认知无线电

摘  要 认知无线电(Cognitive Radio,CR)的概念起源于1999年Joseph Mitola博士的奠基性工作，其核心思想是CR具有学习能力，能与周围环境交互信息，以感知和利用在该空间的可用频谱，并限制和降低冲突的发生。随着无线通信技术的发展，一个日益严峻的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 摆在了我们的面前，那就是频谱资源日趋缺乏。但是另一方面，无线频谱资源在空间和时间上存在着不同程度的闲置，于是人们提出了认知无线电技术。认知无线电网络中的用户能感知周围的无线环境，并能择机进入频谱，从而提高了频谱利用率和实现了频谱的灵活分配。 本文主要对认知无线电的动态频谱分配算法进行了研究。频谱的灵活应用要求认知无线电系统能够动态地分配频谱资源，包括要为主用户的出现实现退避和切换功能，因此，频谱分配是能否充分高效利用空闲频谱的关键技术。 本文首先对认知无线电作了简要的介绍，阐述了认知无线电的概念、功能以及发展状况等。然后介绍了认知无线电关键技术及频谱分配方法，并分析了现有算法的优缺点。 关键词：认知无线电，频谱分配，图论着色，用户需求，公平。 Abstract Cognitive radio (Cognitive Radio, CR) and foundation of the concept originated in 1999 Dr Joseph Mitola, its core idea is CR with learning ability, can with the surrounding environment, mutual information, to perceive and utilize the available spectrum in the space, and limit and reduce conflicts occur.With the rapidly development of wireless mobile communication technology,anincreasingly severe problem of scarceness of wireless spectrum placed in front of us. But on theother hand, there are different levels of idle in Space and time.Therefore people proposed cognitive radio technology.Users in Cognitive radio networks can sense the wireless environment,and accesses the spectrum opportunistically, so the technology can improve spectrum efficiency and use spectrum in flexibility. This paper mainly researches dynamic spectrum allocation algorithm in cognitive radio network. The flexible application of spectrum expects the cognitive radio system dynamically allocate the spectrum resource, at the same time, to help retreat and switch when primary users to present themselves. Therefore, the spectrum allocation becomes the key technology to use idle spectrum efficiently. This paper first introduces cognitive radio briefly, including the concept, function and development, and then introduces the existing model of the spectrum allocation and the spectrum allocation algorithm based on graph coloring theory. After that, this paper analyzes the advantages and disadvantages of existing algorithms. Keyword:cognitive radio, spectrum allocation, graph coloring, user demand, fairness 1绪论 随着无线通信需求的不断增长，对无线通信技术支持的数据传输速率的要求越来越高。根据香农信息理论，这些通信系统对无线频谱资源的需求也相应增长，从而导致适用于无线通信的频谱资源变得日益紧张，成为制约无线通信发展的新瓶颈。另一方面，已经分配给现有很多无线系统的频谱资源却在时间和空间上存在不同程度的闲置。因此，人们提出采用认知无线电(CR)技术，通过从时间和空间上充分利用那些空闲的频谱资源，从而有效解决上述难题。 现在的频谱管理策略是基十静态控制的模型，频谱是固定授权分配的，因此导致了较低的频谱利用率。而认知无线电技术使得次用户对频谱的二次使用成为可能，极大地提高了频谱利用率，被认为是解决频谱缺乏问题的方案之一。本章将对认知无线电技术做一个简单的介绍。 1.1认知无线电的概念与特征 自1999年“软件无线电之父”Joseph Mitola Ⅲ博士首次提出了CR的概念并系统地阐述了CR的基本原理以来，不同的机构和学者从不同的角度给出了CR的定义，其中比较有代表性的包括FCC和著名学者Simon Haykin教授的定义。FCC认为：“CR是能够基于对其工作环境的交互改变发射机参数的无线电”。Simon Haykin则从信号处理的角度出发，认为：“CR是一个智能无线通信系统。它能够感知外界环境，并使用人工智能技术从环境中学习，通过实时改变某些操作参数(比如传输功率、载波频率和调制技术等)，使其内部状态适应接收到的无线信号的统计性变化，以达到以下目的：任何时间任何地点的高度可靠通信；对频谱资源的有效利用。” 无线频谱资源在传统的无线通信系统中是固定授权分配的，这样的分配方式有利于保证系统的服务质量(QoS,Quality of Service)，但是也这样的分配方式也导致了频谱利用率的低下[1][2]。FCC(Federal Communications Commissions，美国联邦通信委员会)的一份调查报告表明,分配给授权用户的频段其使用率在不同时间不同地区的波动很大,从15%-85%不等。而认知无线电的正是为了解决这个问题而提出的。 认知无线电的概念是Joseph MitolaⅢ博士于1999年在IEEE Personal Communications杂志上明确提出的[3]，强调软件定义无线电（SDR,Software Defined Radio）是实现CR的理想平台，是对软件无线电的进一步的扩展。Joseph MitolaⅢ博士于2000年在他的博士论文给出了他对认知无线电的定义。他认为：“认知无线电这个术语是指这么一个观点，即在无线资源和相关的计算机与计算机之间通信方面，无线个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)和相关的网络具有足够的计算智能，包括检测用户的通信需求作为使用环境的 函数 excel方差函数excelsd函数已知函数     2 f x m x mx m      2 1 4 2拉格朗日函数pdf函数公式下载 以及提供最符合这些需求的无线资源和服务。于是，认知无线电设备能够为无线传输自动选择最好和最便宜的服务，甚至能够根据目前或即将可用的资源，延迟或提前某次传输。” 总得来说，认知无线电就是具有认知和学习能力的无线系统，能实时、动态的检测到无线频谱空洞，并根据一定的策略算法，实时、自适应得改变自身工作参数，对频谱空洞加以有效利用的无线电。 总结上述定义，CR应该具备以下2个主要特征： (1) 认知能力 认知能力使CR能够从其工作的无线环境中捕获或者感知信息，从而可以标识特定时间和空间的未使用频谱资源(也称为频谱空洞)，并选择最适当的频谱和工作参数。这一任务通常采用图1所示的认知环进行表示，包括3个主要的步骤：频谱感知、频谱分析和频谱判决。频谱感知的主要功能是监测可用频段，检测频谱空洞；频谱分析估计频谱感知获取的频谱空洞的特性；频谱判决根据频谱空洞的特性和用户需求选择合适的频段传输数据。 图1认知环模型 (2) 重构能力 重构能力使得CR设备可以根据无线环境动态编程，从而允许CR设备采用不同的无线传输技术收发数据。可以重构的参数包括：工作频率、调制方式、发射功率和通信协议等。 重构的核心思想是在不对频谱授权用户(LU)产生有害干扰的前提下，利用授权系统的空闲频谱提供可靠的通信服务。一旦该频段被LU使用，CR有2种应对方式：一是切换到其它空闲频段通信；二是继续使用该频段，但改变发射统率或者调制方案避免对LU的有害干扰。 1.2认知无线电的基本功能及特点 从以上介绍可以看出，认知无线电系统通过实时的感知和学习，不断地自适应地调整其自身内部的通信机理来适应无线通信环境变化，最大程度地提高频谱资源的利用率。由此可以总结出认知无线电具有这样的特点[5]： (1)对无线通信环境的感知能力； (2)对环境变化的学习和自适应能力； (3)系统功能模块的可重配置能力； (4)通信质量的高可靠性； (5)对频谱资源的充分利用； 认知无线电要取得成功，SU首先要准确地探测出PU是否正在使用某信道。认知无线电然后会根据感知到来的频谱信息，自适应的调整自身的无线通信功能，即系统功能模块重配置能力。所以这两个功能是认知无线电的两大功能特征。 1.3认知无线电的国内外相关研究 1.3.1国外的研究现状 (1) 频谱池 德国Karlsruhe大学Fiedrich Jondral教授的研究小组在德国联邦研究和技术部移动通信项目的资助下，基于Joseph Mitola的“频谱池”概念，开发出一个基于OFDM技术的中心控制的频谱池体系 架构 酒店人事架构图下载公司架构图下载企业应用架构模式pdf监理组织架构图免费下载银行管理与it架构pdf 。频谱池的思想是将一部分分配给不同业务的空闲频谱合并成一个公共的频谱池，整个频谱池又可划分为若干个子信道，感知用户可临时占用频谱池里的空闲信道。基于OFDM的频谱池将频段分成的若干个子载波，用当前、当地可利用的频谱空洞所对应的子载波传输感知用户的数据，而将正在活动的主用户频段所对应的子载波设置为关闭状态。 (2)端到端可重配置（End-to-End Reconfigurability，E2R）[9] 由摩托罗拉、西门子、法国电信和英国的几所大学联合开发的项目端到端可重配置（End-to-End Reconfigurability，E2R）系统。E2R系统可为多种空中接口、协议和应用提供通用的平台和相关的工作环境,通过基于认知算法的可升级和可重配置的架构来优化资源利用;同时可重配置性可以灵活地修改相关设备的软件设置,提高网络和设备的性能。 (3)Next Generation(XG)项目 美国国防高级研究 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 署启动了下一代XG（Next Generation）项目，目标是使得美国军用通信设备可以检测环境变化，根据所处环境的频谱管理政策选择频谱。项目包括两个方面：一是开发提供择机频谱接入的技术；二是开发通过灵活的政策应用管理无线行为关键方面的长期管理框架。如何检测并描述无线电环境，辨认可用频谱以及合理分配谱构成了整个XG项目的研究核心。 (4)CORVUS系统[10] 为了能通过协调的方式检测和使用频谱，美国加州大学Berkeley分校的R.W.Brodersen教授的研究组提出来了CORVUS系统。在CORVUS系统中，使用了用户分组的思想，通过组内控制信道协调组内用户的动态频谱使用；通过通用控制信道协调组间的动态频谱分配；提出了如何在动态频谱接入下的可靠链路维护协议。目前，该系统正开发测试床评估物理和介质访问控制层的性能。 1.3.2国内研究现状 在国内，虽然关于认知无线电的研究起步较晚，但是这几年针对认知无线电技术的研究项目也有很多。国家高技术研究发展计划（863计划)于2005年7月设立课题研究认知无线电技术，国内众多高校参与了该课题的研究，特别是对认知无线电物理层和MAC层关键技术、协议体系结构、应用场景分析等方面做了许多深入的研究。另外，华为术有限公司和电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室、香港科技大学合作，进行了利用空闲电视频段提供宽带无线接入的IEEE 802.22 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 的制定，并向IEEE 802.22提交了多项提案。 2认知无线电的关键技术 认知无线电的网络结构有集中式、分布式和“集中+分布式”3种类型,它通过频谱自适应技术来实现动态频谱分配根据认知无线电系统必须具备的基本功能,如何实现这些功能也就成为认知无线电的关键技术。 2.1 频谱检测技术 目前,对频谱检测技术的研究主要包含两方面:一是单点频谱检测技术,根据单个认知无线电节点接收的信号,检测其所处无线环境的频率占用情况;二是多点协同频谱检测技术,即把多个节点的频谱检测结果进行合并,以提高检测正确率,并降低单节点的性能要求。 2.2自适应频谱资源分配技术 为了解决目前频谱资源日益紧张和固定分配频谱利用率较低的矛盾,就要找到更有效的方法来充分感知和利用无线频谱资源。基本途径有两条:其一,提高频谱利用率,充分利用已授权用户的频谱资源,减少浪费;其二,提高系统通信效率,综合优化分配已获得的频率资源和其它资源,进而提高利用率。 正交频分复用(OFDM)技术是目前公认的比较容易实现频谱资源控制的传输方式。该方式通过频率的组合或裁减实现频谱资源的充分利用,可以灵活控制和分配频谱、时间、功率、空间等资源。自适应频谱资源分配的关键技术主要有载波分配技术和子载波分配技术。 2.3动态频谱管理技术 动态频谱管理(DSM)又称为动态频谱分配,主要在发射端执行。简单来说,频谱管理的主要目的是通过一个自适应策略有效地(高效率以及可实施)利用RF频谱。特别地,频谱管理算法设计要求以无线场景分析者对频谱空穴的侦察以及发射功率控制者的输出为基础,选择适应无线环境时间变化特征的调制模式。 利用动态频谱管理可以提高无线通信的灵活性、信道使用能量,可使主要用户和次要用户之间避免冲突并公平共享频谱。 DSM包括可用频谱的辨认与描述、频谱可用性的持续时间以及频谱分配(监督),其中频谱分配(监督)是指根据需要接入到频谱的节点数目及其服务要求将频谱分配给一个或多个指定节点。DSM必须考虑目标节点可能的接收能力并提供源节点到目标节点的调整。 2.4位置感知技术 不同的地理环境对无线电信号的传输会产生不同的影响。比如,室内与室外、市区与乡村、山区与平原相比,后者就更适合无线电信号的传输。CR与全球定位系统(GPS)以及地理信息系统(GeographyInformationSystem,GIS)结合,通过自我学习的方法,能够识别出自身所处的地理位置,进而能根据地理环境选择合适的发送频率、调制方式等参数。比如,在市区内,由于电磁环境复杂,多径衰落较大,可以采用抗多径衰落较好的OFDM调制;在乡村,由于电磁环境优良,可以采用较大的功率,传输更远的距离。因此,位置感知技术值得关注。 2.5链路保持技术 一旦授权用户要再次通信,CR必须要在最短的时间内腾出正在使用的频率,并且还要保证自己的通信不被中断,这就是所谓的CR链路保持技术。有研究人员指出,可以采用LT(LubyTransform)编码技术来实现链路保持。通过增加链路的冗余,进而达到数据的冗余。在不同的电磁环境下,链路的最佳冗余数是不同的,但并非冗余越多链路可靠性就越高。 2.6物理层安全技术 从体系结构来看,认知无线电是软件无线电的扩展,是一个信号带宽较宽、A/D/A采样率和精度要求高、运算速度快、系统安全要求高的软件化实时性系统。认知无线电系统以机会方式接入主用户频段,易对主用户产生干扰,所以频谱感知必须具有很强的弱信号检测能力,用来检测主用户信号,以便切换信道,避免干扰。而这同时使得认知无线电较其它无线电系统更易受到干扰和攻击,即所谓的“模仿主用户攻击” (PrimaryUserEmulation,PUE),在系统设计时必须予以重视。 众所周知,跳频通信系统具有较强的抗干扰和抗衰落能力,是解决无线通信窄带干扰问题的重要手段。而且,由于跳频频率合成器容易在一定的频率范围内进行跳频,因此跳频频率可以占用不同的频段而不要求频率是相联的,故跳频系统容许更高的扩频频段,并且可以很好地与认知无线电体系相融合。所以,在认知无线电体系中引入跳频通信机制,可以很好地解决窄带的PUE攻击。跳频技术的引入从物理层为认知无线电系统提供了一定的安全保证。 2.7其它关键技术 除上述技术外,关于认知无线电系统的安全、可靠链路的维护以及定价策略、机器学习技术、功率控制技术、数字波束形成(DBF)技术、自适应调制解调技术、软件无线电升级技术、信道估计技术、数字信号处理等也是需要深入研究的关键技术鉴于这些技术属于共性技术,同时也是研究热点,本文在此不再赘述。 3认知无线电基于图论着色的频谱分配算法 在传统的移动蜂窝通信，基于图论着色理论的频谱分配算法就已经用于小区的规划和信道的指配，是一种相对成熟的频谱分配模型。本章首先分析了基于图论着色的频谱分配算法的数学模型，给出了可用频谱矩阵、效益矩阵、干扰矩阵、分配矩阵等矩阵的定义，并分析了无干扰频谱分配的约束条件。 然后分析了列表着色(list coloring)算法、局部议价算法和颜色敏感的图论着色 (ColorSensitive Graph Coloring，CSGC)算法，以及在这些经典算法基础上进行改进的其他部分算法，对这些算法的算法流程进行了详细描述。最后，总结和分析了这些算法的优缺点。 3.1基于图论着色的频谱分配算法的数学模型 基于图论着色理论的频谱分配数学模型一般是由可用频谱矩阵、效益矩阵、干扰矩阵和分配矩阵。假设分配时间相对于环境变化时间是很短的，各矩阵在每轮分配中保持不变。各矩阵具体定义如下： (1)可用频谱矩阵。用 来表示可用矩阵。其中N为用户标号（下标从0到N—1），M为频谱标号（下标从0到M—1）。当 是表示频带m对于用户n是可用的，反之，当 表示频带m对于用户n是不可用的。可用频谱矩阵也叫空闲频谱矩阵，它是指某个时间某个空间主用户未使用的频谱集合。可用频谱分成一系列正交的子频带，频带间无干扰。可用频谱矩阵一般与授权用户和认知用户的网络拓扑结构有关，也与用户的发射功率有关。 (2)效益矩阵。用 表示效益矩阵。 表示用户n使用信道m带来的效益。把可用频谱矩阵L和效益矩阵B结合，将得到可用的效益矩阵 。由于用户所处环境和所采用的调制编码技术不一样，或者发射功率的不一样，导致了使用同一条频道带来的效益可能不一样。 (3)无干扰分配矩阵。用 表示满足无干扰的分配矩阵。如果 表示信道分配给用户n。明显地，无干扰分配矩阵必须满足: 当 （1） 这样认知无线电网络的频谱分配问题就抽象成为一个图 的着色问题。其中U是图G的顶点集，表示无线电网络中共享频谱的次用户，LB表示顶点可选频谱的集合和权重，EC是边集，由干扰矩阵决定，当且仅当 时，两个不同的顶点(用户) 之间有一条颜色为m(对应频带m)的边。这样，满足(1)式的无干扰分配的条件可以描述为:当两个不同的顶点存在着m色边的时候，两个顶点不能同时着m色。 3.2基于图论着色模型的现有部分算法 3.2.1列表着色算法 文献在图论着色模型的基础上，在开放式频谱接入的无线网络中提出了列表着色算法。若用 表示分配矩阵，则该算法就是在无干扰的限制条件下，得到最大的频段分配数。其目标函数为: （3-1） 该算法采用分布式的网络结构，并提出了分布式贪婪算法和分布式公平算法。下面分别进行介绍。 (1)分布式贪婪算法 分布式贪婪算法的基本思想是:首先引入连接数的概念，所谓连接数就是该顶点的邻居数，该顶点对别的顶点产生干扰的顶点个数。那么在频谱分配的时候，首先查询各个顶点的连接数，优先把频谱分配给连接数最小的顶点，如果顶点的连接数一样，则分配给已获得频谱数最少的顶点，如果已获得频谱数也一样，则随机分配。分配后，进行网络拓扑更新，包括顶点列表更新和可用颜色列表更新，如果图为空，即所有用户无可用颜色时候，退出分配，否则，继续分配。 (2)分布式公平算法 该算法主要由以下步骤组成: 首先，建立一个非循环有向图。把与某节点关联的可用频谱数称为“频谱段数”，而该节点的邻居个数称为“连接度数”，与上面的连接数的定义一样。这样，不同节点的“频谱段数”和“连接度数”可能不一样。设立有向图的规则是这样的:若频谱段数不一样，则由“频谱段数”高的指向频谱段数低的;若“频谱段数”一样，则由“连接度数”高的指向“连接度数”低的;若“连接度数也一样，则随机指向。建立好一个无循环的有向图后，图中无入边的节 点称为“源节点”，无出边的节点称为sink节点。有向图中可以不止一个源节点和sink节点。然后选择一个sink节点进行频谱分配，原则是一次只分配一个频谱，并且是选取所有邻接节点的关联频段列表中出现次数最少的频谱来进行分配。对sink节点分配完频谱后，该sink节点暂时退出分配，然后发出一个set-color的标志给邻接节点。若一个节点收到它的所有邻接节点的set-color标志，则它将没有出边，成为一个新的sink节点。然后重复查找sink节点进行频谱分配，直到图中没有sink节点为止。 最后，若图中的所有节点都没有可用频谱，则分配结束。若图中虽然没有了sink节点,但是还有可用频谱，则重新建立一个新的非循环有向图，而没有可用频谱的节点停止操作。然后再新的有向图中，重复上述操作，知道最后所有节点均无可用频谱时，算法结束。 3.2.2敏感的图论着色（CSGC）算法 Haitao Zheng和Chunyi Peng等人提出的敏感的l纠论着色(CSGC)算法，其主要出发点是考虑频谱质量的差异性，还有认知用户采用的调制编码技术的差异性，这样导致了不同的认知用户使用不同的信道得到的收益不一样，所以CSGC算法引入一个效益矩阵来表征这样的差异。另外该算法还考虑了干扰频谱的差异性，干扰与频率本身无关，而与用户间的距离和发射功率有关。实际上，干扰矩阵表征的时候两个用户同时使用一个频谱是否会产生干扰的问题，所以，一个频谱对应一个干扰矩阵。当然也可以用一个二维矩阵代表所有用户在各个频谱上的干扰关系。 CSGC频谱分配算法是一种基于标签机制的启发式的集中式的分配算法，它按照某个分配准则对频段进行标签，选择最大的标签值的频段来分配给用户使用。该算法可获得一个近似的最优解，它能够明显的减少干扰，提高网络的吞吐量。 1目标函数 频谱分配问题实际上就是在一个假设的而又接近实际的虚拟环境中，来进行分配的一个最优化问题。若用用B={bn.m}NxM表示效益矩阵，用A={an.m丨an.m∈{0,1}}NxM表示满足无干扰的分配矩阵，频谱分配的最优化效益函数的表述如下: (1)最大化带宽总和 (Max-Sum-Bandwidth,MSB):目标是最大化系统总的频谱利用率，表达式为: （3-2） 上式的含义是其频谱分配为系统带来最大的带宽总和。^I,J表示所有满足条件的无干扰分配矩阵A的集合。 (2)最大化最小带宽(Max-Min-Bandwidth,MMB:其目标是最大化受限用户(bottleneckuser)的频谱利用，其表达式为: （3-3） 上式的含义是最大化受限用户获得的带宽。 (3)该算法为了衡量不同算法的公平性，还引入了有关信道分配公平性的准则，即最大比例公平性度量(Max-Proportional-Fair, MPF)，其表达式为: （3-4） 2 CSGC算法流程 CSGC算法根据实现不同的系统目标，如带宽的最大利用或者最大比例公平性等，分配时系统选取的是对目标贡献最大的节点，并对该节点分配相应的颜色。 具体分配时候，CSGC算法为每个节点标上label，通过计算得出每个节点的标签值。算法每次迭代的时候会选取拥有最高标签值的节点，把对应的颜色分配给该节点。然后进行拓扑更新，删除已分配颜色的节点和这个节点相干扰的邻居节点的可用颜色列表的已经分配的这个颜色，并删除这些节点间以该颜色相连的边，若某个节点的可用颜色列表为空，则将该节点从图中删除。这样算法对整个系统的各种信息进行快速动态地更新，然后通过多次迭代完成对颜色(频谱)的分配。 3.2.3分布式局部议价频谱分配算法 CSGC算法的数学模型是在假设网络的拓扑结构不变的基础上建立的，但是认知无线电网络的拓扑结构是无时无刻都在变化的。这样，如果要达到CSGC算法的全局最优分配效果的话，系统每次都需要完全重新计算拓扑改变后的分配方案，因此算法的计算开销庞大。 分布式局部议价频谱分配算法就是为了解决这个问题而提出来的，它的解决办法是在新的频谱分配过程中考虑先前的频谱分配信息。根据上一次分配的。分配结果，通过有限数量的计算适应拓扑的改变，做出有效的分配决策 3.2.4基于图论的部分频谱分配算法 1 分组频谱分配算法 文献[11]提出了分组频谱分配算法，分组频谱分配算法也是在CSGC算法的基础上发展起来的，其核心思想就是在频谱分配前事先实行分组，一个是以用户为基准，对频谱进行分组，可记为用户分组(User-Grouping)算法;另一个则是以频谱为基准，对用户进行分组，可记为频带分组(Frequency-Grouping)算法。 (1) 用户分组(User-Grouping)算法。把同一个用户的所有可用频谱分成一个小组，这样，若有I个用户，则有I个小组。由十同一个频谱可以被不同的用户使用，这样不同的小组的交集不一定为空集。划分完分分组后，算法的下一步执行与CSGC算法相似。即每个小组根据某个频谱分配准则进行标号计算，各小组选择能为所在组的用户带来最大效益的频段，将该频段分配给所在组的用户，之后更新小组信息，再次选择频段继续分配。分配时 各小组需交换信息，因为不同小组选择的最大收益频段可能是一样的频段，而这两个用户可能是不能同时使用该频段的，即可能存在冲突问题，则系统从产生冲突的几个小组(用户)中选取把频谱分配给该小组(用户)能带来比别的小组(用户)更大的收益，如果存在几个小组的收益一样，则随机分配一个小组，未被选中的其他小组本次循环将不分配任何频段。 (2) 频带分组(Frequency-Grouping)算法。该算法的分组是基十可用频谱来划分用户，即把使用同一频段的所有用户划分为一组，若有J个频段，就有J个分组。同样的，同一个用户可以有不同的可用频谱，所以不同的小组里可能会有相同的用户。划分好小组后，各小组算法的下一步执行与CSGC算法相同，先给每个用户进行标号和计算标签值，然后每个小组同时选择能给本小组带来最大收益的用户，并把频谱分配给该用户。然后拓扑更新，进入下一轮分配。经过反复迭代后，直到所有小组都没有未分配的用户了，算法结束。 由于频带分组算法基十频带正交假设的，对某个频带的使用不会对其他频带造成干扰，即对某个子图(分组)的颜色分配不会影响到其他子图的颜色分配，这与用户分组算法中不同的分组中同时把同一个频段分配给多个用户的可能会产生干扰冲突问题不一样。所以在频带分组算法中，用户之间不需要交换信息，不同的小组间的分配是相互独立的。与CSGC算法相比，分组算法分配前首先进行小组划分，频谱分配时可以在不同的分组中同时进行，大大降低了循环的次数，最后降低了算法的开销时间。特别是频带分组算法，分组间的分配是相互独立的、无干扰的，使得该算法在降低算法的时间开销方面比用户分组算法更出色。文献[12] [13]提出的并行分配算法和频带分组算法本质上是一样。 2标签着色-删除算法 文献[14]在CSGC算法的基础上提出了标签着色一删除算法。标签着色-删除算法考虑到现今的用户终端多是一个频率的通讯接口，无法充分享用多个频率信道的好处，而该算法把用户终端的覆盖面积作为效益，这样一个终端分配到多个信道，从覆盖区域看是重复。所以该算法重新定义了目标函数为: 把这个目标函数和CSGC算法中的最大化带宽准则的目标函数3-2对比，若采用3-2式作为目标函数，会驱使某个强势用户分配到多个信道，而采用上式作为目标函数的话，系统只会给每一个用户分配一个信道，已分配的信道的用户不参与下次分配，这样可以把多出来的接入机会让给未分配到信道的用户，特别是在空闲频谱稀少，次用户竞争频谱激烈的环境下，能有效减少贫困用户的可能性，体现了公平性，同时满足了覆盖范围增大的目标。 结论 当前，认知无线电技术已经得到了学术界和产业界的广泛关注。很多著名学者和研究机构都投入到认知无线电相关技术的研究中，启动了很多针对认知无线电的重要研究项目。例如：德国Karlsruhe大学的F. K. Jondral教授等提出的频谱池系统、美国加州大学Berkeley分校的R. W. Brodersen教授的研究组开发的COVUS系统、美国Georgia理工学院宽带和无线网络实验室Ian F. Akyildiz教授等人提出OCRA项目、美国军方DARPA的XG项目、欧盟的E2R项目等。在这些项目的推动下，在基本理论、频谱感知、数据传输、网络架构和协议、与现有无线通信系统的融合以及原型开发等领域取得了一些成果。IEEE为此专门组织了两个重要的国际年会IEEE CrownCom和IEEE DySPAN交流这方面的成果，许多重要的国际学术期刊也通过将刊发关于认知无线电的专辑。目前，最引人关注的是IEEE 802.22工作组的工作，该工作组正在制定利用空闲电视频段进行宽带无线接入的技术标准，这是第一个引入认知无线电概念的IEEE技术标准化活动。 结合上述认知无线电技术的现状，预计认知无线电未来会沿着以下几个方面发展： 基本理论和相关应用的研究，为大规模应用奠定坚实的基础。比较重要的包括：认知无线电的信息论基础和认知无线电网络相关技术，例如：频谱资源的管理、跨层联合优化等等。 试验验证系统开发。目前，已经有多个试验验证系统正在开发中，这些系统的开发成功，将为验证认知无线电的基本理论、关键技术提供测试床，推动其大规模应用。 与现有系统的融合。虽然目前认为认知无线电的应用应该不要求授权用户作任何改变，但如果授权用户和认知无线电用户协同工作，将会便于实现并提高效率。目前，已经有一些研究工作在考虑将认知无线电集成到现有无线通信系统的方法，并取得了一些初步成果。预计未来这方面将会有大量的需求。 认知无线电的提出，为从根本上解决日益增长的无线通信需求与有限的无线频谱资源之间的矛盾开辟了一条行之有效的解决途径，是未来无线通信产业的发展方向，正逐渐通过标准化进入产业领域。然而，认知无线电技术从概念到应用尚面临很多挑战，尤其是许多关键技术需要突破，这也使其成为了近年来无线通信研究的热点。 参考文献 [1]莫文承.认知无线电的频谱分配算法研究[D].西安电子科技大学硕士学位论文，2008 [2] G..Staple and K.Werbach. The end of spectrum scarcity[J]. IEEE Spectrum, 2004, 41(3)48-52. 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