CN106851559B - 一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，包括区域干扰检测模型建立，参数获取和功率分配优化算法，认知工作节点功率优化。本发明采用设计的功率分配优化算法，由检测节点获得干扰温度，然后在授权频段广播给认知工作节点，认知工作节点采用设定的算法，对本节点的功率进行调整，重复上述过程，获取本区域内功率分配的优化。

Description

一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优 化方法
技术领域
本发明涉及一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，属于车载网技术领域。
背景技术
认知无线电(cognitive radio,CR)通过感知外部环境，动态接入闲置频谱，通过动态频谱管理机制，利用频谱空穴，实现主次用户共享频谱。
车载短距离通信(Vehicle to X：V2X)网络是通过无线通信、GPS/GIS、传感等短距离通信技术实现的车内(CAN-Controller Area Network)、车路(Vehicle-2-RSU)、车间(Vehicle-2-Vehicle)、车外(vehicle-2-Infrastructure)、人车(Vehicle-2-Person)之间的通信。
V2X具有固定授权的频段，但是带宽较窄。V2X中的大量信息服务类扩展类业务，由于授权带宽的限制，影响其业务种类的拓展和业务内容的多样性。
认知无线电技术可以有效拓展V2X的工作频段，为扩展类业务提供高带宽的信道，由于V2X以信息服务为主的扩展类对时延要求不严格，非常适合在认知信道中传输。
V2X中的认知***是一种动态利用频谱通信***，从单用户的角度来看，其动态性体现在认知用户之间的频谱使用行为相互影响。功率控制是通信网络中的一个重要课题，其目的是抑制网络干扰、节约终端设备的能量以及保证通信链路的服务质量。对于认知网络，功率控制还可以控制对授权用户的干扰，因此功率控制的优化对认知***起到重要的作用。
现有功率控制算法，大部分是针对通信节点固定的通信网络。由于V2X中的车载节点处于快速移动中，周围的节点及节点之间的距离变化频繁，不能直接应用现有的认知节点功率控制优化算法。另外，部分认知功率控制优化算法中，很多设置检测节点想认知节点反馈认知节点工作对主用户的干扰温度，V2X快速移动的车辆中，建立这类专用的检测节点也比较困难。
发明内容
本发明提供了一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化算法，包括三部分。第一部分是区域干扰检测模型建立，通过在授权信道定期广播的包含车载节点的唯一标识和地理位置的心跳信息，获得周围的车载节点的信息，然后通过认知工作节点状态广播，获得本区域认知工作节点的节点分布和工作信道。其他没有工作在认知信道的节点设置成认知检测节点，通过接收认知工作节点发送的信号，计算认知干扰温度；第二部分是参数获取和功率分配优化算法，车载节点通过路侧节点广播获得认知信道和对应的干扰功率门限，然后利用拉格朗日优化算法和博弈论来确定优化模型；第三部分是认知工作节点功率优化，采用设计的功率分配优化算法，由检测节点获得干扰温度，然后在授权频段广播给认知工作节点，认知工作节点采用设定的算法，对本节点的功率进行调整，重复上述过程，获取本区域内功率分配的优化。
本发明提供了一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，其特征在于，车载节点通过路侧节点广播获得认知信道和对应的干扰功率门限，通过定期广播的包含节点唯一标识和地理位置的消息，获得周围的车载节点的信息。认知工作节点广播其状态，其他节点设置成认知检测节点，计算认知干扰，然后利用拉格朗日优化算法和博弈论算法，由检测节点获得干扰温度，然后在授权频段广播给认知工作节点，认知工作节点对本节点的功率进行调整，重复上述过程，获取本区域内功率分配的优化。
优选地，具体包括如下步骤S1、S2、S3：
S1、区域干扰检测模型建立，其包括
S11、认知工作节点状态广播；
S12、认知干扰检测状态车载节点模式设定；
S13、车载节点的功率分配优化模型；
S2、参数获取和功率分配优化算法，其包括
S21、检测节点干扰功率门限设定；
S22、拉各朗日算子和松弛；
S23、向量λ求解；
S24、最佳反应函数求解；
S3、认知工作节点功率优化，其包括
S31、检测节点广播干扰温度；
S32、认知节点调整功率；
S33、变量更新；
S34、循环。
优选地，所述步骤S11中，利用认知信道工作的车载节点在授权信道定期广播认知信道的信道使用状态，使得认知检测节点能知道需要检测的认知信道；
优选地，所述步骤S12中，没有工作在认知信道的车载节点作为认知检测节点，提供认知干扰检测；
优选地，所述步骤S13中，通过功率效用函数和干扰温度受限来构建功率分配优化模型；
优选地，所述步骤S21中，路侧节点提供认知信道和相应干扰功率门限，通过授权信道广播给车载节点，车载节点接收后保存到本地，并在下一个路侧节点接收到新的同类型广播后更新本地信息；
优选地，所述步骤S31中，认知检测节点计算干扰温度后，广播给认知工作节点，认知工作节点根据接收到的各个检测节点反馈的干扰温度，调整信号发送功率，以优化本区域内的认知工作节点的功率分配。
本发明利用V2X网络中局部区域内，没有使用认知信道的车载节点承担检测干扰温度的工作，然后在授权信道反馈给认知工作节点，从而实现整个区域的功率分配优化。
附图说明
图1是根据本发明方法的工作流程图；
图2是根据本发明方法的车载节点占用认知信道的通知广播包格式示意图；
图3是根据本发明方法的车载节点干扰温度测量模型示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，该方法在步骤上包括三部分，分别是区域干扰检测模型建立、参数获取和功率分配优化算法、认知工作节点功率优化，以下对本发明作进一步详细的描述。
第一部分、区域干扰检测模型建立
局部区域中，车载节点在授权频段内周期性广播包含车辆唯一标识(VIN)和地理位置的消息(简称心跳信息)用户防碰撞等安全类应用。车载节点通过接收周围车载节点广播的心跳信息，能获得覆盖范围内周围车载节点的数量和各自的位置。设某个区域内Q中，有T个车载节点能相互接收到各自的心跳信息。
1.1、认知工作节点状态广播
设在Q区域内，有N个车载节点工作在认知信道，***设定这些节点在授权信道中定期性广播其占用的认知信道的工作状态，格式如图2所示，其中：
Type：包类型，标识是车载节点占用认知信道的通知广播；
VIN：车载节点的唯一标识，区别不同车载节点；
GP：车载节点的地理位置，取自车载节点的GPS或者北斗设备；
Ch-XML：采用XML描述的本车载节点认知信道的使用情况，通知覆盖范围内(一般是半径150米)的其他车载节点本节点正在使用的认知信道描述，包括信道频率，带宽和工作方式。
1.2、认知干扰检测状态车载节点模式设定
设在区域Q中，有M＝T-N个车载节点没有工作在认知频段，***设定这些节点工作在干扰测量工作模式，利用其空闲的认知模块进行干扰测量。通过在授权频段接收广播的认知信道信道广播包，获得工作在认知信道的车载节点的数量和认知信道的占用情况。
1.3、车载节点的功率分配优化模型
在区域Q中，建立车载节点干扰温度测量模型，如图3所示，包含N对收发车载节点，M个干扰测量车载节点监测认知节点对授权用户的干扰水平。
对N个认知工作节点中的任意一个节点i，其信干燥比SINR如式1所示：
其中，i＝{1,2,...,N}，Pi为其发送功率，Gi为其信道增益，σ2为噪声。
对M个检测节点中的任意节点k，为保证不干扰主用户，其接收的总干扰功率应满足式2：
其中，k＝{1,2,...,M}，gik是认知工作节点i到检测节点k的信道增益，B是玻尔兹曼常数，Tk是干扰温度门限，由***设定，是授权用户接收端所能容许的最大干扰决定。
定义区域Q中认知工作节点i的效用函数为ui(pi)＝log(SINRi)，为其认知信道功率的函数，各认知节点功率的最优分配可以用式3描述：
Subject to
Subject to是“受限于”，表示了(式3)的最优功率分配受限于(式4)的每个检测点功率不能干扰主用户工作的限制。
第二部分、参数获取和功率分配优化算法
由于车辆处于运动中，获取可用的认知信道及其信道的特性，需要在一个区域较长时间的感知，车辆实现这一功能比较困难，本实施例由路侧节点通过扫描可用认知信道以及学习认知信道的特性，包括信道的频率，带宽、干扰功率门限，形成广播包，广播发布给经过的车载节点，车载节点保存后供认知信道使用和检测使用，直到下一个路侧节点发布新的数据。
2.1、检测节点干扰功率门限设定
区域Q内认知检测节点根据区域内所有认知工作节点的工作频率，从本地缓存中获得对应的干扰功率门限Zk＝BTk，表示了检测节点k允许的最大干扰功率。
2.2、拉各朗日算子和松弛
应用拉各朗日乘子法解除(式4)的条件限制，得拉格朗日函数如(式5)所示：
最优化功率分配相当于求解(式6)：
2.3、向量λ求解
向量λ＝{λ1,λ2,...,λm}通过(式7)求得：
λ(t+1)＝max{0,λk(t)+lk(t)(Nk(t)-Zk)} (式7)
t表示运算时刻，(t+1)表示下一运算时刻，Nk(t)表示节点k检测到的总功率，等于
lk表示更新步长，由(式9)求得：
其中，α是***设定的一个正常数。
2.4、最佳反应函数求解
用pi表示认知工作节点i的发射功率，p-i表示除认知工作节点i以外的其他节点的发射功率，则在其他节点功率不变的前提下，节点i的最佳功率分配可以表示成最佳反应函数的求解，根据博弈论算法，通过(式10)求得：
其中，符号表示max{a,min(b,X)}，πj是检测节点j反馈的检测结果。
第三部分、认知工作节点功率优化
3.1、检测节点广播干扰温度
检测节点k计算检测到的干扰温度，如(式11)所示：
并将干扰温度πk在授权频道按照***设定的时间间隔，周期性广播到区域Q。
3.2、认知节点调整功率
认知节点在授权信道接收到检测节点广播的干扰温度后，用(式12)更新实时功率：
3.3、变量更新
按照次梯度法采用(式13)更新变量λk，步长为lk
λk(t+1)＝max{0,λk(t)+lk(t)(Nk(t)-Zk)} (式13)
步长为lk由(式9)求得。
3.4、循环
t＝t+1，转到3.1，执行下一个周期的功率更新，区域Q的各个认知节点获得功率分配的优化。
以上所述是本发明的较佳实施例及其所运用的技术原理，对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的精神和范围的情况下，任何基于本发明技术方案基础上的等效变换、简单替换等显而易见的改变，均属于本发明保护范围之内。

Claims (6)

1.一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，其特征在于，车载节点通过路侧节点广播获得认知信道和对应的干扰功率门限，通过定期广播的包含节点唯一标识和地理位置的消息，获得周围的车载节点的信息；认知工作节点广播其状态，其他节点设置成认知检测节点，计算认知干扰，然后利用拉格朗日优化算法和博弈论算法，由检测节点获得干扰温度，然后在授权频段广播给认知工作节点，认知工作节点对本节点的功率进行调整，重复上述过程，获取本区域内功率分配的优化，其特征在于，具体包括如下步骤S1、S2、S3：
S1、区域干扰检测模型建立，其包括
S11、认知工作节点状态广播；
S12、认知干扰检测状态车载节点模式设定；
S13、车载节点的功率分配优化模型；
S2、参数获取和功率分配优化算法，其包括
S21、检测节点干扰功率门限设定；
S22、拉各朗日算子和松弛；
S23、向量λ求解；
S24、最佳反应函数求解；
S3、认知工作节点功率优化，其包括
S31、检测节点广播干扰温度；
S32、认知节点调整功率；
S33、变量更新；
S34、循环。
2.根据权利要求1所述的一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，其特征在于，所述步骤S11中，利用认知信道工作的车载节点在授权信道定期广播认知信道的信道使用状态，使得认知检测节点能知道需要检测的认知信道。
3.根据权利要求1所述的一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，其特征在于，所述步骤S12中，没有工作在认知信道的车载节点作为认知检测节点，提供认知干扰检测。
4.根据权利要求1所述的一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，其特征在于，所述步骤S13中，通过功率效用函数和干扰温度受限来构建功率分配优化模型。
5.根据权利要求1所述的一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，其特征在于，所述步骤S21中，路侧节点提供认知信道和相应干扰功率门限，通过授权信道广播给车载节点，车载节点接收后保存到本地，并在下一个路侧节点接收到新的同类型广播后更新本地信息。
6.根据权利要求1所述的一种适用于车载短距离通信网络的无线认知信道功率分配优化方法，其特征在于，所述步骤S31中，认知检测节点计算干扰温度后，广播给认知工作节点，认知工作节点根据接收到的各个检测节点反馈的干扰温度，调整信号发送功率，以优化本区域内的认知工作节点的功率分配。
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