专利名称：一种吞吐量最大化的认知无线电系统的制作方法
技术领域：
本发明属于无线通信领域，涉及其中的认知无线电系统(CognitiveRadio System)，特别涉及基于机会式频谱接入(Opportunistic SpectrumAccess, 0SA)的认知无 线电系统。
背景技术：
近几年来，动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access, DSA)技术作为一种有潜力 大幅提升频谱资源利用率的新兴无线通信技术，受到了世界各国科研机构的广泛关注。现 存 DSA 技术的介绍与分类见 Q. Zhao and B. Μ. Sadler, "A survey of dynamic spectrum access, " IEEE Signal ProcessingMagazine, vol. 24, no. 3, pp. 79-89, May 2007。在其 中，一种采用分层接入结构的机会频谱接入(Opportunistic Spectrum Access, 0SA)技 术被强调。在基于OSA的认知无线电系统中，主要用户(Primary User)被定义为某段授 权频带的所有者，享有自由使用该频带的优先权利；次要用户(SecondaryUser)可以通 过频谱感知(Spectrum Sensing)来发现授权频带上的频谱空洞(Spectrum Hole)并加 以利用。频谱感知具体包括能量检测(EnergyDetector Based Sensing)、匹配滤波检测 (Matched-filtering Detection)或是循环平稳特征检测(Cyclostationarity Feature Detection),详见 Τ· Yucek and H. Arslan, "A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radioapplications,"IEEE Communications Surveys&Tutorials,vol. 11, 2009。频谱空洞被定义为在特定时间段内和特定地理区域内不被主要用户使用的授权频 带。为了使用这些动态出现的频谱空洞，同时对在同一频带上工作的主要用户产生有限 的干扰，次要用户需要进行严格的干扰约束。对于基于数据包(Packet-based)的主要用 户，次要用户通过限制主要用户数据包的被碰撞概率来保护主要用户。常见的基于OSA 的认知无线电系统分为两种多信道认知无线电系统和单信道认知无线电系统。在这两 种认知无线电系统中，次要用户通常采用先听后说(Listen-before-talk)的数据传输方 式，参见 Z. Qing, R. Wei, and A. Swami, “Spectrum Opportunity Detection HowGood Is Listen-before-Talk ？ ，，，in Asilomar Conference on Signals,Systems andComputers. pp. 767-771,2007)。这种数据传输方式把时间分成等长的时隙，一个时隙包括一个检测 子时隙和一个传输子时隙。检测子时隙为每一个时隙的开头部分，之后剩余的部分为一 个传输子时隙。一般情况下，传输子时隙的长度远大于检测子时隙的长度，例如，传输子 时隙的长度超过检测子时隙长度的50倍，参见S. Geirhofer，L. Tong, and B. Μ. Sadler, ”Cognitivemedium access Constraining interference based on experimental models,，，IEEEJournal on Selected Areas in Communications, vol. 26, pp. 95-105, 2008。 在不同类别的认知无线电系统中，多种能使次要用户吞吐量最大化的接入方法被提出。(1)多信道认知无线电系统。在该系统中，次要用户通过在多个主要用户信道上 进行最优化的信道选择来达到吞吐量最大化的目标。已被提出的接入方法例如基于部分 观测马尔可夫决策过程(POMDP)的最优检测与接入方法，见Q. Zhao, L. Tong, A. Swami, andY. Chen,"Decentralizedcognitive MAC for opportunistic spectrum access in ad hoc networks APOMDP framework,，，IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 25，no. 3，pp. 589-600，Apr. 2007。该方法不限定次要用户的信道检测顺序，构造出 POMDP并求解使次要用户吞吐量最大化的检测、接入方法。由于求最优解计算量过大，随着 信道数量的增加呈指数增长，最终在一定计算复杂度限制下求得次优解。(2)单信道认知无线电系统。在该系统中，次要用户工作在一个授权信道上，通过选择最优的接入方式，来达到吞吐量最大化的目标。已被提出的接入方法有(2. 1)最优化检测时间的方法，见 Y. Liang, Y. Zeng, Ε. Peh，and A. Hoang, "Sensing—throughput tradeoff for cognitive radio networks,"IEEETransactions on Wireless Communications, vol. 7，no. 4，pp. 1326-1337，Apr. 2008。该方法假定检测时间 长度不固定，而是可以通过构造优化方程来求解最优化的检测时间长度，以使得次要用户 达到最大化的吞吐量。(2. 2)最优化数据传输长度的方法，见 S. Huang, X. Liu, and Ζ. Ding, "Optimal Transmission Strategies for Dynamic Spectrum Access in CognitiveRadio Networks,，，IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 8, no. 12, pp. 1636-1648, Dec. 2009。该方法提出一种计算次要用户在信道空闲时的最优数据传输长度的方法，可以 使次要用户的吞吐量最大化，同时限制与主要用户数据包的冲突概率。但是该方法只在次 要用户时隙长度趋近于零时才能达到最优，且没有给出次要用户获取主要用户信道占用特 征的方法。关于主要用户信道占用特征的获取方法，文献I.A.Akbar and W. H. Tranter, "Dynamic spectrum allocation in cognitive radio using hidden Markovmodels Poisson distributed case, "IEEE Southeast Conference, pp. 196-201, 2007 提出 了基于 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的预测方法。关于HMM的相关定义与算法， 参见 L. R. Rabiner, "A tutorial on hiddenMarkov models and selected application in speech recognition,，，Proceedings ofthe IEEE, vol. 77, no. 2, pp. 257-286,1989 禾口 I Turin, Digital TransmissionSystems !Performance Analysis and Modeling. McGraw-Hill, 1998。
发明内容
本发明的目的在于提供一种吞吐量最大化的认知无线电系统，该系统可以使次要 用户的吞吐量最大化，同时能控制认知无线通信过程中次要用户对主要用户的干扰，使主 要用户数据包的被碰撞概率被限制在预设的门限范围之内。本发明提供的一种吞吐量最大化的认知无线电系统，其特征在于该系统包括无 线电收发机、检测器、调度器、传输控制器以及数据终端；无线电收发机使用和主要用户相同的信道C，无线电收发机采用先听后说的数据 传输方式，将各个时隙分为检测子时隙和传输子时隙，在检测子时隙，无线电收发机接收信 道C上的无线电信号，并将接收到的信号输入到检测器，在传输子时隙，无线电收发机在传 输控制器的控制下在信道C上发送数据终端发送缓冲区中的数据包； 检测器用于对无线电收发机在检测子时隙接收到的无线电信号进行处理，判断是否有主要用户在信道C上发送数据，即判断当前主要用户的工作状态是忙或闲，并将判断 结果输入到调度器；调度器根据检测器输出的判断结果计算在当前检测子时隙之后各个传输子时隙无线电收发机应该采用的数据传输概率；传输控制器根据当前传输子时隙的数据传输概率随机确定无线电收发机在当前 传输子时隙是否发送数据终端发送缓冲区中的数据包；数据终端将待发送的数据处理成数据包输入到内部的发送缓冲区队列中，待无线 电收发机从该队列中取出数据包在信道C上进行传输。本发明提出一种单信道认知无线电系统。相比于其他单信道认知无线电系统， 本系统通过最优化调度次要用户在每一个频谱空闲区域中各个传输子时隙上的传输概 率，实现了单信道上次要用户吞吐量最大化，同时主要用户数据包的被碰撞概率被限制在 预设的门限范围之内。本系统通过预测的方式获取主要用户的信道占用特征；同时，对 于任意设定的次要用户时隙长度，系统性能都能达到最优化。本发明可以被应用到无线 区域网(Wireless Region Area Network, WRAN)中，有效地利用空余无线电视广播频段 (54-842MHz, VHF/UHF)，应用面广。
图1是本发明提供的认知无线电系统的系统框图；图2是基于多步向前预测方法的调度器的系统框图。
具体实施例方式下面通过借助实施例更加详细地说明本发明，但以下实施例仅是说明性的，本发 明的保护范围并不受这些实施例的限制。如图1所示，本发明系统包括无线电收发机1、检测器2、调度器3、传输控制器4以 及数据终端5。无线电收发机1使用和主要用户相同的信道/频段，标记为信道C，可以在信道C 上发送和接收无线电信号。无线电收发机1采用先听后说的数据传输方式。在一个时隙的 检测子时隙，无线电收发机1接收信道C上的无线电信号，并将接收到的信号输入到检测器 2。在一个时隙的传输子时隙，无线电收发机1在传输控制器4的控制下在信道C上发送数 据终端5发送缓冲区中的数据包。检测器2对无线电收发机1在检测子时隙接收到的无线电信号进行处理，判断是 否有主要用户在信道C上发送数据，即判断当前主要用户的工作状态是“忙”或“闲”。“忙” 状态表示主要用户在信道C上发送数据，“闲”状态表示主要用户没有在信道C上发送数据。 检测器2将判断结果输入到调度器3。检测器2根据无线电收发机1接收到的无线电信号 来判断主要用户工作状态的方法是频谱感知。调度器3根据检测器2输出的检测结果计算在当前检测子时隙之后各个传输子时 隙无线电收发机1应该采用的数据传输概率。例如，当数据传输概率为0. 8时，无线电收发 机1有80%的几率将数据终端5发送缓冲区中的数据包通过信道C在当前传输子时隙内进 行传输。计算数据传输概率过程中所依据的重要原则是在使主要用户数据包的被碰撞概率被限制在预设的门限范围之内的条件下，使次要用户的吞吐量最大化。在本发明中，主要 用户数据包的被碰撞概率被定义为在一段足够长时间，例如一个小时内，次要用户和主要 用户数据包发生碰撞的次数与主要用户发送数据包个数的比值；次要用户的吞吐量被定义 为在一段足够长时间，例如一个小时内，次要用户数据包未与主要用户数据包发生碰撞的 传输子时隙数与信道C所有未被主要用户占用的时间段，即空闲区域中可被使用的传输子 时隙数的比值。传输控制器4根据当前传输子时隙的数据传输概率随机确定无线电收发机1在当 前传输子时隙是否发送数据终端5发送缓冲区中的数据包。数据终端5将待发送的数据处理成数据包输入到内部的发送缓冲区队列中，待无 线电收发机1从该队列中取出数据包在信道C上进行传输。图2所示为一种基于隐马尔科夫模型(Hidden Mar kov model,HMM)预测方法的调 度器3，包括控制模块31、预测模块32、传输概率计算模块33和输出模块34。调度器3通常采用离散时间HMM。一个有N个隐含状态和M个输出符号的离散时 间HMM是一种双随机过程，可以用参数集合λ = {Α，Β，π}来表示HMM。其中，A为NX N状 态转移矩阵，表征HMM中不可被观测的隐含层随机过程，B为NXM输出符号概率矩阵，表征 能产生外部可观测序列的表层随机过程，η为长度为N的初始状态概率向量，包含了系统 在初始时刻处在不同隐含状态下的概率。控制模块31根据检测器2输出的当前检测子时隙主要用户工作状态来调整调度 器3的工作状态。用X(k)表示检测器在第k检测子时隙判定的信道状态，则
ι,若状态为“忙” ()=lo,若状态为“闲”k为正整数，表示检测子时隙的序号，由于传输子时隙与检测子时隙相互交替，二 者数量相等，故k也表示传输子时隙的序号。假设当前k = 3000,即系统当前处在第3000检测子时隙，控制模块31的调整准则 如下若X(3000) = 1，控制模块31储存当前检测结果，向输出模块34发送信号“NULL”， 即控制输出模块34输出在当前传输子时隙的数据传输概率为0，即不发送数据；若X(3000) = 0，且X(2999) = 1，说明当前信道C上主要用户状态由“忙”转变 为“闲”，控制模块31储存当前检测结果。设从初始时刻1到当前时刻k = 3000检测子时 隙判决的主要用户状态组成矢量Z (3000) = [X(1)，X(2)，...，X(3000)]。控制模块31将 Z(3000)传送给预测模块32，同时将内部计数器值j置为0。待传输概率计算模块33输出 一个由一组数据传输概率组成的向量Q3qqq = [Q3000 (O)，Q3Qoo(I), ... , Q3000 (S-I)]并存入输 出模块34中。Q3_表示从第3000个传输子时隙算起往后一共S个传输子时隙上数据传输 概率组成的向量，S为多步预测步数，S为整数且100。控制模块31向输出模块34 发送信号“j =0”，即控制输出模块34从内存中取出传输概率Q3_(0)并输出。若X(3000) = 0，且X(2999) = 0, X(2998) = 1说明当前信道C上主要用户的状 态仍然为“闲”，控制模块31储存当前检测结果。可知在第2999检测子时隙信道C上主要 用户状态由“忙”转变为“闲”，故输出模块中已存有Q2999。控制模块31内部计数器值j自加1，向输出模块34发送信号“ j = 1”，即控制输出模块34输出传输概率Q2999 (I)。预测模块32基于离散时间HMM。在本发明中，HMM的输出符号{0，1}代表信号C 上的检测结果，输出符号个数M = 2。其中输出符号“1”表示主要用户的工作状态为“忙”， 输出符号“0”表示主要用户的工作状态为“闲”。基于HMM预测方法的流程如下
假设当前k = 3000，X (3000) = 0，且X (2999) = 1，则控制模块31输出信道状态历 史Z (3000)到预测模块32。预测模块32采用鲍姆-韦尔奇算法(Baum-Welch Algorithm, BffA)训练最优HMM，得到最优HMM参数集合λ。在获得了最优HMM参数集合λ后，采用向前-向后算法(forward-backward procedure)计算概率U3ticitl (i)和V3_(i)。其中，i为预测步数序号，0 < i ( 19，设多步预测 步数S = 20。U3000⑴表示主要用户在第3000+i传输子时隙内使用信道C的概率；V3_(i) 表示信道C从第3000检测子时隙一直到第3000+i检测子时隙都保持空闲的概率。U删⑴ 和V3_(i)的计算公式如下U3000(J)=
Pr(X(3001 + 0 = 1,Z(3000)U) Λ
-！- / = 0
Pr(Z(3000)|^)，<|
Pr(X(3001) = 0，...，X(3000 + i) = 0,X(3000 + / + 1) = 1,Z(3000)|^,)
Pr(Z(3000)|i)'
0<z<19F3000CO =
>r(X(3001 + /) = 0,Z(3000)|^) Pr(Z(3000)|^)<.
Pr(X(3001) = 0,...,^(3000 + i) = 0,X(3000 + / + !) = 0,Z(3000)| 义)
Pr(Z(3000)|^)'
0<z<19
、其中，Pr( · I ·)表示在特定条件下发生某个事件的条件概率。计算完毕后将 U3000 (i)和V3_(i)的值输入到传输概率计算模块33。传输概率计算模块33计算未来传输子时隙的数据传输概率。设多步预测步数 S = 20，为了使主要用户下一次数据包的被碰撞概率D3_被限制在预设的门限范围之内， 设R = 0. 2，0 < R彡1，使次要用户在第3000至3019传输子时隙分别按照概率Q3ticitl(O)， Q30Go(I)，...，Q3000 (IQ)进行数据传输，则必须满足以下约束
19D3000 =YjU3m(I)-Q3000(I) <0.2
/=0如果主要用户每一个数据包的被碰撞概率都小于门限0.2，则主要用户数据包的 被碰撞概率小于门限0.2。
次要用户在当前空闲区域的归一化吞吐量的期望值T3000可表示为
<formula>formula see original document page 10</formula>如果次要用户在每一个空闲区域上的吞吐量期望值最大化，则次要用户的吞吐量 最大化。线性规划问题是一种常见的优化问题(参见A. Schrijver, Theory ofLinear and Integer Programming. John Wiley and Sons，1998)。为了使T3_最大化，本发明借助线性 规划的方法来求解Q3_(i)。可以列出线性规划的规范形式，如下Max T3000s. t. D3000 ^ 0. 20 ^ Q3000 (I) ^ 1, i = 0,1, ... ,19基于离散时间HMM可以预测出U3000 (O) U3000 (19)的值分别为 0. 0372,0. 0702,0. 0657,0. 1290,0. 1063,0. 0913、 0.0738,0.0626,0.0533,0. 0457,0. 0390,0. 0333,0. 0284,0. 0242,0. 0206,0. 0176,0. 0150、 0.0128,0. 0109,0. 0632 ；V3000 (O) V3000 (19)的值分别为 0. 9628,0. 8926,0. 8269,0. 6979,0. 5916,0. 5003、 0.4265,0.3639,0. 3105,0. 2649,0. 2259,0. 1926,0. 1643,0. 1401,0. 1195,0. 1019,0. 0869、 0.0741,0. 0632,0. 0539。通过线性规划的方法，能够得到使T3■最大化的一组次要用户数据传输概率 Q3000 ( 0) Q3_(19)的值分别为 1、1、1、0、0、0、0、0、0. 5054、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0，T3cicitl最
大值为0. 4022。如果本次空闲区域的长度大于多步预测步数20，那么Q3_(19)之后的次要 用户数据传输概率全部当作0处理。输出模块34用于将传输概率计算模块33输出的传输概率向量Q3_储存起来，并 在控制模块31的控制下输出当前传输子时隙的传输概率，情况如下若控制模块31输出信号“NULL”，则输出模块34输出当前传输子时隙的传输概率 为0;若控制模块31输出信号例如“j = 1”，0 < j ( S-1，则输出模块34输出当前传输 子时隙的传输概率为Q3qqq(I)；若控制模块31输出信号j > S-1，则输出模块34输出当前传输子时隙的传输概率 为0。本发明不仅局限于上述具体实施方式
，本领域一般技术人员根据本发明公开的内 容，可以采用其它多种具体实施方式
实施本发明，因此，凡是采用本发明的设计结构和思 路，做一些简单的变化或更改的设计，都落入本发明保护的范围。
权利要求
一种吞吐量最大化的认知无线电系统，其特征在于该系统包括无线电收发机、检测器、调度器、传输控制器以及数据终端；无线电收发机使用和主要用户相同的信道C，无线电收发机采用先听后说的数据传输方式，将各个时隙分为检测子时隙和传输子时隙，在检测子时隙，无线电收发机接收信道C上的无线电信号，并将接收到的信号输入到检测器，在传输子时隙，无线电收发机在传输控制器的控制下在信道C上发送数据终端发送缓冲区中的数据包；检测器用于对无线电收发机在检测子时隙接收到的无线电信号进行处理，判断是否有主要用户在信道C上发送数据，即判断当前主要用户的工作状态是忙或闲，并将判断结果输入到调度器；调度器根据检测器输出的判断结果计算在当前检测子时隙之后各个传输子时隙无线电收发机应该采用的数据传输概率；传输控制器根据当前传输子时隙的数据传输概率随机确定无线电收发机在当前传输子时隙是否发送数据终端发送缓冲区中的数据包；数据终端将待发送的数据处理成数据包输入到内部的发送缓冲区队列中，待无线电收发机从该队列中取出数据包在信道C上进行传输。
2.根据权利要求1所述的吞吐量最大化的认知无线电系统，其特征在于调度器包括 控制模块、预测模块、传输概率计算模块和输出模块；控制模块根据检测器输出的当前检测子时隙主要用户工作状态调整调度器的工作状 态若当前检测子时隙上信道C被主要用户占用，则调度器输出当前传输子时隙上数据传 输概率为O ；若当前检测子时隙上信道C未被主要用户占用，而前一检测子时隙上信道C被 主要用户占用，则调度器通过预测模块和传输概率计算模块来计算一组未来的传输子时隙 上的数据传输概率，并输出当前传输子时隙上的数据传输概率；若当前检测子时隙上信道 C未被主要用户占用，而前一检测子时隙上信道C也未被主要用户占用，则调度器输出当前 传输子时隙上数据传输概率；预测模块基于离散时间隐马尔科夫模型，根据从控制模块输入的信道状态历史来预测 主要用户在未来传输子时隙内使用信道C的概率；传输概率计算模块用于计算未来传输子时隙的数据传输概率；传输概率计算模块以次 要用户吞吐量为优化目标，以主要用户数据包的被碰撞概率被限制在预设的门限范围之内 为约束条件，构造并求解线性优化方程，得到一组最优的数据传输概率，使得次要用户吞吐 量最大化；输出模块用于储存传输概率计算模块输出的一组传输概率，并在控制模块的控制下输 出当前传输子时隙的传输概率。
3.根据权利要求2所述的吞吐量最大化的认知无线电系统，其特征在于控制模块按 照下述规则调整调度器的工作状态用x(k)表示检测器在第k检测子时隙判定的信道状态，则 若状态为“忙” X(k)= <10,若状态为“闲”k为正整数，表示检测子时隙及传输子时隙的序号，假设当前系统处在第k检测子时隙；若x(k) = 1，控制模块储存当前检测结果，向输出模块发送信号“NULL”，即控制输出模 块输出在当前传输子时隙的数据传输概率为0，即不发送数据；若X(k) = 0，且X(k-l) = 1，k> 1，说明当前信道C上主要用户状态由“忙”转变为 “闲”，控制模块储存当前检测结果；设从初始时刻1到当前时刻k检测子时隙判决的主要 用户状态组成矢量Z(k) = [X⑴，X⑵，...，X(k)]；控制模块将Z(k)传送给预测模块， 同时将内部计数器值j置为0 ；待传输概率计算模块输出一个由一组数据传输概率组成的 向量Qk = [Qk(O)，Qk(I)，...，Qk(S-I)]并存入输出模块中；Qk表示从第k个传输子时隙算 起往后一共S个传输子时隙上数据传输概率组成的向量，S为多步预测步数，S为整数且 2 ^ S ^ 100 ；控制模块向输出模块发送信号“j = 0”，即控制输出模块从内存中取出传输 概率Qk(O)并输出；若X(k) =0，且X(k-l) =0，X(k-2) = l，k>2，说明当前信道C上主要用户的状态仍 然为“闲”，控制模块储存当前检测结果；在第k-Ι检测子时隙信道C上主要用户状态由“忙” 转变为“闲”，故输出模块中已存有Qlri ；控制模块内部计数器值j自加1，向输出模块发送信 号“j = 1”，即控制输出模块输出传输概率Qk—d)。
4.根据权利要求3所述的吞吐量最大化的认知无线电系统，其特征在于预测模块采 用基于离散时间的隐马尔科夫模型HMM进行预测，其流程为假设当前系统处在第k检测子时隙，X(k) =0，且X(k-l) = 1，则控制模块输出的信道 状态历史Z(k)到预测模块；预测模块采用鲍姆-韦尔奇算法，训练最优隐马尔科夫模型，得 到最优隐马尔科夫模型的参数集合入；设Uk(i)表示主要用户在第k+i传输子时隙内使用信道C的概率；Vk(i)表示信道C 从第k检测子时隙一直到第k+i检测子时隙都保持空闲的概率；采用向前_向后算法计算 Uk (i)和 Vk(i)<formula>formula see original document page 3</formula><formula>formula see original document page 4</formula>其中，i为预测步数序号，彡s-i，s为多步预测步数。ΡΗ·| ·)表示在特定条件 下发生某个事件的条件概率，计算完毕后将uk(i)和vk(i)的值输入到传输概率计算模块。
5.据权利要求4所述的吞吐量最大化的认知无线电系统，其特征在于 传输概率计算模块按照下述方式计算无线电收发机应该采用的数据传输概率 假设当前系统处在第k检测子时隙，预测模块将Uk⑴和Vk⑴的值输入到传输概率计 算模块。为了使主要用户下一次数据包的被碰撞概率Dk被限制在预设的门限R范围之内， O≤R≤1，使次要用户在第k至k+S-Ι传输子时隙分别按照概率Qk(O)，...，Qk(i)，...， Qk(S-I)进行数据传输，0 ( i ( S-1，则需要满足以下约束<formula>formula see original document page 4</formula>次要用户在本次空闲区域的归一化吞吐量的期望值Tk表示为<formula>formula see original document page 4</formula>使Tk最大化，求解Qk(i)；列出线性规划的规范形式，如下 Max Tk s. t. Dk≤ R 0 ≤Qk(i) < 1，i = 0，1，· · ·，S-I 基于离散时间的隐马尔科夫模型HMM预测出Uk(O) Uk(S-I)的值和Vk(O) Vk(S-I) 的值，通过线性规划的方法，得到使Tk最大化的一组次要用户数据传输概率Qk(O) Qk(S-I)的值；如果本次空闲区域的长度大于多步预测步数S，那么Qk(S-I)之后的次要用户 数据传输概率全部当作0处理。
全文摘要
本发明属于无线通信领域，为一种吞吐量最大化的认知无线电系统，目的在于使次要用户最大化利用未被主要用户充分利用的无线频谱，同时有效控制次要用户对主要用户的干扰。本发明采用被碰撞概率作为主要用户受到次要用户干扰的衡量指标与控制目标。本系统包括无线电收发机、检测器、调度器以及传输控制器和数据终端，通过最优化调度次要用户在每一个频谱空闲区域中各个传输子时隙上的传输概率，实现了单信道上次要用户吞吐量最大化，同时主要用户数据包的被碰撞概率被限制在预设的门限范围之内。本系统通过预测的方式获取主要用户的信道占用特征；同时，对于任意的次要用户时隙长度，系统性能都能达到最优化。
文档编号H04L12/00GK101800623SQ201010104479
公开日2010年8月11日 申请日期2010年1月29日 优先权日2010年1月29日
发明者屈代明, 曹洋, 江涛, 王德胜, 钟国辉 申请人:华中科技大学