基于OFDM认知无线电网络的最优路径算法

刘期烈，张智慧，黄 巍，李广德，杨 军

(1.重庆邮电大学移动通信技术重点实验室，重庆 400065;2.总装备部重庆军事代表局驻成都地区军事代表室，四川 成都 610036;3.重庆有线电视网络有限公司，重庆 400060)

随着人们日益增长的需求和绿色信息通信技术的发展，频谱使用率低下问题受到了人们的极大关注。为了解决这个问题，传统的通信技术通过避免多径效应带来的信道间符号干扰以提供单位频谱上更高的数据传输速率，可提高频谱利用率，如正交频分复用［1］(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术;另一方面，认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术的提出使非授权用户能动态感知和精确地接入当前空闲的授权信道，从而提高了频谱利用率。近年来人们对认知无线电网络路由算法［2-5］做了大量相关的工作，但是现有研究没有综合考虑频谱移动特性、数据传输的可靠性和认知用户之间干扰的影响，而这些因素会明显降低路由路径的稳定性，大大增加路由的时延，降低网络的吞吐量。

基于上述方面的考虑，提出一种最优路径的基于OFDM认知无线电网络的路由算法(Optimal Route for OFDM-based Cognitive Routing，OROCR)。该算法使得路由路径具有最小的累积期望传输时延和最大的平均吞吐量。频谱移动由主用户的到达率决定，主用户到达率高，则认知用户占用授权信道概率小，将导致网络性能下降，同时在相互干扰范围内的多个认知用户且经过不同的路径使用相同的信道时，就会相互产生干扰［6-7］。首先，该算法考虑频谱移动性、认知用户使用授权信道的概率和认知用户之间的干扰计算期望传输时间;其次，通过类似于按需路由协议的基本流程，得到所有可能的路径;最后，根据最小累积期望传输时间和最大的路径平均吞吐量的指标来选择最优路径。仿真结果表明，OROCR算法可以明显地减少平均端到端时延，大大提高了平均端到端吞吐量。

1 系统模型

基于OFDM认知无线电是一种新型的智能无线技术，提供了一种灵活的频谱分配方案，其包含两种类型的用户:主用户和认知用户。在不影响主用户优先通信的前提下，认知用户智能地利用空闲的授权信道，而当主用户到来时，认知用户必须快速退出正在使用的授权信道而不干扰主用户，这种机会频谱分配的方式实现了两类用户之间的频谱共享，极大地提高了频谱利用率。任意两个认知用户之间通过感知可用的授权信道组成信道集，每一个认知用户的发送范围和干扰范围都相同，对于任意一个用户，其发送范围和干扰范围不相同。认知用户之间设置一个传统的公共控制信道来交换信息并传输控制信息，且通常选择使用低频率、传输距离较远的信道作为公共控制信道(Common Control Channel，CCC)。每个用户周期地接入控制信道获取信道中的控制消息，这样认知用户可了解网络的拓扑结构，并能及时切换传输信道或重建路由，使网络的连通度达到最好的状态。假设任意两个相邻认知用户之间公共信道的带宽不同，信道可用概率将在后面具体给出来。网络模型如图1所示，其中SU1～SU16表示认知用户，PU1～PU3表示主用户，图中实线表示用户之间通信链路。

图1 网络模型图

2 最优路径路由算法

根据前文可知，认知无线电网络路由［8-9］的选择需要考虑两个方面的因素，即期望传输时间和信道干扰。

2.1 期望传输时间尺度的计算

根据双线地面传播模型可知，接收节点的接收的信号的功率为

式中:Pt是发送节点的发送功率;Gt，Gr分别是发射节点和接收节点的天线增益，当其天线是全方位的定向天线，则有Gt·Gr=1;ht，hr分别是发射节点和接收节点的天线高度;dtr是发射节点与接收节点之间的距离，这里设为Psignal=－101 dB。对于节点i与节点j的公共信道k带宽为，其范围为［1 MHz，10 MHz］根据香农公式可得信道k的信道容量为

式中:N0表示噪声功率谱密度，信道的干扰在2.2节中计算得到。根据上面的公式可得，信息大小为D的数据在公共信道k上的传输的时间为

2.2 干扰尺度的计算

在认知无线电网络［10］中，两个认知用户在相互的干扰范围内同时使用同一个授权信道通信，就会造成相互的干扰，对于信道k，认知用户m对认知用户i的干扰可以表示为

根据文献［6］可知，在时间(0，T］内，认知用户i的干扰范围内认知用户的数目s服从参数为λs的泊松分布，得到

设λs=8。因此，在认知节点i的干扰范围内其他认知用户对节点i的总的干扰为

2.3 路径选择尺度描述

基于OFDM认知无线电网络最优路径的路由算法的基本思想就是选择最小累积期望传输时延和最大路径平均吞吐量的路径，但是要避免在其干扰范围内其他节点的干扰，避免多条链路对同一信道的竞争造成频谱移动，以此提高路径的稳定和认知节点数据传输的可靠性。假设从源节点到目的节点之间共有N个节点，根据上述讨论，这条路径的平均吞吐量为

定义TMET(Tradeoff of Minimum Expectations Transmission Time and Average Throughput)如下

将式(12)的最小值作为目的节点选择路由路径的指标，其中β是一个可调参数，设为β=0.2。

2.4 路由算法详细描述

源节点与目的节点之间存在多条路径，选择质量好的信道至关重要。在一段时间内，当目的节点收到多个路由请求包后，以最小TMET为路由指标选择最优的路径进行通信，详细的路由算法如下描述:

1)若源节点有数据需要发送到目的节点，但是源节点到目的节点之间没有通信的路径。此时，源节点向其邻居节点广播路由请求包(Route Request，RREQ)，该请求包包含该节点可用授权信道集合、信道的期望传输时间和可用授权信道的干扰的大小。最初，路径的累积期望传输时间设置为零。当且只当相邻两个节点之间存在公共的传输节点时，才转发RREQ给下一个节点。

2)假设中间节点接收到RREQ数据包，该数据包包括从源节点到该节点的可用信道的列表、路径的累积期望传输时间和可用授权信道干扰的大小，若两个节点之间有公共可用授权信道则转发RREQ包，并且将该授权信道添加到可用授权信道集合的列表中。

3)一旦目的节点收到RREQ数据包，目的节点计算路径的累积期望传输时延和平均吞吐量，选择最小累积期望传输时延和最大平均吞吐量的路径。然后，目的节点的路由应答数据包(Route Reply，RREP)复制RREQ中可用授权信道集合，并且根据该授权信道集合选择合适的路径将数据包沿着原始的反向路径传给源节点。随后源节点与目的节点之间可以进行通信，在通信过程中各节点周期地与邻居节点广播HELLO消息维持链路的完整。

4)若是中间节点间的链路断开了，RREQ数据包将无法到达目的节点。对中断链路的处理有三种方式:从中断的链路的路由切换到其他可用的公共授权信道;或者先将要发送的数据包保存在本节点的缓存中，然后对链路进行本地修复。该节点查找自己的路由表信息找到存在到目的节点的链路，将保存的数据包发送出去。否则该节点向其邻居节点广播RREQ数据包进行路由发现建立路由，再将缓存中的数据发送出去;或者若没有找到相关路径，则向源节点回复路由错误数据包(Route Error，RERR)，随后源节点将广播RREQ数据包重新建立从源节点到目的节点的路由路径。

3 性能分析

本文提出了一个基于OFDM认知无线电网络最优路径的路由算法(OROCR)，本章节通过性能评估验证该算法在认知无线电网络中的性能。性能评估的环境设置如下:网络的大小设置为1000 m×1000 m，认知节点的传输范围和干扰范围分别是250 m和550 m。频谱移动的平均时延和频谱感知周期分别是0.01 s和0.04 s，网络的平均时延为5 ms，调节频谱的平均时间为10 ms。根据文献［7］，取=80 ms，重建路由的时间 trerouting=50 ms，数据的大小为D=10 Mbit。根据式(5)在仿真的时间里可计算出该信道的可用概率在［0.10，0.99］范围内。鉴于文献［3］中经典的稳健性路由，将从平均端到端时延和平均端到端吞吐量两个方面的性能进行仿真，平均端到端时延是指数据包D从源节点到目的节点传递到目的节点的各个链路的所需时间累积和，再重复实验十次得到其平均值。平均端到端吞吐量是指数据包D从源节点到目的节点传递到目的节点的路径中各个链路的最大吞吐量，然后再重复实验十次得到其平均值。

3.1 节点数和信道数与网络性能

当主用户占用授权信道的概率为0.8时，节点数和信道数不同，其网络的性能也不同。其结果为如图2和图3所示。

从图2中可知，可用信道数确定时，平均端到端时延随着节点数增加而增加。而节点数确定时，随着可用信道数增加而减小，OROCR路由算法比现有的算法具有更小的平均端到端时延。从图3可以看出，可用信道数确定时，平均端到端吞吐量随着节点数增加而减少。而节点数确定时，随着可用信道数增加而增加，OROCR算法比现有的路由算法具有更大的平均端到端吞吐量。节点数增加使得跳数增加，信道的移动概率和切换时延增加，重建路由的次数相应增加，导致平均端到端时延随着节点数增加而增加，平均端到端吞吐量减小。当可用信道数增加时，可使路由重建次数减少，选择质量好的信道的概率增加，平均端到端时延减小，平均端到端吞吐量增加。

3.2 主用户占用率与网络性能

当网络中认知用户的数目为20，信道数为10时，当主用户占用率不同时，网络的性能也不同。其结果如图4和图5所示。

从图4可知，平均端到端的时延随着主用户占用信道概率的增加而增加。这是因为主用户占用可用信道的概率增加，对于认知用户来说，其使用可用信道的概率减小，相应的信道传输时延增加，这样导致端到端的时延增加，但是提出的算法的平均时延比健壮性路由算法要小。从图5可知，平均端到端的吞吐量随着主用户占用信道的概率增加而减小。这是因为该路径的相对带宽减少了，所以平均端到端的吞吐量相应地减小，但是新提出的路由算法比健壮性路由算法具有更大的平均端到端吞吐量。

4 结论

针对现有认知路由算法中没有综合考虑频谱移动和用户之间的相互干扰的不足，提出了一种基于OFDM认知无线电网络的最优路径路由算法，主要综合考虑了期望传输时间和在干扰范围内其他认知用户的干扰对路径选择的影响，基于类似于按需路由协议的基本流程，得到最优端到端性能的路由算法。实验结果表明，在基于OFDM认知无线电网络的环境下，OROCR算法能明显地降低平均端到端时延，大大提高了平均端到端吞吐量。

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