徐昌彪，朱联军，崔恩东

(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆　400065)



基于动静态频谱相结合的接纳控制机制

徐昌彪，朱联军，崔恩东

(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆400065)

在不同频段频谱共存的情况下，针对动静态频谱资源相结合的接入策略和接纳控制机制进行了研究。提出了一种支持动静态频谱资源相结合的非随机接入机制，利用排队论建立了相应的马尔可夫转移模型，定义了联合接纳控制因子，根据用户的需求不同设定了不同的控制因子门限值。启动接纳控制算法，以相应的概率来接纳新的呼叫请求。仿真结果表明，启动接纳控制算法后，用户的阻塞率、强制中断概率、联合接纳控制因子都得到了一定的改善。

动静态频谱；排队论；马尔科夫转移模型；接入策略；控制因子；接纳控制

无线频谱资源的使用在国际上具有严格的规则，从目前实际使用和研究来看，通信控制中心与终端之间通信在频谱资源利用方式上主要有3种：1)静态频谱资源，由国家根据自身频谱资源情况固定分配所得或属未分配的共享频段；2)半动态频谱资源，通过竞拍所得；3)动态频谱资源，动态感知所得。本文中的静态频谱资源指的是第一种情形，动态频谱资源指的是后两种情形。

传统的认知无线电技术大多数是针对同种频段情况下的频谱共享，对不同频段下的授权频段与非授权频段的联合接入的研究还比较少。为了能够满足用户低时延、大带宽、大数据服务范围的服务需求，未来网络一定是能够实现多种不同频段接入网络的集成与融合。由于用户对动态频谱的使用与静态频谱的使用存在一定的差异，因此，对动静态频谱资源相结合的接入策略和接纳控制机制研究具有重要的意义。

1　研究现状

动态频谱接入是动静态频谱资源相结合的基础。但是，针对频谱接入方面的研究更多侧重于动态频谱接入策略方面的研究；或者是针对同一种频段的认知用户的行为进行研究，对于动静态频谱联合接入的研究相对较少。

文献[1]针对动态频谱接入中认知用户业务需求的不同，将认知用户划分为不同优先级：高优先级和低优先级。文献[2]提出了一种联合信道聚合分裂算法，为动态频谱接入设计了一种排队模型。文献[3]中针对频谱稀缺和频谱共享问题，提出了一种基于对等协作的动态频谱共享算法。文献[4]建立了一个多优先级多用户接入体系结构，为提高有限信道的利用率，在用户接入时间方面设置了相应的非抢占优先级。文献[5]对动态接入下，主用户和次用户都使用IEEE802.11共享频段时的接入性能进行了分析。文献[6]中，对用户用电进行接纳控制，保证了用户的用电质量，实现了供需平衡。文献[7]研究了动态频谱接入问题，在次用户不知道主用户通信特征的情况下对主用户进行干扰避免，文中设计了一种动态频谱接入协议，研究了未知主用户特征下对主用户的干扰。文献[8]针对动态频谱接入过程中可用信道的选择进行了研究。借鉴智能控制中的Q-learning理论，将Q-learning理论引入到动态频谱信道选择的过程中，建立认知用户的信道选择模型，提出了一种基于Q-learning的信道选择算法。在LTE-UMTS网络中，文献[9]提出了一种自适应的接纳控制模型，它可以在LTE和UMTS的网络接口间起到平衡负载的作用。为了减轻下行跨层干扰，文献[10]中提出了一种FFR方案，降低了系统的阻塞率。

2　动静态频谱接入模型

2.1接入策略

本文考虑两个不同的频谱网络：网络A和网络B，他们各自的授权用户占用不同频段的频谱。其中，A频谱网络中的授权用户用UA表示，B频谱网络中的授权用户用UB表示。当用户请求到达时，优先接入自身的授权网络，利用静态频谱。两种频谱网络中的用户都具有认知功能，在自身网络没有可用信道情况下可以动态地感知对方频谱的空洞，利用其频谱空洞进行动态频谱接入。网络A和B的可用带宽用信道个数表示，为了便于分析，假设UA与UB在进行通信时占用的带宽相同。相对于次用户，授权用户对自身网络的带宽有绝对的优先使用权。动静态频谱联合接入过程中的UA、UB均以非随机的方式接入网络，A、B两种频谱网络的联合接入过程如下：

1)如果静态频谱能够满足用户的请求，那么授权用户将以非随机的方式由低频段到高频段接入到静态频谱。

2)如果A网络中信道全部被授权用户UA占用，并且B网络中有空闲信道可以使用，那么用户UA呼叫请求由B频谱的高频段到低频段动态接入到B网络。同理，B网络的授权用户UB的接入过程也类似。

3)当有处于A网络的UA完成呼叫请求时，用户UA会释放占用的信道，此时A网络中将有空闲信道可以使用；与此同时，如果B网络存在认知用户UA，那么UA将发生频谱切换，切换到自身的授权频段，切换的顺序由低频段到高频段。

4)如果A网络中的信道全部被授权用户UA占用，B网络中没有空闲信道可以使用，且UA占用了B网络的信道进行通信。此时若有用户UB呼叫请求到达，那么UA必须终止正在进行的通信，释放该信道，产生掉话。同理，用户UB发生掉话的情况与UA类似。

5)当A网络中信道全部被用户UA占用，且B网络中也检测不到空闲信道可以使用，那么此时用户UA将发生呼叫阻塞。同理，用户UB发生阻塞的情况与UA类似。

2.2接入模型

假设UA的呼叫请求到达率服从参数为λA的泊松分布，服务时间服从参数为μA的负指数分布；UB的呼叫请求到达率服从参数为λB的泊松分布，服务时间服从参数为UB的负指数分布。假设A网络中可用信道总数为m个，B网络中可用信道总数为n个。用整数对(i,j)表示系统中用户UA，UB的数量；p(i,j)表示系统中UA，UB的数量分别为i个和j个的状态概率。其中状态空间(i,j)满足下式

(1)

A网络中m个可用信道，B网络中n个可用信道的动静态频谱联合接入的Markov转移模型如图1所示。

图1中两条虚线包裹的正方形区域表示系统用户静态接入的部分。此时，不管是用户UA还是UB，都能接入到自身的网络。虚线包裹的右三角形区域表示网络A的频谱已被UA用户占用完，剩下的部分UA用户还动态占用了B网络的频谱。倘若此时有UA用户从A网络中离开，那么动态占用B网络的UA将立刻切换到该静态信道，这个过程同样是以非随机的方式进行的。同理，虚线包裹的下三角形区域对于UB同样如此。

图1　动静态频谱联合接入Markov转移模型

图1中，斜虚线的上半部分，状态集i+j=m+n。对于UA来说，表明系统已经没有信道可用；所以，新来的UA将被拒绝，发生阻塞，阻塞率用pblock,A表示。对于新来的UB用户，用户UA将会发生强制中断，强制中断概率用pforced,A表示，因为在B频谱中，UA的优先级要低于UB。同理，图1斜虚线的下半部分，状态集i+j=m+n。对于UB来说，表明系统已经没有信道可用；所以，新来的UB将被拒绝，发生阻塞，阻塞率用pblock,B表示。新来的UA用户，将会迫使UB用户发生强制中断，中断率用pforced,B表示。

3　接纳控制机制

为改善用户UA和UB的接入性能，本文设计了一种基于动静态频谱联合的接纳控制方案。动静态频谱联合接入过程中用户的性能参数主要体现在阻塞率和强制中断概率，此方案主要是针对能对这两个参数进行研究的。为了确保接纳控制的有效性，对影响用户的性能参数(阻塞率和强制中断概率)进行了综合的考虑。本文为用户UA和UB定义了联合接纳控制因子βA和βB，其线性表达式如

βA=τA*pblock,A+(1-τA)*pforced,A

(2)

βB=τB*pblock,B+(1-τB)*pforced,B

(3)

βA(βB)为UA(UB)的联合接纳控制因子，代表用户的QoS要求；pblock,A(pblock,B)和pforced,A(pforced,B)分别为用户UA动静态联合接入的阻塞率和强制中断概率，τA(τB)和1-τA(1-τB)分别为用户UA(UB)的阻塞率和强制中断概率的加权系数，其中0≤τA(τB)≤1。不同的业务请求类型对阻塞率与强制中断概率的要求不一样，可以通过调整τA的取值来控制联合接纳控制因子的值。

在定义联合接纳控制因子的基础之上，本文设计的接纳控制方案的主要思想是：假设系统接纳了新的用户呼叫请求后，获得系统相关运行性能参数(阻塞率、强制中断概率以及联合接纳控制因子)。具体的做法是：根据第2章中动静态频谱相结合的Markov转移模型得到用户UA和UB的阻塞率与强制中断概率，根据式(2)、式(3)分别计算出接纳控制因子，再计算出M/M/m即时拒绝系统的系统负载η，最后得到关于系统负载η、用户的阻塞率、强制中断概率以及联合接纳控制因子的接纳控制性能表。由于不同的业务对服务质量有着不同的需求，用户UA和UB可以根据自身的服务质量需求选取合适的联合接纳控制因子β的门限值βthreshold，然后依据接纳控制性能关系表查找到βthreshold对应的系统负载η的门限值ηthreshold。用系统负载门限值ηthreshold来控制用户UA和UB的接入量，从而改善用户UA和UB的接入性能。ηthreshold也就是用户所能忍受的最坏的QoS，通过采用接纳控制算法，只要用户的接纳控制因子能够有一定的改善，不至于很差即可，具体的接纳控制过程如下。

对于UA来说，系统根据业务的需求设定联合接纳控制因子的门限值βthreshold,A，然后在接纳控制性能关系表中找到βthreshold,A对应的系统负载的门限值ηthreshold,A。当ηA<ηthreshold,A时，表明系统的资源能够满足用户的服务需求，不需要启动接纳控制算法，此时允许UA进入系统进行服务，不需要对其进行接纳控制。当ηA>ηthreshold,A时，说明如果假设用户UA接入系统后，对应的联合接纳控制因子βA已经超过了其门限值βthreshold,A。此时系统已经不能很好地满足用户的服务要求了，需要对用户的服务请求进行接纳控制，限制用户UA接入量，从而使其阻塞率、强制中断概率得到一定地改善。具体地控制方法是，当系统负载η>ηthreshold,A时，以概率pallow,A控制用户UA进入接入系统，pallow,A的定义如下

(4)

当ηA>ηthreshold,A时，接入概率pallow,A<1，随着ηA的增大，对应的pallow,A值越小。系统负载越大，UA可用的资源也就越少，那么UA就以越小的概率pallow,A接入到系统；这也就从一定程度上控制了UA的接入量，达到了本文接纳控制的目的。那么，与UA相关的阻塞率、强制中断概率以及联合接纳控制因子都会有一定的改善。UB同样如此。

4　接纳控制仿真分析

(5)

4.1接纳控制前后对比分析

图2中的三角曲线表示的是接纳控制前用户阻塞率的变化情况，圆圈曲线表示的是接纳控制后的用户阻塞率的变化情况。两条曲线重合部分为未启动接纳控制算法，不重合的分割点表示启动接纳控制算法的起始点。可以看出在没有启动接纳控制的时候，随着系统负载的增大，阻塞率几乎呈现一直加剧的状态；在启动接纳控制算法之后，用户的阻塞率较没有控制之前有了一定的降低，而且随着系统负载的增大，阻塞率增大到一定程度是就维持在一个相对稳定的状态，这也表明了本文接纳控制方案的有效性。

图3中的三角曲线表示控制前的强制中断概率的变化情况，圆圈曲线表示接纳控制后强制中断概率的变化情况。同理，可以明显的看出，当η大于某个值时，也就是启动接纳控制算法之后，圆圈曲线较三角曲线有明显的下降，即改善了用户的接入性能。因为强制中断概率只存在于动态频谱接入的情况下，所以当系统负载η小于该值时，用户主要以静态频谱接入为主，强制中断概率基本上为零。当η大于该值时，用户将要使用动态频谱资源，因为UA/UB的优先级低于授权用户。当有授权用户出现时，UA/UB就可能被强制中断，所以随着系统负载的增加，强制中断概率也就随之增大。

图3　强制中断概率与系统负载关系

从图4可以看出，当系统负载小于某个值时，系统没有启动接纳控制算法，两条线是重合的；当大于该值时，系统启动了接纳控制算法，用户的联合接纳控制因子有了一定的下降。进一步说明，在综合考虑用户的接入性能参数的情况下，本文提出的接纳控制方案的有效性。

4.2与CAEC[11]接纳控制方案对比分析

本文中，所提出的接纳控制方案最主要目的是提高系统的吞吐量，这也是衡量接纳控制方案的一个重要指标，下面将对此参数进行对比分析。在文献[11]中，作者提出了一种接纳控制——CAEC(evictioncontrolofsecondaryusers)。在CAEC方案中，重点考虑时延这一影响参数，对用户的强制中断条件进行相关的研究。当主用户信道到来时，其信道若被此用户占用，此时并不是马上将此用户强制中断，而是有条件地进行中断控制。本文所提出的接纳控制方案(重点考虑阻塞率和强制中断概率，把本文方案称作BF方案)和CAEC方案在系统吞吐量方面的对比如图5所示。

图5　到达率与系统吞吐量关系

图5表示BF接纳控制方案和CAEC接纳控制方案下λA=0.3,λB=0.2时网络A、B的吞吐量随到达率的变化情况。从图中可以看出，在用户到达率比较小时，二者的用户吞吐量差别不大，这是因为在用户比较少的时候，自身的授权信道能够满足用户自身的需求。随着用户到达率的增加，BF接纳控制方案的吞吐量要明显高于和CAEC接纳控制方案的吞吐量。这是因为CAEC方案更关注用户的时延，而BF方案综合考虑了系统的阻塞率和中断概率，保证了网络的高效利用，进而增加网络的吞吐量。

5　小结

接纳控制机制是在动静态频谱相结合的接入模型基础之上提出的，是一种基于系统负载的接纳控制算法。该算法先假设系统接纳新的呼叫，然后分析出整个网络的性能参数，建立用户动静态频谱接入性能表。根据用户业务需求的不同，系统设定启动接纳控制算法的联合接纳控制因子的门限值，在动静态频谱接入性能表中找到其对应的系统负载的门限值。启动接纳控制算法后，系统则以概率来接纳新的呼叫请求。通过仿真表明，用户和在使用了接纳控制算法之后，其阻塞率、强制中断概率和联合接纳控制因子都得到了一定的改善，证明了本文所提出的接纳控制方案的有效性。当网络负载比较大的时候，如果不对新的呼叫请求进行接纳控制，即使用户进入系统也不会得到满意的通信体验，同时也增加了系统的开销，所以引入接纳控制算法是非常有意义的。

致谢：

本论文成果要感谢徐昌彪导师的指导，以及崔恩东师兄在设计中进行的大量试验和测试。

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徐昌彪(1972— )，硕士生导师，主要从事体域网、未来网络研究；

朱联军(1989— )，硕士生，主要从事无线接入网资源分配研究；

崔恩东(1987— )，硕士生，主要从事认知无线电研究。

责任编辑：许盈

Admissioncontrolmechanismbasedoncombinationofstaticanddynamicspectrum

XUChangbiao，ZHULianjun，CUIEndong

(Department of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 400065，China)

Inthispaper,consideringthesituationofdifferentfrequencyspectrumcoexistence,accessstrategyandadmissioncontrolmechanismarestudiedwiththecombinationofdynamicandstaticspectrum.Anon-randomaccessmechanismsupportingdynamicandstaticspectrumresourcescombinedareproposed,aMarkovtransfermodelisestablishedbasedonQueueTheoryandthejointadmissioncontrolfactorisdefined.Accordingtodifferentuserneeds,systemsetthecorrespondingfactorthresholdstartingthejointadmissioncontrolalgorithm.Afterstartingthealgorithm,thenewcallrequestisadmittedatacertainloadprobability.Thesimulationresultsshowthattheuser'sblockingprobability,forcedinterruptprobabilityandfactorhadacertainimprovement.

dynamicandstaticspectrum;queuetheory;Markovtransfermodel;accessstrategy;controlfactor;admissioncontrol

TN915

ADOI：10.16280/j.videoe.2016.07.016

国家自然科学基金项目(61301124)

2015-12-30

文献引用格式：徐昌彪，朱联军，崔恩东. 基于动静态频谱相结合的接纳控制机制[J].电视技术，2016，40(7)：70-75.

XUCB，ZHULJ，CUIED.Admissioncontrolmechanismbasedoncombinationofstaticanddynamicspectrum[J].Videoengineering，2016，40(7)：70-75.