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1、10申请公布号CN104219190A43申请公布日20141217CN104219190A21申请号201410451908422申请日20140904H04L27/26200601H04L5/0020060171申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路二号72发明人刘淑华张海林李勇朝李宏卢小峰74专利代理机构北京世誉鑫诚专利代理事务所普通合伙11368代理人郭官厚54发明名称一种认知OFDM系统的子信道和功率分配方法57摘要本发明公开了一种认知OFDM系统的子信道和功率分配方法，其特征在于包括以下步骤步骤1、对授权用户的信道占用进行建模，建模为两种不同的类型；步骤2、对于。
2、给定的授权用户的信道占用模型，感知得到空闲子载波集合，预测空闲信道的空闲持续时间的长短；步骤3、进行延迟敏感用户的子信道分配；步骤4、进行延迟容忍用户的子信道分配；步骤5、功率的增加过程1延迟敏感用户与延迟容忍用户的功率交换；步骤6、功率的增加过程2延迟容忍用户之间的功率交换。本发明动态的子信道和功率分配方案，满足认知系统中的两种不同业务类型的用户的不同QOS需求，即最小化延迟敏感的认知用户的切换时延，在此基础上最大化延迟容忍认知用户吞吐量。51INTCL权利要求书1页说明书14页附图3页19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书1页说明书14页附图3页10申请公布号CN104。
3、219190ACN104219190A1/1页21一种认知OFDM系统的子信道和功率分配方法，其特征在于在集中式的认知无线网络中，随机分布着K个认知用户，其中，包括K1个延迟敏感用户，K2个延迟容忍用户，网络中可用频谱被划分为N个正交的子载波，包括以下步骤步骤1、对授权用户的信道占用进行建模，建模为两种不同的类型随机性的信道占用模型和确定性的信道占用模型，在两种不同的模型下，分别执行下述步骤；步骤2、对于给定的授权用户的信道占用模型，感知得到空闲子载波集合预测空闲信道的空闲时间的长短步骤3、进行延迟敏感用户的子信道分配；搜寻离目标速率要求相差最多的延迟敏感用户K，为其分配子载波N，从空闲子载波。
4、集合中移去所分配的子载波N，依次为其余的延迟敏感用户分配子信道，直到满足所有的延迟敏感用户的最小速率要求；步骤4、进行延迟容忍用户的子信道分配；对于集合中的第N个子载波，寻找可获得最大传输速率的用户K，即将子载波N分配给用户分配K；依次分配完剩余的空闲子载波；步骤5、功率的增加过程1；延迟敏感用户与延迟容忍用户之间的功率交换定义表征子载波效率函数的量在延迟敏感用户的所分配的子载波集合K,K1,2,K1中搜寻效率最低的子载波设置子载波上功率的减小值P0为一个较小的经验值，为子载波上的初始功率；设置功率的可能增加值为目前已分配功率和，0表示延迟容忍用户所分配的子载波集合，计算延迟容忍用户在相应子载。
5、波上的潜在速率增加值CN,表示每个子载波的数据速率，寻找速率增加最多的子载波计算该子载波获得后总的干扰是否小于干扰门限，如果满足干扰约束，则将功率分配给该子载波。持续进行该过程，直到发现干扰超过门限，或者延迟敏感用户的实际速率小于最小速率要求为止；步骤6、功率的增加过程2；延迟容忍用户之间的功率交换功率交换的过程同步骤5，不同的是，功率交换的过程开始于效率最低的延迟容忍用户的子载波。权利要求书CN104219190A1/14页3一种认知OFDM系统的子信道和功率分配方法技术领域0001本发明属于一种认知OFDM系统的子信道和功率分配方法。背景技术0002目前，针对认知OFDM无线网络的资源分配。
6、问题，国内外已经做了广泛研究，现有文献分别就单用户认知网络和多用户认知网络进行了探讨。针对单用户场景下的资源分配问题，文献将资源分配问题建模为一个多维的01背包问题MDKP，提出了一种称为“MAXMIN”的贪婪算法，这种算法在单用户的场景下，性能接近最优算法，但是当把这种算法应用于多用户认知系统时，其计算量非常之大，显然，该算法不适用于多用户场景。现有文献还将认知系统发射功率约束及对授权用户的干扰约束转化成了归一化的系统容量，该算法在复杂度和系统容量方面达到了较好的均衡。不同于以往的干扰门限的约束，文献对授权用户的干扰约束采用了一种统计干扰约束，并在此基础上提出了一种基于OFDM的认知无线系统。
7、的最优的功率分配算法。0003研究了多用户场景下的资源分配问题。认知系统的用户业务为非实时NRT应用的情况下，文献通过各个用户的数据速率的比例约束保证了用户之间的相对公平性。研究了最小干扰增加MI、最小功率增加MP和最小代价增加MC这三种贪婪分配算法在多用户认知OFDM系统资源分配中的应用。0004值得一提的是，上述文献均假定频谱感知的结果是完全正确的，而在实际的无线通信中，由于硬件条件的不足、感知时间的受限感知时间太长会影响用于认知用户传送数据的时间等因素造成了获得动态无线环境的理想感知信息的难度，因此，漏检和虚警时常发生。另外，不同的认知用户会有不同的QOS需求，而上述文献均忽略了这一点。。
8、无线通信的快速发展要求未来认知无线网络能够满足多用户的不同QOS需求，近年来，已经致力于此类认知网络资源分配算法的研究。文献研究了多信道环境下的资源分配问题，利用频谱感知信息对授权用户的空闲信道和功率进行分配，在保证满足认知用户的最小传输速率的条件下，最大化整个认知网络的容量。文献还提出了一种联合频谱感知和资源分配的算法，该算法在资源分配的过程中同时考虑了漏检概率、虚警概率和检测门限，在保证了延迟敏感用户的最小延迟要求的基础上，使得延迟容忍用户的总容量达到了最大。0005在研究认知无线网络资源分配算法时，一个很大的挑战就是在授权频段上，授权用户对信道的使用具有一定的随机性，当授权用户要传输数据。
9、时，认知用户必须立即停止其传输，切换到其他可用信道上。频繁的信道切换必然会造成迟延的增加和吞吐量的减小，目前资源分配方面的文献很少考虑频谱切换迟延对系统造成的影响。当认知用户的业务为延迟容忍业务非实时业务时，这种因频谱切换造成的中断对资源管理的影响可以忽略不计，然而，当认知用户的业务是迟延敏感业务实时业务，那么在研究信道分配算法时必须要考虑到未来信道的可利用概率的大小，尽量减小因频繁切换产生的切换时延对迟延敏感用户的影响。基于以上的分析，设计能够减小频谱切换延迟的算法对于认知无线网络的延迟敏感用户有更实际的意义。一般来说，传输延迟正比于信道切换的次数，因而最有效说明书CN104219190A2。
10、/14页4的减小频谱切换延迟的算法就是尽量减少频谱切换的次数。发明内容0006为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种认知OFDM系统的子信道和功率分配方案，该方案能满足认知系统中的两种不同业务类型的用户延迟敏感用户和延迟容忍用户的不同QOS需求，在最小化延迟敏感用户的切换时延的基础上，通过功率增强算法最大化延迟容忍用户的吞吐量。0007为解决上述问题，本发明所采用的技术方案是0008一种认知OFDM系统的子信道和功率分配方法，其特征在于在集中式的认知无线网络中，随机分布着个认知用户，其中，包括K1个延迟敏感用户，K2个延迟容忍用户，网络中可用频谱被划分为N个正交的子载波，包括以下步骤0009。
11、步骤1、对授权用户的信道占用进行建模，建模为两种不同的类型随机性的信道占用模型和确定性的信道占用模型，在两种不同的模型下，分别执行下述步骤；0010步骤2、对于给定的授权用户的信道占用模型，感知得到空闲子载波集合预测空闲信道的空闲时间的长短0011步骤3、进行延迟敏感用户的子信道分配；搜寻离目标速率要求相差最多的延迟敏感用户K，为其分配子载波N，从空闲子载波集合中移去所分配的子载波N，依次为其余的延迟敏感用户分配子信道，直到满足所有的延迟敏感用户的最小速率要求；0012步骤4、进行延迟容忍用户的子信道分配；对于集合中的第N个子载波，寻找可获得最大传输速率的用户K，即将子载波N分配给用户分配K；。
12、依次分配完剩余的空闲子载波；0013步骤5、功率的增加过程1；延迟敏感用户与延迟容忍用户之间的功率交换定义表征子载波效率函数的量在延迟敏感用户的所分配的子载波集合K,K1,2,K1中搜寻效率最低的子载波设置子载波上功率的减小值P0为一个较小的经验值，为子载波上的初始功率；设置功率的可能增加值为目前已分配功率和，0表示延迟容忍用户所分配的子载波集合，计算延迟容忍用户在相应子载波上的潜在速率增加值CN,表示每个子载波的数据速率，寻找速率增加最多的子载波计算该子载波获得后总的干扰是否小于干扰门限，如果满足干扰约束，则将功率分配给该子载波。持续进行该过程，直到发现干扰超过门限，或者延迟敏感用户的实际速。
13、率小于最小速率要求为止；说明书CN104219190A3/14页50014步骤6、功率的增加过程2；延迟容忍用户之间的功率交换功率交换的过程同步骤5，不同的是，功率交换的过程开始于效率最低的延迟容忍用户的子载波。0015由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明认真考虑了授权用户的活动在资源分配算法中的重要作用，在此基础上，进行子信道的分配。在算法中，选择空闲信道的“空闲持续时间”作为子信道分配的指标，与传统的选择空闲信道的“平均空闲概率”相比，更加有效地减小了切换频率，减小了延迟敏感用户的切换时延。然后，通过功率增强算法提高了延迟容忍用户的吞吐量。在该资源分配算法中有两个优化等级不同的优。
14、化目标，上层优化目标是延迟敏感用户的切换时延，下层优化目标是延迟容忍用户的吞吐量。0016同时下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。附图说明0017图1为本发明一种实施例中基于OFDM的认知无线网的系统模型；0018图2为本发明一种实施例中基于OFDM认知无线网的频谱接入图；0019图3为本发明一种实施例中子信道M上概率P1,P2与授权用户占用子信道M的概率PROM之间的关系图；0020图4为本发明一种实施例中部分确定性流量模型图；0021图5为本发明一种实施例中授权用户的信道空闲持续时间比较图；具体实施方式0022实施例0023如图1所示，为一典型的认知无线网络模型。在该认知网络中。
15、，共有K个认知用户，其中包括K1个迟延敏感用户DSCRS和K2个迟延容忍用户DTCRS。每个迟延敏感用户有不同的最小速率的需求，而对于迟延容忍用户来说，则假定有充足的分组需要传输。0024整个授权用户系统的可利用带宽被分成N个子载波，这N个子载波由M个授权用户共同使用，每个授权用户子信道由一个或多个子载波组成，彼此互不重叠，如图2所示。假定每个授权用户子信道均为平坦衰落信道，并且每个授权用户的业务模式彼此独立。每个OFDM符号长度为TS，资源分配算法的调度单位为一个符号周期，即在每一个符号开始，认知网络感知这M个子信道，伺机接入空闲子信道进行通信。为简单起见，忽略了感知时间，而且假定每个子载波。
16、只能分配给至多一个认知用户，以避免不同认知用户之间的干扰发生。同时，假定已知认知用户的接入点AP与认知用户之间以及认知用户的接入点与主用户接收机之间的理想的信道状态信息CSI。由于迟延敏感用户关心的是时延的大小，而延迟容忍用户则更关心所能传送的比特速率，因此，资源分配的目标就是在满足迟延敏感用户的最小速率的条件下，最小化迟延敏感用户的切换时延，在此基础上，最大化延迟容忍用户的和容量。0025首先说明下干扰源。0026一般来说，认知用户对授权用户的干扰来源于两个因素一个是认知用户的带外辐射，另一个则来源于非理想的频谱感知。0027认知系统采用OFDM调制作为其物理层技术有其优势所在，但是有一个不。
17、可避免的缺点就是它的带外辐射较大。认知用户的带外辐射将会对使用邻近信道的授权用户产生说明书CN104219190A4/14页6邻道干扰，干扰的大小不仅取决于认知用户所分配的功率、认知用户所占用的信道与授权用户的子信道之间的频谱距离，还与认知用户的发射机到授权用户接收机之间的信道状态密切相关。0028另一个干扰源即非理想的频谱感知。在实际系统中，有两种典型的频谱感知错误，即漏检和虚警。当授权用户的信号较弱时，认知系统会由于授权用户信号的强度低于感知门限而无法感知该授权用户的存在，从而导致漏检的发生。在这种情况下，虽然事实上该子信道被授权用户占用，但是认知系统因漏检而使用了该信道，于是导致共道干扰。
18、的发生。另一方面，由于每个子信道上噪声的变化，认知系统有时会把某个事实上空闲的信道识别为忙的状态，这种感知错误把它称为虚警，虚警会降低整个认知系统的吞吐量。0029在机会式认知系统中，认知用户只有感知到空闲信道时才会接入。如果子信道M被检测到是忙的状态，那么占用该子信道的授权用户仅受到占用其他空闲子信道上认知用户的带外辐射的干扰。如果用表示子信道M被检测为忙的事件，用OM表示该子信道M事实上为忙的事件，用表示子信道M被检测为空闲的事件，用VM表示子信道M确实空闲的事件，那么，子信道M上授权用户受到的干扰将与概率密切相关。概率指的是子信道M被检测到为忙的状态，事实上也是忙状态的概率，根据贝叶斯定。
19、理和全概率公式，得到的计算公式如下00300031其中，和分别表示漏检和虚警概率。PROM表示子信道M被授权用户占用的概率，该概率取决于授权用户的流量模式。假定表示检测到的空闲子载波的集合，根据公式1，子信道M上授权用户受到的干扰可计算如下00320033其中，00340035表示使用第I子载波的认知用户对第M个授权用户的干扰因子。其中，DI,M表示第I子载波到第M个授权用户的频带的中心点之间的距离，TS为OFDM的符号长度，BM为第M个授权用户的频带宽度，H表示的是认知用户的发射端到第M个授权用户接收端的信说明书CN104219190A5/14页7道增益。0036如果子信道M被检测为空闲的状。
20、态，那么，该子信道的授权用户不仅会受到使用其它空闲子信道的认知用户带外辐射的干扰，还会受到使用子信道M的认知用户的共道干扰。共道干扰的大小与概率密切相关。表示的是子信道M检测为空闲状态，事实上处于忙状态的概率。因此，在这种情况下，子载波上的认知用户对子信道M的干扰为00370038于是，子信道M受到的干扰总和为00390040其中，计算如下00410042令根据式1和式6，可以得到子信道M上概率P1,P2与授权用户占用子信道M的概率PROM之间的关系，如图3。随着PROM的增加，P1呈现增加的趋势，P2则呈现减少的趋势。当PROM0时，认为不会有虚警的发生，此时，P10，P21；同样地，当PR。
21、OM1时，认为不会有漏检的发生，此时P11，P20。在PROM和一定的条件下，随着的增加，P1呈现减小的趋势，它反映了检测到的子信道确实忙的概率在减小；而在PROM和一定的条件下，随着的减小，P2在增加，它反映了检测到的子信道确实空闲的可靠性在增加。0043授权用户信道占用模型0044传统的认知无线领域的研究工作总是着眼于寻找更加有效准确的频谱感知算法，或者致力于对认知用户之间更好的频谱共享技术的研究，忽略了授权用户时变的频谱信道占用模型的设计。事实上，合理的授权用户信道占用模型的设计，对于研究认知系统的资源分配算法起着举足轻重的作用。下文为两类典型的授权用户信道占用模型一类为确定信道模型，另。
22、一类为随机信道模型。0045确定性的授权用户信道占用模型，即确定信道模型。0046电视网络中电视信号传输的模式是常见的确定性的授权用户信道占用模型的原说明书CN104219190A6/14页8型。电视信号传输的周期很长，从几个小时到几天，有时候甚至长达几个星期，其网络业务流量可以认为是周期性的ONOFF模式，其中，周期通常是固定不变的，而ON时间固定不变或者每个周期随机变化。把周期和ON时间均固定不变的模式称为完全确定性模型；而把周期固定不变，ON时间随机变化的模式称为部分确定性流量模型。如图4所示为部分确定性流量模型，在这个模型中，授权用户到达的周期是固定的，在每个周期中，每次占用的时间TO。
23、N又是随机变化的。0047在研究资源分配算法时，采用的是部分确定性的流量模型，即每一授权用户的到达周期是固定的，但M个授权用户的到达周期各不相同，在各自的周期中，每个用户的占用时间服从均匀分布，均匀分布的均值大小在一定程度上反映了授权用户业务流量的大小。0048随机性的授权用户信道占用模型0049众所周知，授权用户的频谱占用随着时间和空间在动态变化。无记忆的泊松过程常常用来在传统的电话网络和其他一些网络中进行流量分析，在本发明中，随机性的授权用户信道占用模型依然采用泊松过程来近似。第MM1,2,M个授权用户的子信道的占用情况，采用一个到达速率为M的泊松过程来近似，而授权用户每次占用信道后的使用。
24、时间则用指数分布来近似，相比较来说，该模型比马尔科夫链的模型具有更大的灵活性。0050在到达速率为M的假设下，子信道M占用次数为KM的概率为00510052第M个授权用户两次占用该子信道的时间间隔TM服从参数为M的指数分布，其概率密度函数为00530054假设第M个授权用户每次对该子信道的占用时间用TONM表示，可以用服从参数为M的指数分布来对占用时间加以近似，于是有00550056很显然，在到达速率一定的情况下，一个信道如果具有较短的TON时间，意味着这个信道有较长的空闲时间，这样的信道更适合于迟延敏感用户进行数据的传送。0057资源分配问题的建模0058认知OFDM无线系统采用的是机会式的。
25、频谱接入方式，即认知用户周期性的感知授权用户的频谱，一旦发现授权用户所在的子信道空闲，则认知系统按照一定的资源分配算法给认知用户分配合适的子信道和合适的功率进行数据传输，以优化已知的目标函数。0059本发明在授权用户的干扰门限和认知用户功率预算的约束下，将资源分配问题建模为一个双层规划BLPP上层优化的目标是最小化延迟敏感用户的切换次数，下层优化目标是最大化延迟容忍用户的容量。0060假设认知无线网络中，用集合表示认知用户，集合说明书CN104219190A7/14页9表示迟延敏感用户DSCRS，集合表示迟延容忍用户DTCRS，显然，表示认知系统检测到的空闲频谱的集合。RK,N表示第K个认知用。
26、户在第N个子载波上传输的数据速率，其表示如下00610062其中，HK,N表示第K个认知用户在第N个子载波上的信道增益，N0表示加性高斯白噪声的功率谱密度，B表示子载波的带宽。需要说明的是，为了简单起见，在10的表达式中忽略了授权用户对认知用户造成的干扰，这种忽略不会影响到对资源分配算法的分析。0063在进行建模之前，做了如下假设0064A假定每一个子载波只能分配给一个认知用户，即不允许多个认知用户共享一个子载波。如果用二进制索引K,N0,1来表示子载波的分配，则有006500660067B传输功率约束所有认知用户在空闲子载波上的发射功率总和不能超过功率预算。假设PTOTAL表示认知网络的功率。
27、预算，PK,N表示KTH认知用户在NTH子载波上的发射功率，则有00680069C保证满足延迟敏感用户的最小速率要求0070用表示KTH延迟敏感用户的最小速率要求，则该用户的实际传输速率RK应该满足00710072D干扰门限的约束0073假定每一个授权用户都有相同的干扰门限ITH，则有00740075在以上约束条件下，资源分配问题建模为一个双层规划，用数学公式表示如下0076说明书CN104219190A8/14页100077其中，为上层优化目标函数，为下层优化目标函数。FN反映的是使用子载波N的延迟敏感用户在未来会发生的切换次数，这个函数值与子载波N未来信道的空闲状态密切相关。在实际中，其实。
28、很难定量地去描述切换次数与信道状态之间的关系，介绍资源分配算法时，将通过空闲信道的“空闲持续时间”来定性地描述切换次数与信道状态之间的关系。0078资源分配算法实现0079一般来说，即使是对于一个线性的BLPP问题，都是一个强NPHARD问题。而在OP1问题中涉及到的不但有二进制变量K,N，还有实变量PK,N，虽然少了下层对上层的制约，但是，这样的一个混合整数的非线性的BLPP问题的求解也是非常复杂的。本算法将分层去求解OP1，首先，按照一定的原则给每个空闲子载波分配初始功率，在此基础上，分配子载波给延迟敏感用户以优化其目标函数，接下来延迟容忍用户在剩余空闲子载波集合中进行优化匹配，目的是为了。
29、最大化其吞吐量。最后，执行一个功率增强算法，以进一步优化延迟容忍用户的容量。0080子信道分配算法0081凭直觉，为了减小信道的切换频率，信道的“平均空闲概率”应该是信道分配的一个不错的指标。然而，近年来研究表明，在认知无线网络中，把空闲信道的“空闲持续时间”作为信道分配的指标能更有效地减小信道的切换频率。如图5所示，授权用户2的空闲概率明显大于授权用户1，但是授权用户2的每次空闲的时间要远小于授权用户1的空闲时间，如果一个延迟敏感用户选择在授权用户2的信道上传输，在相同的调度时间内，其切换的次数明显高于选择授权用户1的信道。显而易见，从减小认知用户切换频率的角度讲，选择将空闲信道的“空闲持续。
30、时间”作为信道分配的指标更为合理。0082初始功率分配为了确保在分配子载波的过程中，始终满足功率预算和干扰约束，初始功率定为说明书CN104219190A109/14页1100830084接下来，将以空闲信道的“空闲持续时间”作为延迟敏感用户子信道分配的指标。由于信道空闲时间的预测不是重点，因此在子信道分配时，假定已获得信道空闲时间的理想估计值。由于每个延迟敏感用户的最小速率要求是不同的，离各自最小速率要求相差的多少决定了用户选择信道的优先级，速率相差越远的用户其优先级越高。也就是说，空闲时间最长的信道将分配给优先级最高的延迟敏感用户，依次类推，直到所有的延迟敏感用户的最小速率要求都得到了满足。
31、。接下来，剩余子载波将分配给延迟容忍用户，其目标是最大化延迟容忍用户的吞吐量。0085具体分配算法如下00861初始化0087A设表示当前帧检测到的空闲子载波的集合，且即空闲子载波的个数为NV；设K表示第K个用户所分配子载波的集合，初始值0088B设子载波的初始功率值0089C设用户的初始速率为零，即RK0,K1,2,K。0090D每个空闲子信道的空闲持续时间为均为OFDM符号周期的整数倍。00912子信道分配当前调度帧为OFDM信号的第一帧0092延迟敏感用户的子信道分配0093且0094A搜寻离最小速率要求相差最多的延迟敏感用户K，即搜寻用户K满足00950096B对于搜寻到的用户K，寻找。
32、空闲时间最长的子载波N，即有00970098C为用户K分配子载波N，更新用户K的速率00990100D更新用户K的子载波分配集合更新空闲子载波集合01010102ENDWHILE0103延迟容忍用户的子信道分配0104说明书CN104219190A1110/14页1201050106I对于集合中的第N个子载波，寻找可获得最大传输速率的用户K，即01070108II把第N个子载波分配给第K个用户，更新第K个用户的所分配子载波集合同时更新第K个用户的数据速率01090110ENDFOR0111ENDWHILE01123子信道分配当前调度帧不是OFDM信号的第一帧0113延迟敏感用户的子信道分配01。
33、14A设集合K,K1,2,K1是上一帧分配给第K延迟敏感用户的子载波集合的子集，该子集中的子载波在上一帧是空闲的，当前帧仍然判决为空闲。集合则表示当前帧才变成空闲状态的子载波集合，也就是说，这些子载波在上一帧是处于忙的状态。0115B为了减小延迟敏感用户的切换频率，集合K,K1,2,K1中的子载波仍然分配给上一帧使用该子载波的用户，计算K1个延迟敏感用户的速率，同时更新其子载波分配集合。0116FORK1TOK101170118KKK；0119ENDFOR0120C并且0121I搜寻离最小速率要求相差最多的延迟敏感用户K，即搜寻用户K满足01220123II对于搜寻到的用户K，寻找空闲时间最长。
34、的子载波N，即有01240125III为用户K分配子载波N，更新用户K的速率01260127IV更新用户K的子载波分配集合更新空闲子载波集合V说明书CN104219190A1211/14页130128VVN。0129ENDWHILE0130延迟容忍用户子信道的分配01310132FORN1TOLENGTHV0133I对于V集合中的第N子载波，寻找可获得最大传输速率的用户K，即01340135II把第N个子载波分配给第K个用户，更新第K个用户的所分配子载波集合同时更新第K个用户的数据速率01360137ENDFOR0138ENDWHILE0139功率分配算法0140当完成了子信道分配之后，OP1。
35、问题中的二进制变量对每一个用户来说变成了确定值，此时，OP1问题可以转化成式18表示的OP2问题。01410142很显然，式18定义的是一个凸优化的问题，其最优解的求解是一个非常复杂的过程，不适合于信道变化频繁的无线通信系统中，本发明采用一种功率增强的算法，该算法通过子载波之间功率的交换来最大化延迟容忍用户的吞吐量。0143为更好地描述每个子载波对于增加认知网络吞吐量的潜在能力，定义了如下的效率函数01440145整个功率交换的过程分为两轮。第一轮是延迟敏感用户与延迟容忍用户的功率交换，第二轮功率交换则发生在延迟容忍用户之间。由于延迟敏感用户只需满足最小速率要说明书CN104219190A13。
36、12/14页14求即可，而在子信道分配后，延迟敏感用户的速率可能会大于其最小速率要求，因此在第一轮，将延迟敏感用户的冗余功率从效率函数值较低的子载波重新分配给效率函数值较高的延迟容忍用户。第二轮功率交换首先从延迟容忍用户的效率函数值最低的子载波开始，从子载波上减小的功率在其他子载波上会有不同的潜在速率的增加，潜在速率增加最多的子载波在获得与减小功率成比例的额外功率分配后，如果仍然满足授权用户的干扰门限，则实施功率交换。这个功率交换的过程一直重复，直到吞吐量不再增加为止。0146说明为了表达简单起见，在下面的功率增强算法中，省略了GK,N和PK,N中的K，由于子信道已经分配完成，这种省略不会引起。
37、歧义。用RK,K1,2,K1表示每个认知用户在所有子载波上的速率和，而用表示每个子载波上用户的速率。0147具体算法如下01481初始化0149A设0表示延迟容忍用户所分配的子载波集合，K,K1,2,K1分别表示K1个延迟敏感用户所分配的子载波集合。0150B计算每个子载波的效率函数0151C设置功率分配标志0152D计算目前已分配的功率的和01532第一轮功率交换发生在延迟敏感用户和延迟容忍用户之间0154FORK1TOK101550156A在集合K中搜寻效率函数值最小的子载波，即寻找子载波满足01570158B设置P0为一个较小的值，如0159C设置子载波上功率的减小值0160D设置功率的。
38、可能增加值0161E计算延迟容忍用户的每个子载波上的潜在速率的增加值01620163F计算子载波上速率减小值0164G搜寻延迟容忍用户潜在速率增加最多的子载波0165H假设功率交换在子载波和子载波之间发生，计算功率交换后对授权用户产生的干扰说明书CN104219190A1413/14页1501660167I子载波功率增加0168II子载波功率减小0169III总功率更新0170IV更新其它参数0171ELSE0172FLAGK1。0173ENDIF0174ENDWHILE0175ENDFOR01763第二轮功率交换发生在延迟容忍用户之间0177WHILE|0|1,DO0178A在集合0中搜寻效。
39、率函数值最小的子载波，即寻找子载波满足01790180B设置P0为一个较小的值，如0181C设置子载波上功率的减小值0182D设置功率的可能增加值0183E计算延迟容忍用户的其余子载波上的潜在速率的增加值01840185F计算子载波上速率减小值0186G搜寻延迟容忍用户潜在速率增加最多的子载波0187H假设功率交换在子载波和子载波之间发生，计算功率交换后对授权用户产生的干扰01880189I子载波功率增加0190II子载波功率减小0191III总功率更新0192IV更新其它参数说明书CN104219190A1514/14页1601930194FLAG0101950196ENDIF0197ELSE0198FLAG0101990200ENDIF0201ENDWHILE说明书CN104219190A161/3页17图1图2说明书附图CN104219190A172/3页18图3图4说明书附图CN104219190A183/3页19图5说明书附图CN104219190A19。