本發(fā)明涉及通信網(wǎng)絡領域，特別是涉及排隊論，以及優(yōu)化理論。
背景技術：
：認知無線電,是瑞典皇家技術學院在其定義的軟件無線電基礎上進一步擴展,它打破了傳統(tǒng)"條塊分割"的無線頻譜資源管理和使用,通過具有認知功能的無線通信設備感知周圍頻譜的使用情況,并能夠根據(jù)頻譜使用情況的變化自主地調整系統(tǒng)參數(shù)設置,進而有效地提高無線頻譜資源在時間和空間上的利用率,這對解決有限資源條件下提高頻譜資源利用率這一通信難題有著不可替代的推進作用,也是促進移動互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的一項關鍵技術。另一方面,從廣義上分析,認知無線電技術是指各類無線終端設備具有足夠的智能或者認知能力,通過對周圍無線環(huán)境的感知同時集合當前狀態(tài)及參考歷史信息進行檢測、分析、學習和規(guī)劃,通過自適應的調整自己的傳輸參數(shù),達到使用最合適的無線資源(包括頻率、調制方式、發(fā)射功率等)完成無線傳輸。這將是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的支撐技術。隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,考慮智能終端數(shù)量指數(shù)型發(fā)展,把單純的個體最優(yōu)資源分配推廣到整個感知網(wǎng)絡將是未來移動通信的發(fā)展方向，認知網(wǎng)絡的參考結構如圖1所示。認知無線電網(wǎng)絡中一般共存著主用戶網(wǎng)絡和次用戶網(wǎng)絡。主用戶網(wǎng)絡主要包括主用戶和主用戶基站PU。其中PU也可成為稱為授權用戶,是指那些對某段頻具有專有的授權,該授權段可為蜂窩網(wǎng)絡頻段,電視廣播頻段等等。而PBS也可成為授權基站,是固定的基礎單元,具有對授權頻段的管理功能,其主要作用是要是控制PU的接入與資源分配策略。次用戶網(wǎng)絡,也可稱為動態(tài)頻譜接入網(wǎng)絡、動態(tài)頻譜共享網(wǎng)絡或者非授權網(wǎng)絡。因此，為提升認知無線網(wǎng)絡的資源管理能力，有必要設計高效的QoS保障方法。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明所要解決的技術問題是：通過建立基于路徑的延遲優(yōu)化模型、基于認知的網(wǎng)絡吞吐量模型和網(wǎng)絡故障檢測概率和錯誤報警概率，實現(xiàn)認知網(wǎng)絡的QoS彈性優(yōu)化管理。本發(fā)明為解決上述技術問題所采用的技術方案包括以下步驟，如圖2所示：A、建立基于路徑的延遲優(yōu)化模型；B、建立基于認知的網(wǎng)絡吞吐量模型；C、建立網(wǎng)絡故障檢測概率和錯誤報警概率。所述步驟A中，業(yè)務發(fā)送優(yōu)化概率模型為其中為節(jié)點v的發(fā)送沖突概率，τw為節(jié)點w發(fā)送業(yè)務流的概率，CWv為節(jié)點v的競爭窗口，k為節(jié)點w的具有優(yōu)先級的業(yè)務數(shù)目，m為沖突退避門限，n為網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)，ξ為業(yè)務發(fā)送概率期望值。所述步驟A中，具體為：基于路徑的延遲優(yōu)化模型為：其中H為網(wǎng)絡中的簇的集合，D為端到端需求集合，d為端到端需求標識，Rd為發(fā)送端和接收端之間的具有業(yè)務需求d的路徑集合，θid為簇間跳數(shù)，若簇i的業(yè)務需求為d則θid＝2，反之則θid＝1，為業(yè)務需求d所產(chǎn)生的網(wǎng)絡負載，wi為簇i中的數(shù)據(jù)包平均等待時間，為簇i中產(chǎn)生擁塞的概率，為決策變量，若業(yè)務需求d的路徑r上的數(shù)據(jù)傳輸經(jīng)過簇i則反之則cclus為網(wǎng)絡中的簇的平均容量，minΣi∈Hwi]]>s.t.wi=1cclus·ρiclus1-ρiclus]]>∀i∈H:ρiclus=Σd∈DΣr∈Rdρddemθidδidr≤1.]]>所述步驟B中，建立基于認知的網(wǎng)絡吞吐量模型，具體為：當主用戶不存在時，網(wǎng)絡的吞吐量當主用戶存在時，網(wǎng)絡的吞吐量h|M×N|為具有M個發(fā)送天線和N個接收天線的信道矩陣，和分別為從用戶和主用戶的信噪比，為高斯白噪聲方差，Y為用戶數(shù)，IN為單位陣。所述步驟C中，網(wǎng)絡故障檢測概率網(wǎng)絡錯誤報警概率其中為檢測門限，η1為進行頻譜空洞檢測的決策門限，L為幀長，he為用戶e使用的信道矩陣，h為期望信道矩陣，為從用戶的信號方差，為主用戶的信號方差。附圖說明圖1認知網(wǎng)絡的參考結構示意圖圖2基于認知網(wǎng)絡的QoS優(yōu)化流程示意圖具體實施方式為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案如下：第一步，建立基于路徑的延遲優(yōu)化模型，具體為：業(yè)務發(fā)送優(yōu)化概率模型為其中為節(jié)點v的發(fā)送沖突概率，τw為節(jié)點w發(fā)送業(yè)務流的概率，CWv為節(jié)點v的競爭窗口，k為節(jié)點w的具有優(yōu)先級的業(yè)務數(shù)目，m為沖突退避門限，n為網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)，ξ為業(yè)務發(fā)送概率期望值。第二步，基于路徑的延遲優(yōu)化模型為：其中H為網(wǎng)絡中的簇的集合，D為端到端需求集合，d為端到端需求標識，Rd為發(fā)送端和接收端之間的具有業(yè)務需求d的路徑集合，θid為簇間跳數(shù)，若簇i的業(yè)務需求為d則θid＝2，反之則θid＝1，為業(yè)務需求d所產(chǎn)生的網(wǎng)絡負載，wi為簇i中的數(shù)據(jù)包平均等待時間，為簇i中產(chǎn)生擁塞的概率，為決策變量，若業(yè)務需求d的路徑r上的數(shù)據(jù)傳輸經(jīng)過簇i則反之則cclus為網(wǎng)絡中的簇的平均容量，minΣi∈Hwi]]>s.t.wi=1cclus·ρiclus1-ρiclus]]>∀i∈H:ρiclus=Σd∈DΣr∈Rdρddemθidδidr≤1.]]>第三步，建立基于認知的網(wǎng)絡吞吐量模型，具體為：當主用戶不存在時，網(wǎng)絡的吞吐量當主用戶存在時，網(wǎng)絡的吞吐量hM×N為具有M個發(fā)送天線和N個接收天線的信道矩陣，和分別為從用戶和主用戶的信噪比，為高斯白噪聲方差，Y為用戶數(shù)，IN為單位陣。第四步，建立網(wǎng)絡故障檢測概率和錯誤報警概率，具體為：網(wǎng)絡故障檢測概率網(wǎng)絡錯誤報警概率其中為檢測門限，η1為進行頻譜空洞檢測的決策門限，L為幀長，he為用戶e使用的信道矩陣，h為期望信道矩陣，為從用戶的信號方差，為主用戶的信號方差。本發(fā)明提出了一種基于認知網(wǎng)絡的QoS優(yōu)化方法，通過動態(tài)調節(jié)層疊網(wǎng)絡容量和建立QoS優(yōu)化模型，實現(xiàn)層疊網(wǎng)絡的QoS彈性優(yōu)化管理。當前第1頁1 2 3