对节点进行分配，如果连接数相 同，则对相同连接数的节点中优先级高的节点进行分配，如果优先级相同则随机分配，其中 优先级的确定根据业务类型、资源申请量确定；
[0057]在分配过程中，分配矩阵受到干扰矩阵的约束，即、对于Cn,k,m=l，满足 Qn押'狂*胖=0州1，k ^ N，m < M ?
[005引则其目标函数为： N' M
[0059] 脚巧玄。， i=I J=X
[0060] 其中，Cn,k,m表示认知用户n，k在同时使用卫星网络m时会彼此产生的干扰属性， Cn,k,m=l表示认知用户n和k同时使用网络m会产生相互干扰或超过网络负载界限影响授权 用户通信，N表示认知用户的数量，M表示卫星网络的数量;an,m表示卫星网络m成功分配给认 知用户n的属性，an,m=l表示卫星网络m成功分配给认知用户n，an,m = 0表示卫星网络m不分 配给认知用户n;ak,m表示卫星网络m成功分配给认知用户k的属性，ak,m=l表示卫星网络m成 功分配给认知用户k，an, m=0表示卫星网络m不分配给认知用户k;
[006U 分配后，更新节点可用网络列表L= { Um I UmE {0，U }nxM和节点颜色列表A= u,m an,mE{0, U }nxM，如果所有节点无可用颜色，则退出分配，否则继续分配;前述节点可用网 络列表L的公式中，Um表示卫星网络m对于认知用户n的可用属性，Um= 1表示卫星网络m对 于认知用户n是可用的，In,m = 0表示卫星网络m对于认知用户n是不可用的，N表示认知用户 的数量，M表示卫星网络的数量;前述节点颜色列表A的公式中，an,m表示卫星网络m成功分配 给认知用户n的属性，an,m=l表示卫星网络m成功分配给认知用户n，an,m=0表示卫星网络m 不分配给认知用户n，N表示认知用户的数量，M表示卫星网络的数量。
[0062] 例如，假设一次分配所用的时间相对于环境变化时间很短，各个矩阵在分配周期 内保持不变。假设认知用户数量为10,编号NEU，2,…，10};认知用户的优先级分别为[2 2 2 2 1 1 2 2 2 2]，即用户5、6申请紧急业务(优先级为1)，其他用户申请一般业务(优先级 为2)，资源申请量各不相同，有两个可用网络，编号Me阳1，N2};对应10个用户的最优网络 为[NI Nl Nl Nl Nl N2 N2 N2 N2 N2]。
[0063] (1)可用网络矩阵
[0064] L=Un,m|ln,me{〇,IHnxm
[0065] 其中，NeU，2,…，10}为认知用户编号，Me {N1，N2}为可用网络编号。当Um=I表 示卫星网络m对于认知用户n是可用的，In,m = 0表示卫星网络m对于认知用户n是不可用的。 可用网络矩阵由卫星通信网络的覆盖情况和认知用户的网络拓扑W及业务申请量等有关。
[0066] (2)网络收益矩阵
[0067] B={bn,m}NXM
[006引其中，bn,m表示认知用户n使用卫星网络m所带来的收益，将可用网络矩阵L和收益 矩阵B结合的到可用网络收益矩阵：
[0069] Lb= Un,m ? bn,m}NXM
[0070] 由于认知用户所处的网络环境和认知用户的业务量的变化，同一个认知用户使用 同一卫星网络所获得的收益可能不同。可用网络收益矩阵反映了图论分配算法的有效性， 是一个重要的评价指标。
[0071] (3)干扰矩阵
[0072] C= kn,k,m I Cn,k,mE {〇 , 1 } }nxNXM
[0073] 干扰矩阵用来表示认知用户间的干扰，Cn,k,m=l表示认知用户n和k同时使用卫星 网络m会产生相互干扰或超过网络负载界限影响授权用户通信。干扰矩阵与认知用户的拓 扑结构和网络资源有关。
[0074] (4)网络分配矩阵
[0075] A={an,m|an,me{0,IHnxm
[0076] 其中，an,m=l表示卫星网络m成功分配给认知用户n。网络分配矩阵必须受到干扰 矩阵的约束，对于Cn,k,m=l，满足：
[0077] a罕城、," =化 V"，/c < '.'V，m < -W
[0078] 通过对四个矩阵的描述，可W将认知卫星通信系统的图论分配模型抽象为一个图 G，表不如下：
[0079] G=化，Ec, LbI
[0080] 其中，U表示图G的顶点集合，即认知用户的集合;Ec表示图G的边集合。由此可见， 在前述的节点分配过程中，认知用户之间存在干扰由干扰矩阵决定，当且仅当Cn,k,m=l时， 两个认知用户m，k之间存在一条颜色为m的边，即对应的卫星网络m，此时两个认知用户不能 同时选择卫星网络m。
[0081] 在前述所举的例子中，即认知用户数量为10,编号NeU，2,…，10}的示例中，假设 一个分配周期内的网络负载状态不发生变化，下面结合一些同型与异构网络的例子来说明 前述基于最大收益的资源分配的实现。
[0082] 1)两个同型网络的资源分配
[0083] 在仿真过程中，假设可用网络Nl和N2为同型网络，即两个网络条件相似。两个网络 的总带宽资源均为200Mb，网络负载均为0.6-0.8,为了减少对授权用户的干扰，均预留10% 的带宽资源，不同认知用户(组)的带宽需求平均值均为7.5Mb。针对不同优先级用户的业务 收益，假设在一个分配周期内，优先级高的认知用户选择最优网络的所获得的收益为1.5， 选择次优网络所获得的收益为1.2,优先级低的认知用户选择最优网络的收益为1，选择次 优网络的收益为0.5，即网络收益矩阵为： 1 1 1 1 1.5 1.2 0 5 0.5 0.5 0 51'
[0084] 技= 0 5 0 5 0 5 0.5 1.2 1,5 1 1 1 1 ,…
[0085] 取认知用户在100个分配周期的网络总体收益均值进行衡量。
[0086] 图5是基于最大收益算法与分组贪婪算法的分配情况对比。从图中可W看出，当认 知用户的业务申请量相同时，基于最大收益的分配算法和分组贪婪算法都能够优先考虑高 优先级的用户，且基于最大收益的分配算法的分配量大于分组贪婪算法的分配量。图6是两 种分配算法的总体收益比较。从图中可W看出，在不同网络负载条件下，基于最大收益的分 配算法所获得的收益均大于分组贪婪算法所获得的总体收益，且网络负载越小，两者差距 越大，即在网络资源充足时，基于最大收益分配的算法更好的兼顾了网络的总体收益。
[0087] 2)两个异构网络的资源分配
[0088] 在图5和图6的仿真过程中，未区分可用网络类型和认知用户业务类型。在考虑网 络异构和认知用户业务类型条件下，假设Nl为窄带网，总带宽资源为40Mb，N2为宽带网，总 带宽资源为200Mb。认知用户1-5申请低速业务，申请网络资源相对较小，认知用户6-10申请 高速业务，申请网络资源较高，两个网络的负载为0.6-0.8,为了减少对授权用户的干扰，均 预留10%的带宽资源。针对不同优先级用户的业务收益，假设在一个分配周期内，优先级高 的低速业务认知用户选择窄带网的所获得的收益为1.5,选择宽带网络所获得的收益为 1.2,优先级低的低速业务认知用户选择窄带网的所获得的收益为1，选择宽带网络的收益 为0.5,优先级高的高速业务认知用户选择宽带网的所获得的收益为1.5,选择窄带网络所 获得的收益为0.5,优先级低的低速业务认知用户选择宽带网的所获得的收益为1，选择窄 带网络的收益为0.5，即网络收益矩阵为： , 1 「I I I I 1.5 0.5 0 5 OJ 0.5 0.5-7 0089] B =
[0.5 OJ 0.5 0.5 1.2 U I I I I 丄湖
[0090] 取认知用户在IOO个分配周期的网络总体收益均值进行衡量。
[0091] 图7是异构网络下=种分