异构CRN的高效联合子信道选择与资源分配

　　认知无线电网络（CRN）通过允许次要用户（SUS）机会性地访问主要用户（PUS）的许可频谱，有望显著提高频谱利用率，在由多个异构集成的CRN组成的CRN场景中，具有多个接口的SUS可能需要UCT频谱切换到目标子信道。结合目标子信道上切换SUS的中断延迟和传输性能，提出了在服务质量（QoS）约束下，最大限度地提高所有被中断SUS能量效率的子信道选择和资源分配优化问题，并通过应用G迭代算法和拉格朗日对偶法。数值结果表明了该方案的有效性。

　　认知无线电网络（CRN）作为一种革命性的提高频谱利用率的技术，近年来受到学术界和业界的广泛关注。在CRN中，频谱资源可以在主要用户（pus）和次要用户（sus）之间共享，允许sus机会性地访问pus的许可带，而不影响pus的通信。

　　多个具有异构接入技术的CRN可能在某些地理区域共存，导致CRN异源集成，其中，具有多个接口的SUS可能必须进行频谱切换，并切换到同一CRN内或不同CRN之间的另一个频谱，因为服务信道或AR的退化。脓的对手对于一个切换SU，目标频谱的选择方案尤其重要，因为它可能会显著影响传输性能和用户服务质量（QoS）。

　　近年来，人们提出了几种用于CRN的频谱选择方案。在只允许SUS切换到相邻信道的情况下，考虑了信道切换的灵活性，推导了一个连续时间马尔可夫模型来分析SUS的强制终止和阻塞概率。在中，作者提出了一种在CRN中确定切换SU初始信道和目标信道的概率方法，并选择传输时间最小的最优信道作为切换目标信道。参考文献提出了一种具有抢先恢复优先权（PRP）的CRN M/G/1排队网络模型，分析了SUS在排队时的等待延迟，选择等待延迟最小的频谱作为切换信道。

　　近年来，人们提出了几种用于CRN的频谱选择方案。在只允许SUS切换到相邻信道的情况下，考虑了信道切换的灵活性，推导了一个连续时间马尔可夫模型来分析SUS的强制终止和阻塞概率。在中，作者提出了一种在CRN中确定切换SU初始信道和目标信道的概率方法，并选择传输时间最小的最优信道作为切换目标信道。参考文献提出了一种具有抢先恢复优先权（PRP）的CRN M/G/1排队网络模型，分析了SUS在排队时的等待延迟，选择等待延迟最小的频谱作为切换信道。

　　尽管CRN已经考虑了频谱选择/切换问题，但以往的大多数工作都集中在单个SU的切换或频谱选择方案的设计上，但是，很有可能多个SUS同时进行切换，例如，多个SUS占用同一PU的许可信道。由于PU到达，必须中断传输并切换到其他通道。在这种情况下，会产生多个SUS的频谱切换过程，由于SUS之间的资源竞争，因此不能简单地从单用户情况扩展到单用户情况。此外，以往的频谱选择/切换工作大多没有考虑切换目标信道的资源分配和传输性能优化，可能导致不希望的传输质量或SUS频繁切换。

　　事实上，在以往的研究中，对SUS的资源分配和传输性能优化问题进行了研究。研究了SUS的动态信道和功率分配问题，根据SUS的业务需求，提出了一种启发式优化算法和一种次优算法。研究了CRN的联合传输时间和功率分配问题，提出了一种优化的时频域资源分配方案，以最大限度地提高SUS的总容量。但是，没有共同考虑频谱切换问题。

　　本文考虑了多切换SUS的联合子信道选择和资源分配问题。在选择最佳信道和分配切换SUS的发射功率时，综合考虑了信道等待时间、切换时间和信道特性等因素。我们将联合子信道选择和资源分配问题作为一个优化问题，目标函数是CRN中切换SUS的总能效。应用迭代算法和拉格朗日对偶法，求解优化问题，得到SUS的最优切换子信道选择和功率分配策略。

　　论文的其余部分组织如下。第二节描述了本文所考虑的系统模型。在第三节中，检查了切换SUS的中断时间。提出的联合优化方案见第四节，第五节讨论了优化问题的解决方案，第六节给出了仿真结果，最后在第七节总结本文。