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    移動用戶目標(biāo)系統(tǒng)中基于拍賣模型的信道資源分配*

    2016-12-09 03:52:30余懷瑾郭建新段曉沛
    電訊技術(shù) 2016年11期
    關(guān)鍵詞:衛(wèi)星通信鏈路頻譜

    余懷瑾,楊 峰,郭建新,段曉沛

    (1.空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院,西安710077;2.解放軍95806部隊,北京100076)

    移動用戶目標(biāo)系統(tǒng)中基于拍賣模型的信道資源分配*

    余懷瑾**1,楊 峰1,郭建新1,段曉沛2

    (1.空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院,西安710077;2.解放軍95806部隊,北京100076)

    為了提高衛(wèi)星通信信道的頻譜利用率,從衛(wèi)星通信中的認(rèn)知無線電技術(shù)出發(fā),簡述了當(dāng)前認(rèn)知衛(wèi)星研究現(xiàn)狀。針對移動用戶目標(biāo)系統(tǒng)(Mobile User Objective System,MUOS)的特殊通信環(huán)境,提出了插空式(overlay)頻譜共享方式下基于拍賣模型的認(rèn)知衛(wèi)星信道分配方式,并建立了收益公式。同時,引入星上頻譜共享干擾公式來計算認(rèn)知用戶對系統(tǒng)造成的影響,并代入收益公式以計算認(rèn)知技術(shù)給系統(tǒng)帶來的收益大小;之后給出模擬通信環(huán)境參數(shù),利用Matlab進(jìn)行仿真計算。仿真結(jié)果表明,認(rèn)知用戶的加入雖會使主用戶通信質(zhì)量略有下降,但使系統(tǒng)總體收益呈上升趨勢。

    衛(wèi)星通信;移動用戶目標(biāo)系統(tǒng);認(rèn)知無線電;拍賣模型;信道分配

    目前衛(wèi)星通信領(lǐng)域中,研究認(rèn)知技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)主要分為兩類,即混合認(rèn)知衛(wèi)星通信[2]和雙認(rèn)知衛(wèi)星通信[3]。而認(rèn)知無線電技術(shù)在衛(wèi)星通信系統(tǒng)中有兩種主要應(yīng)用方式:一是基于CR傳統(tǒng)思想,如地面CR小區(qū)一樣,將衛(wèi)星視作天空中的基站,為地面多個CU用戶提供共享頻譜,使其通過該衛(wèi)星進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞,以建立網(wǎng)絡(luò),增加路由;二是利用頻譜感知和頻譜判決技術(shù)[4],尋找頻段中的空穴,用以變換數(shù)據(jù)傳輸?shù)念l率、體制等參數(shù),從而“回避”干擾源,保證正常通信,為衛(wèi)星通信提供了抗干擾新思路。

    當(dāng)前美軍正大力發(fā)展的移動用戶目標(biāo)系統(tǒng)(Mobile User Objective System,MUOS),用戶終端與衛(wèi)星之間鏈路采用UHF頻段,而U段大部分被地面通信占用,因此同區(qū)域內(nèi)兩者通信容易產(chǎn)生相互干擾。美軍利用第二種應(yīng)用方式,將頻譜感知和頻譜判決技術(shù)運用在尋找MUOS上下行鏈路中心頻點附近的頻譜空穴,并降低傳輸信號相應(yīng)頻段的發(fā)射功率,以保證通信過程中不對其他系統(tǒng)信號產(chǎn)生干擾。

    此外,由于MUOS采用寬帶碼分多址(Wide Band Code Division Multiple Access,WCDMA)蜂窩技術(shù)來實現(xiàn)全球覆蓋,加上BPSK調(diào)制技術(shù)的使用,容量是早期UFO(UHF Follow-On)系統(tǒng)10倍以上,信道可用率大于97%[5]。在信道空閑情況下,若是阻擋地面U段通信,則會導(dǎo)致鏈路利用率低。因此, CR技術(shù)的傳統(tǒng)運用方式在MUOS中的應(yīng)用凸顯了重要性。

    一個星上標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)發(fā)器帶寬一般為36 MHz,在使用中有大量空余時間和空余頻段。對于可協(xié)商合作式PU,可在保證自身通信不受干擾情況下,予以部分付出少量代價的臨時用戶使用權(quán)限,使其成為CU,從而提高信道利用率,并獲得認(rèn)知代價收入。

    在認(rèn)知無線電的實現(xiàn)上,有文獻(xiàn)使用功率控制算法,如:文獻(xiàn)[6]提出的保證地面衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)QOS (Quality of Service)的功率分配算法以及文獻(xiàn)[7]中提出的潛存型(underlay)上行鏈路功率控制算法。但是,underlay方式中利用擴(kuò)頻技術(shù)來提高頻譜使用率,CU對PU產(chǎn)生的噪聲功率較大。由于MUOS的主用戶使用具有優(yōu)先性和絕對性,必須要保證PU在使用信道時不受認(rèn)知用戶干擾。Overlay方式頻譜共享中,CU利用PU未使用的頻段,從而對PU的干擾最小化。因此,本文將采用overlay的頻譜共享方式,基于拍賣模型,對衛(wèi)星WCDMA通信中的上行鏈路進(jìn)行信道資源分配,并計算出認(rèn)知無線電技術(shù)給類MUOS的衛(wèi)星通信系統(tǒng)帶來的額外收益。

    2 信道資源分配方案

    2.1 基于拍賣模型的信道分配方案

    為研究衛(wèi)星系統(tǒng)中的頻譜共享問題,我們建立一個基于拍賣的頻譜分配模型[8]。在這個模型中,將衛(wèi)星視為空間中的基站,并將其作為拍賣方,衛(wèi)星小區(qū)范圍內(nèi)認(rèn)知用戶作為投標(biāo)者。在每一個拍賣輪回中,每個投標(biāo)者為滿足自身需要給頻譜資源投不同的價,再由拍賣方確定“贏家決策”,可以最大化拍賣方收益,提高系統(tǒng)效率。這種動態(tài)的頻譜拍賣主要有三個特點:是一種非合作行為;分配算法計算開銷小;信令開銷小。由此,文獻(xiàn)[9]提出了一種多標(biāo)拍賣的頻譜共享機(jī)制,給出3種信道分配規(guī)則,即吞吐量最大規(guī)則、效用公平規(guī)則和時間公平規(guī)則。本文將研究MUOS中基于多標(biāo)拍賣模型的衛(wèi)星認(rèn)知通信。

    信道分配在時域和頻域二維坐標(biāo)中進(jìn)行,如圖1所示。時域中,將時間T劃分成N個時隙,則n∈{1,2,…,N};頻域中,每一次對M個信道進(jìn)行分配,則m∈{1,2,…,M}。若系統(tǒng)總帶寬為B,將它劃分為M個帶寬為Δf=B/M的信道。圖1中陰影部分為被CU通信占用信道。在理想條件下,系統(tǒng)吞吐量即為傳輸?shù)目偙忍芈?可由香農(nóng)公式求得

    圖1 信道拍賣模型Fig.1 Channel auction model

    對于每個用戶k,假設(shè)信道m(xù)的誤碼率為BER,信道m(xù)的信噪比為SNRn,k,m,依據(jù)式(1)得傳輸比特率為[9]

    若忽略相鄰信道的干擾,SNRn,k,m可表述為

    式中:P表示發(fā)射機(jī)的實際最大發(fā)射功率;Hn,k,m表示信道增益;N0表示信道的熱噪聲功率。

    由于MUOS是針對高速移動終端的衛(wèi)星通信系統(tǒng),各個參量在不同時刻有所改變。但由于衛(wèi)星通信時延較大,PU對信道的需求有時來不及反饋到衛(wèi)星基站,會產(chǎn)生PU的信號沖撞現(xiàn)象。因此,將每一次拍賣在時域上劃分成很小的時隙(例如1 ms量級),以保證PU用戶信號沖撞概率減小。此時,干擾溫度的分布、Hn,i,m和N0等參量在一次拍賣中可視為不變,故一次拍賣中各用戶比特率與各自發(fā)射機(jī)功率有關(guān)。

    假設(shè)一個WCDMA衛(wèi)星小區(qū)中包括一顆同時作為PU基站和CU基站的衛(wèi)星(即公共接收機(jī)),L個PU,K個CU在時間T內(nèi)共享M個信道。其中,PU為衛(wèi)星通信的注冊用戶,CU在保證PU正常通信的前提下通過“競標(biāo)”得到空穴進(jìn)行通信,所付出代價作為衛(wèi)星基站的收益,并補(bǔ)償PU注冊代價。因此,衛(wèi)星基站在保證PU通信需求下,為使CU帶來干擾噪聲代價盡可能補(bǔ)償,從而獲得更大收益,后文將依據(jù)吞吐量最大規(guī)則進(jìn)行分析。

    在拍賣中,引入分配變量a,其物理意義為:當(dāng)a=1時,用戶k在第n輪拍賣中獲得信道m(xù)的使用權(quán);當(dāng)a=0時,用戶k在第n輪拍賣中不能獲得信道m(xù)的使用權(quán),且信道m(xù)在每一輪拍賣中只能分配給一個用戶,即

    故在T時間內(nèi)共享M個信道的CU總數(shù)Kn為

    假設(shè)所有競拍者均為“理性人”,且拍賣為激勵相容[10]。在計算CU帶來具體經(jīng)濟(jì)效益時,以此CU傳輸比特量I作為量,以每比特的價格w0作為單價,便可通過計算兩者之積得到總收益,即W=w0× I。文中為便于收益的量化,用傳輸比特率來表示代價,從而進(jìn)行定性分析。設(shè)競標(biāo)者出價為θk,按照使用吞吐量規(guī)則,所有用戶以自己所需吞吐量為依據(jù),則用戶愿意付出的標(biāo)價為

    然后,按照封閉式價格拍賣的規(guī)則進(jìn)行信道分配。各個CU將標(biāo)價傳送給衛(wèi)星基站的中心節(jié)點,由中心節(jié)點判決出價最高用戶,以此將第n輪的信道m(xù)分配給該用戶。最后中心節(jié)點將分配結(jié)果反饋給每個CU,用戶可利用所分配得到的信道進(jìn)行信息傳輸。

    由于衛(wèi)星時延較大,故此種拍賣分配采用批處理的方式,即對在持續(xù)時間固定為t的時間窗內(nèi)的請求,進(jìn)行一次批處理。分配結(jié)果將在下一個時間窗內(nèi)顯示。批處理可以保證對頻譜使用申請的回復(fù)延遲時間在一個時間窗內(nèi),從而提高頻譜共享的效率。

    2.2 衛(wèi)星認(rèn)知收益

    由上文得,用θk表示CU愿意出價。若K1表示在一輪拍賣中接入CU的數(shù)量,即K1=m∑=1k∑=1a,則在一輪拍賣中獲得收益為

    2.3 星上頻譜共享的干擾影響

    由于信道分配是在頻域和時域二維坐標(biāo)下進(jìn)行,因此在空間上,overlay方式中CU的加入也會對PU造成一定的干擾。在分析CU帶來的干擾大小時,用最小信干噪比(SINR)來描述 PU通信質(zhì)量[11]。由于處于同一衛(wèi)星通信小區(qū)內(nèi),故假定PU及CU對公共接收機(jī)之間的信道增益均為h,Pl為第l個PU的發(fā)射功率,pk為第k個CU的發(fā)射功率,得第l個PU的星上SINR為

    式中:Islp=k∑K=01h2pk為所有CU給PU帶來的總干擾; Iplp=i=∑1L

    ,i≠lh2Pi為其他PU給第l個帶來的總干擾;σ2為接收機(jī)噪聲功率。

    第k個CU的星上SINR為

    式中:Isks=i=∑1K,ni≠khPi為其他CU給第k個CU帶來的總干擾;Ipks=∑l=L1h Pl為所有PU帶來的總干擾。

    3 仿真結(jié)果與分析

    3.1 干擾分析

    為簡化模型,分析在一次拍賣中,假定在一定區(qū)域內(nèi),各個PU的所有參數(shù)相同,各個CU的參數(shù)也相同,因此,可將式(8)化簡,得

    文獻(xiàn)[12]給定一個MUOS通信環(huán)境:碼片速率為3.84 Mchip/s,即擴(kuò)頻帶寬3.84 MHz,系統(tǒng)噪聲系數(shù)為7.1 dB;通信鏈路頻率為310 MHz,衛(wèi)星與終端間距離為39 000 km,因此,自由空間傳輸損耗為174.1 dB;若天線增益為27 dBi,則總信道增益h= -147.1 dB;擴(kuò)頻增益 G=30 dB;衛(wèi)星噪聲溫度為1 000 K,使用衛(wèi)星噪聲密度為198.6 dBW/Hz,則噪聲功率σ2=-151.8 dBW。同時,為保證PU正常通信,其接收信噪比達(dá)10 dB以上,取PU發(fā)射機(jī)平均功率Pl=5 W,CU發(fā)射機(jī)平均功率pk=1 W。利用Matlab仿真得圖2,進(jìn)而分析主用戶一定的條件下認(rèn)知用戶對主用戶通信質(zhì)量造成的影響。

    圖2 CU數(shù)量對PU接收SINR造成的影響Fig.2 The impact of CU amount on SINR of PUs

    圖2中,曲線表示在不同PU數(shù)條件下,星上接收SINR受接入CU數(shù)的影響。由圖可得,就L=5而言,當(dāng)CU數(shù)從0增加至40時,PU在星上接收的SINR下降最快,降低百分比約為18.26%。

    已知接收機(jī)靈敏度公式為

    式中:k0為玻爾茲曼常數(shù)1.381×1023W/Hz/K;T為室溫290 K;B0為擴(kuò)頻帶寬3.84 MHz;NF為系統(tǒng)噪聲系數(shù)。由式(10)仿真可以得出,隨著CU數(shù)量的增加,PU的接收SINR的值降低,接收機(jī)靈敏度值也隨之降低,其趨勢與SINR一致。

    3.2 拍賣收益分析

    假定拍賣的每個信道帶寬為Δf=0.5 MHz,鏈路誤碼率BER=10-6;且對于CU,SNRn,i,m即為其星上接收信干噪比gk。根據(jù)上文中建立的模型,由式(7)和式(10)可得一次拍賣中從CU中得到的收益量,即

    將數(shù)值代入并用Matlab仿真,結(jié)果如圖3所示。將圖3與圖2對比分析,在L=5,CU數(shù)從0增加至40時,增長幅度最大,收益增加至31 b。

    圖3 CU給系統(tǒng)帶來的額外收益Fig.3 The extra income of system from CUs

    但是,PU通信SINR的下降率不方便與CU帶來的收益進(jìn)行量化分析,因此,需再將PU傳輸吞吐量下降程度與CU帶來收益比較,同時求解出系統(tǒng)總收益的變化趨勢。假定PU數(shù)為L=5,根據(jù)式(11)可計算得一次拍賣中隨著CU數(shù)量的增多, PU、CU和系統(tǒng)總的收益變化,經(jīng)仿真得圖4。

    圖4 CU的增多使系統(tǒng)各部分及整體收益變化Fig.4 The variation of each part when CUs increase

    由圖4可知,隨著CU的增多,PU可傳輸?shù)谋忍芈视幸欢ㄏ陆?但總體幅度較小;而CU帶來的額外比特收益增長較快,從而使系統(tǒng)吞吐量整體呈增長趨勢,對于系統(tǒng)整體而言是有較好效益的。

    3.3 復(fù)雜度分析

    文獻(xiàn)[11]使用迭代算法,在獲得同等收益情況下一次分配的計算量為o(K+L),占用存儲單元為3(K+2L)個,而使用拍賣模型分配方案只需在每次分配中檢測一次PU功率,并計算各CU的需求,計算量減至o(K+1)。同時,由于前一次分配結(jié)果被釋放,有用信息僅占(L+1)個存儲單元??傮w而言,本文的信道資源分配方案復(fù)雜度較低。

    4 結(jié)束語

    本文主要探究基于移動用戶目標(biāo)系統(tǒng)的認(rèn)知衛(wèi)星運用。由于衛(wèi)星信道有大量空穴,將其臨時租用給部分認(rèn)知用戶會給衛(wèi)星基站帶來額外收益;對于認(rèn)知用戶而言,其信道使用需求較小,花費大量資金占用信道是不現(xiàn)實的。于是,本文基于經(jīng)濟(jì)學(xué)拍賣理論建立了認(rèn)知衛(wèi)星模型對MUOS信道進(jìn)行分配,并采用overlay的頻譜共享方式來保證CU對PU的干擾最小化。經(jīng)模型建立和仿真計算可發(fā)現(xiàn),CU的接入對PU的星上SINR有一定影響,但影響較小。只要保證SINR在PU可接收門限內(nèi),CU的接入給系統(tǒng)帶來的收益是很可觀的。且對于CU來說,不用花費大量經(jīng)費而是只用付出少量滿足自身需求的租金便能進(jìn)行自身要求不高的通信,是很合算的。但是,由于要保證滿足PU所需SINR和收益的最優(yōu)策略,接下來還需進(jìn)一步求解兩者博弈的CU數(shù)量的納什均衡解。

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    余懷瑾(1992—),女,四川自貢人,碩士研究生,主要研究方向為衛(wèi)星通信信道;

    YU Huaijin was born in Zigong,Sichuan Province,in 1992.She is now a graduate student.Her research concerns satellite communication channels.

    Email:yhj716haha@163.com

    楊 峰(1976—),男,湖南岳陽人,碩士,教授,主要研究方向為現(xiàn)代無線通信、衛(wèi)星移動通信;

    YANG Feng was born in Yueyang,Hunan Province,in 1976.He is now a professor with the M.S.degree.His research concerns modern wireless communication and satellite mobile communication.

    郭建新(1974—),男,河南周口人,博士,教授,主要研究方向為認(rèn)知無線電、電磁頻譜管理;

    GUO Jianxin was born in Zhoukou,Henan Province,in 1974.He is now a professor with the Ph.D.degree.His research concerns cognitive radio and electromagnetic spectrum management.

    段曉沛(1992—),女,北京人,助理工程師,主要從事通信系統(tǒng)運行維護(hù)和研究工作。

    DUAN Xiaopei was born in Beijing,in 1992.She is now an assistant engineer.She is engaged in operating maintenance of communication system.

    Channel Resource Allocation in Mobile User Objective System Based on Auction Model

    YU Huaijin1,YANG Feng1,GUO Jianxin1,DUAN Xiaopei2
    (1.School of Information and Navigation,Air Force Engineering University,Xi′an 710076,China; 2.Unit 95806 of PLA,Beijing 100076,China)

    To increase the spectrum utilization of satellite communication channels,starting with the cognitive radio(CR)technology in satellite communications,this paper introduces the research status of CR satellite.For the special communication environment in mobile user objective system(MUOS),a channel allocation method of CR satellite based on auction model with overlay spectrum sharing method is proposed, and an income formula is built.Meanwhile,a satellite spectrum sharing interference formula is introduced to calculate the impact of cognitive users(CU)on system,which will be put into the income formula to calculate the income that CR brings to the system.Then the parameter values of simulative communication environment are given and used to perform simulative calculation by Matlab.The result shows that although the join of CUs makes the communication quality of primary users a little bad,it still brings a large benefit for the whole system.

    satellite communication;mobile user objective system(MUOS);cognitive radio;auction model; channel resource allocation

    1 引 言

    在衛(wèi)星通信中,由于受軌道位置和帶寬的限制,其可用通信頻段十分有限。當(dāng)今世界各國大力發(fā)展各類衛(wèi)星,占用大量頻譜資源。認(rèn)知技術(shù)在主要授權(quán)用戶不受干擾的正常通信情況下,允許主用戶(Primary User,PU)與認(rèn)知用戶(Cognitive User,CU)在同一頻譜中共存[1]。因此,近幾年來,將認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)技術(shù)應(yīng)用于衛(wèi)星通信中,提高頻譜利用率,從而減緩頻譜資源的浪費現(xiàn)象正逐步成為衛(wèi)星通信中的研究熱點。

    **通信作者:yhj716haha@163.com yhj716haha@163.com

    TN927

    A

    1001-893X(2016)11-1218-05

    10.3969/j.issn.1001-893x.2016.11.007

    2016-02-24;

    2016-06-30

    date:2016-02-24;Revised date:2016-06-30

    引用格式:余懷瑾,楊峰,郭建新,等.移動用戶目標(biāo)系統(tǒng)中基于拍賣模型的信道資源分配[J].電訊技術(shù),2016,56(11):1218-1222.[YU Huaijin,YANG Feng,GUO Jianxin,et al.Channel resource allocation in mobile user objective system based on auction model[J].Telecommunication Engineering,2016,56(11):1218-1222.]

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