认知无线电网络中基于路径容量的路由*

龙 飞，任勇军

（1.长春师范大学教育学院，长春 130000；2.南京信息工程大学计算机与软件学院，南京 210044）

0 引言

随着无线通信系统和应用的快速发展，可用的多数频谱已分配给不同的已注册无线电网络（primary radio networks，PRNs）。然而，联邦通信协会调查显示，传统的固定频谱分配策略会引起低的频谱利用率。认知无线电被认为是提高频谱利用率的有效技术。

在现存的CR 网络（CRNs）中，多数通信协议是假定CRNs 中设备采用半双工（half-duplex，HD）收发器。在基于HD 的CRNs 中，设备能够同时传输或接收，原因在于：目前研究人员认为，由于自身干扰（self-interference，SI）问题，一个无线设备不可能同时传输和接收数据。

针对SI 问题，目前研究人员也提出不同的消除算法，这些算法也称为SI 抑制（SI suppression，SIS）技术。现存的SIS 技术可分为两类：1）RF 干扰消除；2）数字基带干扰消除。SIS 技术要求无线设备采用双向通信，即全双工（full-duplex，FD）通信。FD收发器通过结合多类算法，如隔离干扰，能够缓解干扰。

此外，引入CRNs，FD 通信可提高频谱利用率，或增加CRNs 吞吐量。具体而言，在传输数据时，允许认知无线电用户感测主无线电（primary radio，PR）信道，一旦发现空闲信道，便可接入。这种分享信道方式提高了频谱利用率。其次，采用FD 通信，使用户能同时传输、接收数据包，提高了网络吞吐量。

在FD 通信中，允许在不同的信道中同时传输、接收数据。而信道分配和路由方案是FD 通信的关键。文献［13-14］针对多跳CRNs 提出了不同路由协议，然而，多数路由协议是面向基于HD 的CRNs（HD-CRNs），而并没有针对FD-CRNs 网络提出路由策略和信道分配方案。

为此，针对FD-CRNs 网络，分析了信道分配和路由选择问题，并提出基于路径容量路由（path capacity-based routing，PCR）协议。PCR 协议依据路径容量选择数据传输路径。在分配信道时，使每条路径容量最大，进而提高吞吐量，同时降低对信道要求，使所需的信道数最少。实验数据证实了PCR 路由性能。

1 系统模型

2 PCR 路由协议

设计PCR 路由的目的就是使得每条路径中使用的不同信道数最少。首先，将信道分配问题转化为二值线性规划（binary linear programming，BLP），再用SELP 算法求解，然后利用路径容量选择路径。

2.1 FD 通信策略

图1 显示了一段4 跳路径。双向箭头表示节点能够完成双向通信。假定给节点A 向节点B 传输（A→B）时，分配信道Ch1。为了避免干扰，下一跳的传输信道应与上一跳的传输信道不同，因此，给B→C 分配信道Ch2，依此类推，给C→D 分配信道Ch3。而对于D→E 的链路，无需再分配新的信道，可将Ch1 分配给D→E，原因在于：接收节点A 和B 不在节点D 的通信范围内。类似，节点E 的下一段链路可重新分配Ch2。

图1 CRN 内的一段4 跳路径

2.2 路径容量

路径容量可定义为式（3）。C表示路径p 的路径容量、N表示允许使用不同信道数的最大跳数。

式中，N小于N。实质上，寻找最佳路径p就是使此路径的C值趋于R。

2.3 路径集的建立

2.4 信道分配

最小化式（7）目标函数等价于最小化不同信道数。因此，对于给定路径p，CRNs 的信道分配问题可表述为：

第1 个约束条件（式（11））保证每一跳可准确地分配1 条信道；第2 个约束条件阻止不同跳间的分时，进而为最大化C提供条件。

2.5 基于二次规划的求解

最终，将式（10）转换成了BLP 问题。再引用多项式时间- 次优序列的线性规划（polynomial-time suboptimal sequential fixing linear programming，SFLP）算法［16］求解，进而得到信道的最优分配方案。

2.6 路由选择

3 性能分析

3.1 仿真参数

为了更好地比较PCR 路由性能，选择贪婪（Greedy）算法作为参照，并比较它们的性能。Greedy算法是指在每一跳均采用序贯法（sequential method）分配信道，其并没有考虑到上一跳、下一跳的所分配的信道。

3.2 数据分析

3.2.1 使用的信道平均数

首先分析使用的信道平均数（average number of used channels，ANUCs），其中，P从0.1 变化至0.9，如图2 所示。

从图2 可知，提出的PCR 路由的ANUCs 远低于Greedy 算法。例如在P=0.6，N=4，M=10 时，Greedy算法的ANUCs 达到3.8，而PCR 路由的ANUCs 低至3.05。此外，不难发现，PCR 路由的ANUCs 随P增加呈下降趋势，而Greedy 算法的ANUCs 不随P变化。原因在于Greedy 算法在分配信道时，并没有考虑到上一跳、下一跳链路所分配的信道。

图2 使用信道的平均数

此外，M 的增加提高Greedy 算法的ANUCs，而PCR 路由的ANUCs 随M 的增加有下降趋势，但下降幅度很小，并且随着P的增加逐渐相等。

对比图2（a）和图2（b）可发现，P增加ANUCs。由于P表示空闲概率，其值越大，说明CR 可以使用的信道数就越多，进而增加了ANUCs。

3.2.2 吞吐量

图3 显示了P对网络吞吐量的影响。从图3 可知，相比于Greedy 算法，PCR 路由的吞吐量得到较大提高。并且吞吐量随P的增加而上升，这主要是因为P越大，说明网络内供给无线电用户使用的信道数越多，或者是可使用的时间越长，这有利于吞吐量的增加。

图3 吞吐量

4 结论

路由和信道分配是多跳CRNs 的挑战技术，然而现存的路由策略并没有考虑到FD 和SIS 问题。为此，提出基于路径容量的路由PCR。PCR 路由在最大化路径容量时，减少使用的不同信道数。将信道分配问题转化BQPs 问题，然后利用SFLP 求解，最终选择具有大路径容量的路径传输数据。实验数据表明，提出的PCR 路由降低了对信道要求，并提高了吞吐量。