算法好的情況。

圖2 平均用戶失敗次數(shù)

圖3 平均每輪總速率1

圖4 平均每輪總速率2

由圖5可以看出，對于平均主用戶出現(xiàn)切換次數(shù)來說，MAX算法的切換次數(shù)更多，這是由于MAX算法平均用戶的失敗次數(shù)較之其他兩個算法少，即其成功的次數(shù)更多，因此在主用戶到達而導(dǎo)致的切換次數(shù)上較其他兩種算法要多一些。圖6給出了每輪切換次數(shù)的具體值。

圖5 平均主用戶出現(xiàn)切換次數(shù)

圖6 每輪主用戶出現(xiàn)切換次數(shù)

本文對MAX算法和CHU算法在不同信道比下分配失敗次數(shù)比、系統(tǒng)總速率比、切換次數(shù)比進行了對比分析。仿真表明，在各種情況下，MAX的算法性能優(yōu)勢都可以一直保持，尤其在分配失敗次數(shù)方面具有較大的優(yōu)勢。圖7是靜態(tài)信道數(shù)、競拍信道數(shù)、動態(tài)信道數(shù)在某一比例下的仿真對比。仿真還表明，在靜態(tài)信道數(shù)占絕對優(yōu)勢的情況下，MAX算法與CHU算法性能比較接近。

7 結(jié)束語

圖7 信道數(shù)為靜態(tài)信道數(shù)∶競拍信道數(shù)∶動態(tài)信道數(shù)=10∶20∶40時MAX算法與CHU算法各項比例

本文主要針對所提出的動態(tài)頻譜和靜態(tài)頻譜相結(jié)合進行的頻譜分配算法，對靜態(tài)、半靜態(tài)和動態(tài)頻譜相結(jié)合的頻譜可用性指標(biāo)和業(yè)務(wù)需求用戶的服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)進行了定義，提出了一種考慮用戶業(yè)務(wù)需求和頻譜可用性的頻譜分配方案仿真表示。仿真表明，本文方案在用戶分配失敗次數(shù)、系統(tǒng)總速率等性能方面具有明顯的改善。當(dāng)然，本方案相對于隨機分配方式和先靜態(tài)再其他資源的分配等簡單的分配方式來說，計算上要稍微復(fù)雜一些，需要進行頻譜可用性計算和業(yè)務(wù)QoS指標(biāo)的計算及排序，不過，這種計算很簡單，而且分配方式只采用了簡單的匹配方式，對系統(tǒng)來說，所增加的開銷并不大。

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Multi-type spectrum resources joint distribution algorithm based on guaranteed QoS

LIU Ling1，XIAN Yongju2，ZHU Jia2
1.College of Information Science and Engineering，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China 2.School of Communication and Information Engineering，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 400065，China

The definition of the spectrum availability in terms of static spectrum，semi-static spectrum and dynamic spectrum and the definition of service requirement index based on M-LWDF QoS definition were proposed.A spectrum allocation method and a redistribution method combined with spectrum availability and subscriber requirement were presented.The main idea of the method is that subscriber requirement and availability of spectrum resource are quantified，and then spectrum resources are allocated to subscribers by a one-to-one mapping based on their quantified values in the same sequence.Compared with the random distribution scheme and the dynamic scheme following static allocation，simulation results show that the scheme presented can obviously improve system performance in average number of failure distribution and average total data rate.

radio spectrum，spectrum availability，spectrum allocation，service requirement，MAX algorithm

s:The Natural Science Foundation of Chongqing State Scientific and Technology Commission (No.2011BB2144)，Project of Chongqing Municipal Education Commission (No.133044，No.2012-GX-130)，Chongqing University of Posts and Telecommunications Fund(No.A2008-28，No.A2012-16)，Research Training Program Project for High School Students(No.A2012-69)

TN929.53

A

10.11959/j.issn.1000-0801.2016007

2015-05-09;

2015-10-10

重慶市科委自然科學(xué)基金資助項目(No.2011BB2144);重慶市教委資助項目(No.133044，No.2012-GX-130);重慶郵電大學(xué)資助項目(No.A2008-28，No.A2012-16);大學(xué)生科研訓(xùn)練計劃基金資助項目(No.A2012-69)

劉玲(1963-)，女，重慶交通大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院副教授，主要研究方向為計算機教學(xué)和軟件設(shè)計。

鮮永菊(1973-)，女，博士，重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院副教授，主要研究方向為認(rèn)知無線電關(guān)鍵技術(shù)、LTE與LTE-Advanced關(guān)鍵技術(shù)等。

朱佳(1989-)，男，重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院碩士生，主要研究方向為認(rèn)知無線電關(guān)鍵技術(shù)。