一種認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法，設(shè)置從量子和聲集合中進行選擇的概率HMCR，對基于量子和聲的動態(tài)頻譜方法進行初始化；對每個量子和聲的量子音調(diào)進行測量得到和聲庫x和和聲記憶庫H，對每個和聲進行適應(yīng)度計算，對應(yīng)的適應(yīng)度值分別保存在Fit和Fit1中；若rand＜HMCR，則繼承上一代量子和聲的量子音調(diào)，啟動量子旋轉(zhuǎn)門產(chǎn)生新解；若rand＞HMCR，則隨機生成一個Tent偽混沌序列，產(chǎn)生新的量子和聲；依次對每個量子和聲的量子音調(diào)進行測量得到其對應(yīng)的和聲，并進行適應(yīng)度計算，替換Fit1中的對應(yīng)適應(yīng)度值；循環(huán)迭代輸出和聲記憶庫H中的全局最優(yōu)和聲，全局最優(yōu)和聲映射得到的頻譜分配矩陣A即為該認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)頻譜分配方案。
【專利說明】一種認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法。

【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)有無線通信網(wǎng)絡(luò)由多種基于不同無線接入技術(shù)(RAT, rad1 accesstechnology)的無線接入網(wǎng)(RAN,rad1 access network)共存構(gòu)成,這些接入網(wǎng)雖然提供相似業(yè)務(wù)，但因分別獨立工作，不能保證用戶業(yè)務(wù)總是獲得最佳服務(wù)質(zhì)量，為此不同接入網(wǎng)通過融合而增加覆蓋和提高服務(wù)質(zhì)量，異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)成為發(fā)展趨勢；另外，目前固定分配頻譜資源考慮的是RAN的峰值業(yè)務(wù)，忽略了業(yè)務(wù)分布的時間區(qū)域差異，導(dǎo)致頻譜使用效率較低，異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)可充分利用網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性動態(tài)管理資源進而提高使用效率，同時認知技術(shù)使網(wǎng)絡(luò)具有認知重構(gòu)功能，可根據(jù)無線通信環(huán)境靈活改變發(fā)射參數(shù)，在不同頻段上發(fā)送和接收信息，為認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)管理資源提供了可能。
[0003]經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)文獻的檢索發(fā)現(xiàn)，石華等在《通信學(xué)報》(2012，Vol.33,N0.7)上發(fā)表的“認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基于克隆選擇算法的動態(tài)頻譜分配”，提出了基于克隆選擇算法的動態(tài)頻譜分配，并與貪婪算法進行了對比，但克隆選擇算法的收斂精度并不高，并且其只考慮了網(wǎng)絡(luò)效益作為適應(yīng)度函數(shù)的情況，適用范圍不廣。趙楠等在《計算機集成制造系統(tǒng)》(2012，Vol.18，N0.7)上發(fā)表的“云制造環(huán)境中面向設(shè)計知識資源序列化組合的量子和聲搜索算法”，提出了一種量子和聲搜索算法，但這篇文章中提出的算法實現(xiàn)起來比較復(fù)雜，并沒有引入和聲記憶庫來指導(dǎo)演化，而且量子旋轉(zhuǎn)角的更新仍然采用傳統(tǒng)的方式，得到的效果并不理想。
[0004]隨著認知技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，接入網(wǎng)基站具有認知重構(gòu)功能，可以根據(jù)接入網(wǎng)的業(yè)務(wù)分布而被動態(tài)分配頻譜資源，此時認知異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中的接入網(wǎng)類型不同，其需求的信道頻譜資源粒度隨之也存在差異。IEEE1900.4標準給出了異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型(如圖2所示)。因各種無線通信網(wǎng)絡(luò)基本成熟布置，所以多種網(wǎng)絡(luò)通過共享核心網(wǎng)而組成認知異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)，便于動態(tài)管理無線資源，而不改變各網(wǎng)絡(luò)原有的無線通信技術(shù)。核心網(wǎng)和接入網(wǎng)分別增加了模塊實體:網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)管理(NRM, Network Reconfigurat1n Manager)模塊、接入網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)管理(RNRM, RAN Network Reconfigurat1n Manger)模塊、無線接入網(wǎng)感知(RMC,RAN Measurement Collector)模塊和接入網(wǎng)重構(gòu)控制(RRC,RAN Reconfigurat1nController)模塊，其中，RMC模塊感知網(wǎng)絡(luò)信息并提交給RNRM，RNRM模塊與NRM進行信息和決策交互，幫助NRM管理不同類型網(wǎng)絡(luò)的接入網(wǎng)，NRM模塊實現(xiàn)動態(tài)資源分配，通過與RNRM交互通知分配結(jié)果，RRC模塊根據(jù)RNRM的重構(gòu)請求實現(xiàn)接入網(wǎng)重新配置。異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)整需要根據(jù)感知到的當(dāng)前信道條件、用戶需求和制度限定等信息，對多個不同的網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，給出一系列符合多條件限制的最佳參數(shù)配置方案，從而優(yōu)化系統(tǒng)性能。而認知異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)頻譜資源動態(tài)分配問題為有約束非線性0-1整數(shù)規(guī)劃建模問題，而用現(xiàn)有非多約束動態(tài)頻譜分配方法進行分配的結(jié)果并不理想。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明目的在于提供一種認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法，有效解決認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的離散多約束頻譜分配參數(shù)優(yōu)化問題，達到認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜分配的最優(yōu)效果O
[0006]實現(xiàn)本發(fā)明目的技術(shù)方案:
[0007]步驟1:感知當(dāng)前可用頻譜資源F，接入網(wǎng)隨機提出頻譜需求，設(shè)置信道頻譜粒度，設(shè)置從量子和聲集合中進行選擇的概率HMCR，對基于量子和聲的動態(tài)頻譜方法進行初始化；
[0008]待分配的頻譜資源寬度為F，K種異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)接入技術(shù)對信道帶寬的規(guī)定分別為BiQ = 1,2,…，K)，則頻譜資源被劃分為多粒度重疊信道，對應(yīng)每種網(wǎng)絡(luò)的信道數(shù)滿=^，信道總數(shù)為M =，每個信道用一個整數(shù)m(l彡m彡Μ)進行編號；將帶寬相同的信道組成的集合(Φ1; Φ2，…，Φκ)叫作信道集合，其中O1 = (1,2,…，M1),
?χ+1，?χ+2，...，?χ，(,+=2，3，...，[);
U=iy=iy=i J
[0009]用0?= Oi表示RAN(n，k)可能得到的最大信道數(shù)，RAN(n，k)表示第η個接入網(wǎng)，并且其屬于第k種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，第η個接入網(wǎng)用長度為Dn的和聲片段表示RAN(n，k)得到的相應(yīng)信道編號，則每個量子和聲的音調(diào)編碼總長度為G = ，量子和聲集合中第i個量





M=I
子和聲包含Q位量子音調(diào)，則其量子和聲的量子音調(diào)編碼形式為'=?，其




_P n Pn …H1 _
中I aij|2+| hj2 = 1，I Qij12描述量子音調(diào)Vij = [Qij, Ut出現(xiàn)“O”狀態(tài)概率，I U描述量子音調(diào)Vij出現(xiàn)“I”狀態(tài)概率，i = 1，2，…，P，j = l，2，…，Q;把i = l，2，…，P
的所有量子和聲的量子音調(diào)中的0"初始化為1/λ/?，Ρ為量子和聲集合所包含量子和聲數(shù)；
[0010]步驟2:對每個量子和聲的量子音調(diào)進行測量得到和聲庫X和和聲記憶庫H，對每個和聲進行適應(yīng)度計算，對應(yīng)的適應(yīng)度值保存在向量Fit和Fitl中，其中Fit與和聲庫X相對應(yīng)，F(xiàn)itl與記憶庫H相對應(yīng)，最后利用適應(yīng)度向量Fitl中適應(yīng)度值的大小對和聲記憶庫H中的和聲和向量Fitl中適應(yīng)度值進行降序排序；
[0011]步驟3:若rand < HMCR, rand e (O, I)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，則在對第i個量子和聲進行更新時，繼承第t代第i個量子和聲的量子音調(diào)來進行第t+Ι次更新，更新時啟動量子旋轉(zhuǎn)門產(chǎn)生新解；若rand > HMCR, rand e (O, I)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，則隨機生成一個Tent偽混沌序列，用它構(gòu)造量子聲調(diào)代替第i個量子和聲的量子聲調(diào)來進行第t+Ι次迭代；
[0012]步驟4:依次對每個量子和聲的量子音調(diào)進行測量得到其對應(yīng)的和聲，并進行適應(yīng)度計算，評價其優(yōu)劣，替換Fitl中的對應(yīng)適應(yīng)度值；重新計算全局最優(yōu)和聲，并依據(jù)適應(yīng)度向量Fitl對和聲記憶庫H的和聲及向量Fitl中適應(yīng)度值進行降序排序，用和聲記憶庫H中的和聲音調(diào)來指導(dǎo)量子和聲集合進行演進；
[0013]步驟5:如果演進沒有終止，演進由預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)決定，設(shè)t = t+Ι，返回步驟3 ;否則，迭代終止，輸出和聲記憶庫H中的全局最優(yōu)和聲，全局最優(yōu)和聲映射得到的頻譜分配矩陣A即為該認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)頻譜分配方案。
[0014]步驟2中，測量公式為Xy.，其中= JlijG (0,1)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，(a u)2描述量子音調(diào)Vu出現(xiàn)“O”狀態(tài)概率；量子和聲集合對應(yīng)的測量態(tài)即為和聲集合，和聲集合中第i個和聲為Xi = [Χη，Χ?2，…，Xw]，P個初始和聲構(gòu)成和聲庫X = [X1,X2,…，χρ]τ的初始狀態(tài)，以及和聲記憶庫H = [H1,H2,…，ΗΡ]Τ的初始狀態(tài)，和聲記憶庫中存儲著迄今為止找到的P個最優(yōu)解，其中和聲記憶庫中第i個和聲為Hi = [Hil, Hi2,…，Hie]，I ^ i ^ P ；
[0015]認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)頻譜分配參數(shù)優(yōu)化方法遵循多約束0-1整數(shù)規(guī)劃，由優(yōu)化過程確定系統(tǒng)參數(shù)；系統(tǒng)參數(shù)通過簡單編碼規(guī)則與和聲庫中數(shù)據(jù)一一對應(yīng)；
[0016]Xi = (Xil, Xi2,…，XiN)為有N個接入網(wǎng)的認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù)，是由取值{0，1}的二進制數(shù)構(gòu)成的Q維解向量，Xin為第i個和聲的第η個接入網(wǎng)的系統(tǒng)參數(shù)，N為接入網(wǎng)總數(shù)。
[0017]步驟2中，根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)要求，適應(yīng)度函數(shù)可在如下9個函數(shù)中選取:
[0018](I)網(wǎng)絡(luò)效益(R，revenue): R{A) = sum(r x = J^J^rnmanm ;式中 A 為第 i 個量子





w=l n=\
和聲對應(yīng)的音調(diào)Xi映射成的頻譜分配矩陣，r為頻譜效益矩陣；



I N e
[0019](2)RAN 頻譜需求滿足率(RS，RAN satisfactory) =; en 為第 η 個接





^ n=\ c^n
入網(wǎng)最終分配得到的頻譜數(shù)，dn為第η個接入網(wǎng)實際提出的頻譜需求，N為接入網(wǎng)總數(shù)；



N
[0020](3)頻譜使用效率(SU，spectrum utilizat1n):SU = ^^ηχ Bj，即接入網(wǎng)實際







/7 二 I
利用的頻譜帶寬；en為第η個接入網(wǎng)(假設(shè)其屬于第i種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò))最終分配得到的頻譜數(shù)，Bi表示為第i種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的信道粒度，N為接入網(wǎng)總數(shù)；




Cr/
[0021](4)頻譜占用(SO, spectrum occupat1n):= ，表示頻譜資源的實際利用


F
比率；SU為頻譜使用效率，F(xiàn)為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)總共可以使用的頻譜資源；
[0022](5) f = R(A).RS.SU.SO ;

[R(A) if RS>S?,SU>S?SO>S.剛⑶else;
[則(靜RiA^SU^SO^^

[P2^ else

\ SU if R(A)>d,RS>S7,SO>S4
[0025]⑶凡=w /4;

[P3SU else
[SO if R(A)>S, ,RS>S?,SU>S,
[0026](9) fit, =；2 3;

yp4SU else
[0027]式中Anxm = (aJNXMS Xi映射成的頻譜分配矩陣，r為頻譜效益矩陣。S1,δ2，δ3，δ4分別為對網(wǎng)絡(luò)效益R、頻譜需求滿足率RS、頻譜使用效率SU和頻譜占用SO所做的約束，P1, P2, P3, P4 < I為當(dāng)前分配方案不滿足約束時的懲罰因子；A 需要滿足的約束條件有:IBinl, n2) X ICiml, m2) X (Cirm xa^ +a^ χα?2?ηι) = 0


M
Wnl^ml7Jn2 ，=0 /n,m ，<min(^,Mi) Vn， 其中，




w=l
\\m ￠: Φ.1_Φ.=1_? I n, n1； n2 ^ N, I 5? m, m1； m2 ^ M, IB 為接入網(wǎng)干擾矩陣，IC 為信道
1 [U, m e Φ.干擾矩陣，dn為第η個接入網(wǎng)的頻譜需求，Mi為第i中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)總的可用信道數(shù)量；接
Γ/ I I I

aN1N ^ aN ，: ? NNr
入網(wǎng)干擾矩陣/B= h:NlJNti，Γ，ΙνΝε ，其中，子塊矩陣=(L2)ivvi2表示接入網(wǎng)
I 1...1

_1 NkN1，1 NkN2 , ? ± NkNk _
RANu1' =1,2,(即第I1種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的第J1個接入網(wǎng))與—ΜU = I，2，...，')之間的干擾，A172 =1表示ranU與1^^同時使用重疊或同一信道時會相互干擾，而表示互不干擾；當(dāng)I1 = i2時，Ay2根據(jù)接入技術(shù)規(guī)定的頻率復(fù)用系數(shù)確定，且當(dāng)j'l = J2時，5HH =1，表示RAN與其自身存在干擾,不能被分配重疊或同一信道；當(dāng)ii幸i2時，若RANw與RAN&之間距離小于其覆蓋半徑之和，則認為相互干擾，δ認=I，否則^jJ2 = O。信道干擾矩陣7Cmxm = (^niltnJ μ km，當(dāng)Hi1古m2時，若信道叫與信道m(xù)2有重疊部分，則士im2 =1，表示接入網(wǎng)使用信道Hl1會對信道Hl2的信號造成干擾，否則=G;同理，當(dāng)Hl1=Hl2時，=1 ; fit” fit2、fit3和flt4是有約束適應(yīng)度函數(shù)；f是使4個目標乘積達到最大的適應(yīng)度函數(shù)。
[0028]步驟3中，量子旋轉(zhuǎn)角更新公式如下:
[0029]= C1 (χ；.-Xtlj)+ C^Htmj -Xttj)+ C^Htnj —4.)其中，I < i < P，I < j < Q ；xgJ 為全局最優(yōu)和聲的第j個音調(diào)，XU為第i個量子和聲的第j個量子音調(diào)對應(yīng)的音調(diào)。m e [1,Ρ/2]為從排序后的H中的前一半和聲中隨機選一個和聲標號，n e (p/2,P]為從排序后的H中的后一半和聲中隨機選一個和聲標號，上標t和t+Ι代表迭代次數(shù)；g+1為量子旋轉(zhuǎn)角；常數(shù)C1, C2, C3分別表不所有和聲中的全局最優(yōu)和聲以及和聲記憶庫中前一半較優(yōu)和聲以及后一





cos 武,— sin θ.,
半較差和聲對量子和聲集合演化的影響程度；量子旋轉(zhuǎn)門定義為?/(<)=.J J，






sin 0 7 ,cos0 7


_VV _

^?ν；；.,若 g+1 =O且<+1 <c ,
量子比特用量子旋轉(zhuǎn)門進行更新，vf = u \ttJ, ?λ廿二 ，<為[0，1]之間均勻


卜bs(i/(《+1)v;.),其他分布的隨機數(shù)，abs()表示對其取絕對值，I ^ i ^ P, I ^ j ^ Q ；c是為在旋轉(zhuǎn)角為O的量子音調(diào)的變異概率，取值為[0，1/Q]間的一個常數(shù)；t+Ι和t代表循環(huán)次數(shù)即迭代次數(shù)，
N= °γ ^為量子非門。
[0030]本發(fā)明具有的有益效果:
[0031]本發(fā)明考慮到認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中需要同時考慮不同接入網(wǎng)的頻譜需求、多粒度重疊信道劃分、可用頻譜資源寬度等多約束頻譜分配要求，設(shè)計了一種新的認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法。認知異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)各個小區(qū)提出的頻譜需求、可用頻譜資源和不同的信道粒度，通過基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法從和聲記憶庫中選擇適應(yīng)度最優(yōu)的和聲，該和聲映射得到的頻譜分配矩陣A即為該認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)頻譜分配方案。
[0032]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明充分考慮了認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)在完成頻譜分配的過程中需同時考慮到多粒度重疊信道、不同接入網(wǎng)的頻譜需求和可用頻譜資源寬度多約束條件下達到最優(yōu)的難題，具有以下優(yōu)點:
[0033](I)本發(fā)明解決了認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的離散多約束頻譜分配參數(shù)優(yōu)化問題，并設(shè)計了基于網(wǎng)絡(luò)效益、頻譜需求滿足率、頻譜使用效率和頻譜占用等優(yōu)化目標的量子和聲搜索方法作為求解策略，所設(shè)計的方法具有收斂精度高的優(yōu)點。
[0034](2)相對于現(xiàn)有的頻譜分配參數(shù)優(yōu)化方法，本發(fā)明可以同時解決多粒度重疊信道優(yōu)化和滿足不同異構(gòu)接入網(wǎng)頻譜需求的多約束離散優(yōu)化，并且可以根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)要求選擇相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)，說明本方法的適用性更廣。
[0035](3)仿真結(jié)果表明，本發(fā)明所提出的頻譜分配參數(shù)優(yōu)化方法可得到比基于量子遺傳算法(QGA)的頻譜分配技術(shù)更優(yōu)秀的性能，說明了本發(fā)明方法的有效性。
[0036](4)從仿真圖12中可以看出不僅有約束基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法的頻譜需求滿足率RS高于未加約束基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法，而且基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法均高于有約束和未加約束基于量子遺傳的動態(tài)頻譜分配方法，從而充分說明了所提出動態(tài)頻譜分配方法的有效性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0037]圖1是本發(fā)明基于量子和聲機制的認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)優(yōu)化流程圖；
[0038]圖2是認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)資源管理系統(tǒng)模型示意圖；
[0039]圖3是多粒度重疊信道劃分示意圖；
[0040]圖4是網(wǎng)絡(luò)效益R與可用頻譜寬度F的關(guān)系；
[0041]圖5是頻譜需求滿足率RS與可用頻譜寬度F的關(guān)系圖；
[0042]圖6是頻譜使用效率SU與可用頻譜寬度F的關(guān)系圖；
[0043]圖7是頻譜占用SO與可用頻譜寬度F的關(guān)系圖；
[0044]圖8是網(wǎng)絡(luò)效益R與可用頻譜寬度F的關(guān)系圖；
[0045]圖9是頻譜需求滿足率RS與可用頻譜寬度F的關(guān)系圖；
[0046]圖10是頻譜使用效率SU與可用頻譜寬度F的關(guān)系圖；
[0047]圖11是頻譜占用SO與可用頻譜寬度F的關(guān)系圖；
[0048]圖12是頻譜需求滿足率RS與可用頻譜寬度F的關(guān)系的仿真結(jié)果對比圖。

【具體實施方式】
[0049]如圖1所示，本發(fā)明認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法包括以下步驟:
[0050]步驟1:感知當(dāng)前可用頻譜資源F，接入網(wǎng)隨機提出頻譜需求，設(shè)置信道頻譜粒度，設(shè)置從量子和聲集合中進行選擇的概率HMCR，對基于量子和聲的動態(tài)頻譜方法進行初始化；
[0051]待分配的頻譜資源寬度為F，K種異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)接入技術(shù)對信道帶寬的規(guī)定分別為BiQ = 1,2,…，K)，則頻譜資源被劃分為多粒度重疊信道，對應(yīng)每種網(wǎng)絡(luò)的信道數(shù)為|，信道總數(shù)為M = ^M.，每個信道用一個整數(shù)m(l彡m彡M)進行編號；將 B^ 1
_ Z」Z=I
帶寬相同的信道組成的集合(Φ1; Φ2，…，Φκ)叫作信道集合，其中O1 = (1,2,…，M1),
φ ? =\+2,...3^Μ_ν 丨，(i = 2，3，-、K)；
U=iy=1y=1 J
[0052]對于K種異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)，假定提出頻譜需求小區(qū)數(shù)分別有N1,N2,…，Nk個，則接入網(wǎng)總數(shù)為# = ? M。各個接入網(wǎng)的頻譜需求dn隨機產(chǎn)生，I彡η彡N ;第i個接入網(wǎng)使用第

Jc=I
j個信道的頻譜資源效益也隨機生成，其中I彡i彡N，I彡j彡M。
[0053]用0?= Oi表示RAN(n，k)可能得到的最大信道數(shù)，RAN(n，k)表示第η個接入網(wǎng)，并且其屬于第k種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，第η個接入網(wǎng)用長度為Dn的和聲片段表示RAN(n，k)得到的相應(yīng)信道編號，則每個量子和聲的音調(diào)編碼總長度為G = ，量子和聲集合中第i個量子和





M=I
聲包含Q位量子音調(diào)，則其量子音調(diào)編碼形式為'=[7 H ]，其中，IauI2MiiijI2



_P n Pi2 …H1」
=1，I 2描述量子音調(diào)Vu= [Qij, i3u]T出現(xiàn)“O”狀態(tài)概率，I β U2描述量子音調(diào)ViJ出現(xiàn)“I”狀態(tài)概率，i = 1，2，…，P，j = l，2，...，0;把1 = 1，2，…，P的所有量子和聲的量子音調(diào)中的a 和β 初始化為1/Τ?，P為量子和聲集合所包含量子和聲數(shù)；
[0054]步驟2:對每個量子和聲的量子音調(diào)進行測量得到和聲庫X和和聲記憶庫H，對每個和聲進行適應(yīng)度計算，對應(yīng)的適應(yīng)度值保存在適應(yīng)度向量Fit和Fitl中，其中Fit與和聲庫X相對應(yīng)，F(xiàn)itl與記憶庫H相對應(yīng)，最后利用適應(yīng)度向量Fitl中適應(yīng)度的大小對和聲記憶庫H中的和聲及向量Fitl中適應(yīng)度值進行降序排序；
[0055]步驟2中，測量公式為~ =?; > ，其中:Ilij e (0,1)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，(a u)2描述量子音調(diào)Vu出現(xiàn)“O”狀態(tài)概率；量子和聲集合對應(yīng)的測量態(tài)即為和聲集合，和聲集合中第i個和聲為Xi = [Χη，Χ?2，…，Xw]，P個初始和聲構(gòu)成和聲庫X = [X1,X2,…，χρ]τ的初始狀態(tài)，以及和聲記憶庫H = [H1,H2,…，ΗΡ]Τ的初始狀態(tài)，和聲記憶庫中存儲著迄今為止找到的P個最優(yōu)解，其中和聲記憶庫中第i個和聲為Hi = [Hil, Hi2,…，Hie]，I ^ i ^ P ；
[0056]認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)頻譜分配參數(shù)優(yōu)化方法遵循多約束0-1整數(shù)規(guī)劃，由優(yōu)化過程確定系統(tǒng)參數(shù)；系統(tǒng)參數(shù)通過簡單編碼規(guī)則與和聲庫中數(shù)據(jù)一一對應(yīng)；
[0057]Xi = (Xil, Xi2,…，XiN)為有N個接入網(wǎng)的認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù)，是由取值{0，1}的二進制數(shù)構(gòu)成的Q維解向量，Xin為第i個和聲的第η個接入網(wǎng)的系統(tǒng)參數(shù)，N為接入網(wǎng)總數(shù)。
[0058]根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)要求，適應(yīng)度函數(shù)可在如下9個函數(shù)中選取:
[0059](I)網(wǎng)絡(luò)效益(R，revenue): R{A) = sum(r x = J^J^rnmanm ;式中 A 為第 i 個量子





w=l n=\
和聲對應(yīng)的音調(diào)Xi映射成的頻譜分配矩陣，r為頻譜效益矩陣；



I N e
[0060](2)RAN 頻譜需求滿足率(RS，RAN satisfactory) =; en 為第 η 個接





^ n=\ c^n
入網(wǎng)最終分配得到的頻譜數(shù)，dn為第η個接入網(wǎng)實際提出的頻譜需求，N為接入網(wǎng)總數(shù)；



N
[0061](3)頻譜使用效率(SU，spectrum utilizat1n):SU = ^^ηχ Bj，即接入網(wǎng)實際





η=\
利用的頻譜帶寬；en為第η個接入網(wǎng)(假設(shè)其屬于第i種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò))最終分配得到的頻譜數(shù)，Bi表示為第i種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的信道粒度，N為接入網(wǎng)總數(shù)；




Cr/
[0062](4)頻譜占用(SO, spectrum occupat1n):= ，表示頻譜資源的實際利用


F
比率；SU為頻譜使用效率，F(xiàn)為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)總共可以使用的頻譜資源；
[0063](5) f = R(A).RS.SU.SO ;

\R(A) if RS>S?,SU>S?SO>S._] (6)else;
[0065]⑵'

[P2RSelse

(SU ifR(A)>d, ,RS>S?,SO>S.
[0066]⑶凡=,%

[P3SUelse

(SO ifR(A)>d, ,RS>S?,SU>S,
[0067](9)風(fēng)=w ,%

yp4SU else
[0068]式中Anxm= (aJNXMS Xi映射成的頻譜分配矩陣，r為頻譜效益矩陣。S1,δ2，δ3，δ4分別為對網(wǎng)絡(luò)效益R、頻譜需求滿足率RS、頻譜使用效率SU和頻譜占用SO所做的約束，P1, P2, P3, P4 < I為當(dāng)前分配方案不滿足約束時的懲罰因子；A 需要滿足的約束條件有:IB(Ji1A2)X(α?Λ x--2?2 χ--λ) = 0


M
^fnl,m2 ，QnmXlm^i =0 Mnjn ，Υ^αηη< Vm^dnMi) Vw , 其中，




w=l
[\m ￠: Φ.1m,φ.= Α &，I < η，η1? η2 < Ν，1 < m，Hi1, m2 < Μ，IB 為接入網(wǎng)干擾矩陣，IC 為信道
1 [O,m G Φ.干擾矩陣，dn為第η個接入網(wǎng)的頻譜需求，Mi為第i中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)總的可用信道數(shù)量；接
Γ/ I I I

丄N1N ?量N ，2Nr
入網(wǎng)干擾矩陣/B= h:NlJN“'lNNR ，其中，子塊矩陣=(^2)λ^2表示接入網(wǎng)
I 1...1

_1 NkN1，1 NkN2 , ? ± NkNk _
RANv1' =1,2,-,7V；1)(即第 Mt異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的第 1個接入網(wǎng))與RANi2i2Cz2 =1，2，...，')之間的干擾，5認=1表示-^與―沾同時使用重疊或同一信道時會相互干擾，而5從=°表示互不干擾；當(dāng)I1 = 時，\;2根據(jù)接入技術(shù)規(guī)定的頻率復(fù)用系數(shù)確定，且當(dāng)ji = ^時，5認=1，友示RAN與其自身存在干擾，不能被分配重疊或同一信道；當(dāng)I1 Φ i2時，若RANvi與RAN^2之間距離小于其覆蓋半徑之和，則認為相互干擾，δ]']2 =1，否則A72 =0。信道干擾矩陣7cVxM =(Avh2)M*，當(dāng)HI1^m2時，若信道HI1與信道HI2有重疊部分，則=1，表示接入網(wǎng)使用信道Hl1會對信道Hl2的信號造成干擾，否則= O ；同理，當(dāng)Hl1 = Hi2時，amimi =1 ;fitp fit2、fit3和fit4是有約束適應(yīng)度函數(shù)；f是使4個目標乘積達到最大的適應(yīng)度函數(shù)。
[0069]對每個和聲進行適應(yīng)度計算,對應(yīng)的適應(yīng)度值保存在Fit (與和聲庫X相對應(yīng))和Fitl (與記憶庫H相對應(yīng))中。所計算出的適應(yīng)度函數(shù)最大值對應(yīng)的和聲為全局最優(yōu)和聲，
最優(yōu)量子和聲記作< =I，對應(yīng)的全局最優(yōu)和聲為最后利用適應(yīng)度向量Fitl中的適應(yīng)度值大小對和聲記憶庫H中的和聲及向量Fitl中適應(yīng)度值進行降序排序。
[0070]步驟3:若rand < HMCR, rand e (O, I)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，則在對第i個量子和聲進行更新時，繼承第t代第i個量子和聲的量子音調(diào)來進行t+Ι次更新，更新時啟動量子旋轉(zhuǎn)門產(chǎn)生新解；若rand > HMCR, rand e (O, I)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，則隨機生成一個Tent偽混沌序列，用它構(gòu)造量子聲調(diào)代替第i個量子和聲的量子聲調(diào)來進行t+1次迭代；
[0071]量子旋轉(zhuǎn)角更新公式如下:
[0072]^1=C1Cx;.-Xt^)+ C^Htmj -0抓—4)其中，I ^ i ^ P, I ^ j ^ Q ;xgJ 為全局最優(yōu)和聲的第j個音調(diào)，xu為第i個量子和聲的第j個量子音調(diào)對應(yīng)的音調(diào)。m e [1,Ρ/2為從排序后的H中的前一半和聲中隨機選一個和聲標號，n e (P/2, P]為從排序后的H中的后一半和聲中隨機選一個和聲標號，上標t和t+Ι代表迭代次數(shù)；g+1為量子旋轉(zhuǎn)角；常數(shù)C1, C2, C3分別表不所有和聲中的全局最優(yōu)和聲以及和聲記憶庫中前一半較優(yōu)和聲以及后一





cos 化,— sin Otu
半較差和聲對量子和聲集合演化的影響程度；量子旋轉(zhuǎn)門定義為U($)=.J J，




sin O'cosO,



_1J1J _

々V；；.,若 g+1 =Q 且 <+1 <e ,
量子比特用量子旋轉(zhuǎn)門進行更新，<=,\,、廿二 ，<為[0，1]之間均勻


卜bs(i/(Ov;.),其他分布的隨機數(shù)，abs()表示對其取絕對值，I ^ i ^ P, I ^ j ^ Q ；c是為在旋轉(zhuǎn)角為O的量子音調(diào)的變異概率，取值為[0，1/Q]間的一個常數(shù)；t+1和t代表循環(huán)次數(shù)即迭代次數(shù)，
N= ° lQ為量子非門。
[0073]若rand > HMCR, rand e (0，I)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，則隨機生成一個Tent偽混沌序列，用它構(gòu)造量子聲調(diào)代替第i個量子和聲的量子聲調(diào)來完成t+1次迭代的更新。Tent映射關(guān)系和量子音調(diào)的生成如以下公式所示:=ra?4，
Pa1 = ^1-?+1)2 ’ ακ]+\) = 1 -2K+1 _ 0.5|，βΤι+i) = V1 -(d))2，K J.< Q，^andi 代表(O，
I)之間的均勻隨機數(shù)。
[0074]步驟4:依次對每個量子和聲的量子音調(diào)進行測量得到其對應(yīng)的和聲，并進行適應(yīng)度計算，評價其優(yōu)劣(最優(yōu)適應(yīng)度值為根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)所計算出的最大值)。
[0075]若該量子和聲是以HMCR概率從第t代繼承的，則經(jīng)過量子旋轉(zhuǎn)門更新以后，更新該量子和聲對應(yīng)的量子音調(diào)、和聲集合X中對應(yīng)的和聲以及Fit中的對應(yīng)適應(yīng)度值，同時與和聲記憶庫H中的最差和聲進行比較，若其適應(yīng)度優(yōu)于和聲記憶庫H中的最差和聲，則用測量得到的和聲對其進行替換，并替換Fitl中的對應(yīng)適應(yīng)度值。
[0076]若該量子和聲是以1-HMCR的概率隨機產(chǎn)生的,貝U只與和聲記憶庫H中的最差和聲進行比較，若其適應(yīng)度優(yōu)于和聲記憶庫H中的最差和聲，則用測量得到的和聲對其進行替換，并替換Fitl中的對應(yīng)適應(yīng)度值。
[0077]量子和聲集合中的P個量子和聲全都更新過之后，重新計算全局最優(yōu)和聲，并依據(jù)適應(yīng)度向量Fitl對H中的和聲及向量Fitl中適應(yīng)度值進行降序排序，用和聲記憶庫H中的和聲音調(diào)來指導(dǎo)量子和聲集合進行演進。
[0078]步驟5:如果演進沒有終止(由預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)決定)，設(shè)t = t+Ι，返回步驟3 ;否則，迭代終止，輸出全局最優(yōu)和聲。通過以上迭代搜索，得到的和聲記憶庫H中的全局最優(yōu)和聲映射得到的頻譜分配矩陣A即為該認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)頻譜分配方案。
[0079]以IEEE1900.4標準給出的認知異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型(如圖2)為例，給出本發(fā)明基于量子和聲的頻譜資源動態(tài)分配方法(QHS-SA, Quantum Harmony Search-SpectrumAllocat1n)的實現(xiàn)流程。
[0080]設(shè)K種異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)參與頻譜資源分配，分別由RNRMi (i = 1，2，...，K)管理;第i種網(wǎng)絡(luò)提出頻譜需求的接入網(wǎng)個數(shù)為Ni,分別用RANijQ = 1,2,…，K ；j = 1，2，…，Ni)表示；RANij中的RMC模塊感知接入網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)信息，感知當(dāng)前信道可用頻譜資源F，預(yù)測業(yè)務(wù)請求，提出頻譜需求dn ( ? = +J )和估計每個信道的頻譜資源效益
rnm(n = Y,Nk+j , l^nd)，將信息(dn，rj (此時dn表示第n個接入網(wǎng)頻譜需求，并且其屬于第i個異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的第j個接入網(wǎng)，I?表示第η個接入網(wǎng)使用m信道的效益)通過與RNRMi的信息交互接口發(fā)送至RNRMitl
[0081]RNRMi (i = 1，2，…，K)收集其管理的所有RAN的頻譜需求信息，并將此信息(RANU，dn，rj通過與NRM的信息交互接口提供給NRM。
[0082]NRM根據(jù)收到的信息得到接入網(wǎng)集合、頻譜需求集合和頻譜資源效益集合，計算接入網(wǎng)干擾矩陣；將頻譜資源多粒度信道劃分，得到信道集合，計算信道干擾矩陣；再利用基于本發(fā)明量子和聲搜索的動態(tài)頻譜分配方法求解頻譜資源最優(yōu)分配矩陣A%即完成動態(tài)頻譜分配。
[0083]NRM將最優(yōu)分配矩陣k*進行分塊，如下式所示。

^N1M1，O ,…，O
OA...0.*I Ν-,Μ-, 5 3
[0084]Anxm =

O,O,.■., _
[0085]通過與RNRMi的決策交互接口，將即頻譜資源分配結(jié)果通知RNRMi (i = 1，2，…，K)。
[0086]RANij (i = 1,2,…，K ；j = 1,2,…，Ni)中的RRC模塊根據(jù)頻譜分配結(jié)果實現(xiàn)接入網(wǎng)重構(gòu)，即通過軟件自適應(yīng)地修改接入網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；同時開始計時，當(dāng)周期T結(jié)束時，轉(zhuǎn)到流程開始處繼續(xù)執(zhí)行上述過程。
[0087]結(jié)合仿真實驗進一步說明本發(fā)明的有益效果。仿真基于認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。采用GSM、CDMA2000和WCDMA三種網(wǎng)絡(luò)。提出頻譜需求的GSM小區(qū)有5個，CDMA2000小區(qū)有4個，WCDMA小區(qū)有6個，其頻譜需求分別服從[0,100], [0，16]和[0,4]的均勻分布，頻譜資源效益分別服從[0.2，2]、[1.25，12.5]和[5，50]的均勻分布，所有小區(qū)均勻分布在100X100的區(qū)域內(nèi)，所有小區(qū)的覆蓋半徑均為10，信道粒度分別為0.5MHzUMHz和2MHz。產(chǎn)生頻譜需求的小區(qū)固定不變，改變待分配的頻譜資源寬度(F)從1MHz遞增到30MHz，并且與量子遺傳算法(QGA)比較，觀察所設(shè)計動態(tài)頻譜分配方法性能。使用的適應(yīng)度函數(shù)為:
R(A) = sum(r x= ^Σrnanm ;式中A為第i個量子和聲對應(yīng)的和聲Xi映射成的頻譜分配

w=l n=\
矩陣，r為頻譜效益矩陣。
[0088]量子和聲搜索(QHS)方法的量子和聲集合規(guī)模P = 20,每個量子和聲的長度由初始化時通過計算得到，終止迭代次數(shù)為800, C1 = 0.01, C2 = 0.06, C3 = 0.01, c = 0.001/Q, HMCR = 1-0.ΟΙ/Qo 使用基于量子遺傳算法(QGA, Quantum Genetic Algorithm)的動態(tài)頻譜分配方法進行比較，量子遺傳算法的種群規(guī)模設(shè)置為P = 20，迭代次數(shù)為800，其它參數(shù)同趙知勁等發(fā)表在《物理學(xué)報》的“基于量子遺傳算法的認知無線電頻譜分配”中的參數(shù)相一致。
[0089]仿真結(jié)果如圖4、5、6和7所示。

\R(A) if RS > S2 (/), SU > δ, (/), SO > S4 (/)
[0090]以允=\ΛΛ ,4、；(燦),S3(Z)A(Z)為在第i個頻
[P1R(A) else
率時的約束，i = 1,2,3,4,5)為目標函數(shù)，δ 2 = [ δ 2(1)，δ 2⑵，δ 2⑶，δ 2(4), δ 2(5)]=[0.7,0.78,0.83,0.85,0.88], δ 3 = [ δ 3(1), δ 3(2), δ 3(3), δ 3(4), δ 3(5)] = [48,62，68，79，91]，δ4 = [δ4⑴，δ4⑵，δ4(3)，δ4⑷，δ4(5)] = [4.8,4.1,3.4,3.1,3]中的五個值分別對應(yīng)在10、15、20、25和30MHz五個頻率時的約束，P1 = 0.9，其中δ 2中的值比未加約束基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法所得到的RS值稍大，而δ3, δ4的值比未加約束基于量子遺傳的動態(tài)頻譜分配方法所得到的SU和SO的值還要小，故在分析結(jié)果時，只在圖12中和未加約束時的方法對比了關(guān)于RS的性能，其他參數(shù)與上面的仿真參數(shù)相同。
[0091]仿真結(jié)果如圖8、9、10、11和12所示:



\R(A) if RS > S2 (/), SU > δ, (/), SO > S4 (/)
[0092]其中圖12是以有約束的兩='',3V4W，


[P1R(A) else
(δ2α)，δ3α)，δ4(?)為在第i個頻率時的期望目標，為約束條件)為量子和聲集合目標函數(shù),與以網(wǎng)絡(luò)效益用= sum(r x^) = YjYjTnmQnm為目標函數(shù)時頻譜需求滿足率RS與可



w=l n=\
用頻譜寬度F的關(guān)系的仿真結(jié)果對比。
[0093]上述仿真結(jié)果表明，本發(fā)明所提出的頻譜分配方法可得到比基于量子遺傳算法(QGA)的頻譜分配技術(shù)更優(yōu)秀的性能，說明了本發(fā)明方法的有效性。從仿真圖12中可以看出不僅有約束基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法的頻譜需求滿足率RS高于未加約束基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法，而且基于量子和聲的動態(tài)頻譜分配方法均高于有約束和未加約束基于量子遺傳的動態(tài)頻譜分配方法，從而充分說明了所提出動態(tài)頻譜分配方法的有效性。
【權(quán)利要求】
1.一種認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法，其特征在于: 步驟1:感知當(dāng)前可用頻譜資源F，接入網(wǎng)隨機提出頻譜需求，設(shè)置信道頻譜粒度，設(shè)置從量子和聲集合中進行選擇的概率HMCR，對基于量子和聲的動態(tài)頻譜方法進行初始化；待分配的頻譜資源寬度為F，K種異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)接入技術(shù)對信道帶寬的規(guī)定分別為Bi (i = 1，2，…，K)，則頻譜資源被劃分為多粒度重疊信道，對應(yīng)每種網(wǎng)絡(luò)的信 道數(shù)為
,信道總數(shù)為
每個信道用一個整數(shù)m(l≤m≤Μ)進 行編號；將帶寬相同的信道組成的集合叫作信道集合，其中O1 =
用Dn = O1表示RAN(n, k)可能得到的最大信道數(shù)，RAN(n, k)表示第η個接入網(wǎng)，并且其屬于第k種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，第η個接入網(wǎng)用長度為Dn的和聲片段表示RAN(n，k)得到的相應(yīng)信道編號，則每個量子和聲的音調(diào)編碼總長度為
量子和聲集合中第i個量子





和聲包含Q位量子音調(diào)，則其量子和聲的量子音調(diào)編碼形式為
,其中 QijI2+! ^ijI2 = 1，I a J2描述量子音調(diào)Vij = [ a β Jt出現(xiàn)“O”狀態(tài)概率，| PiJ2描述量子音調(diào)Vij出現(xiàn)“I”狀態(tài)概率，i = 1，2，…，P, j = I, 2，…，Q ;把i = l,2,…，P的所有量子和聲的量子音調(diào)中的aulP 0〃初始化為I/#，P為量子和聲集合所包含量子和聲數(shù)； 步驟2:對每個量子和聲的量子音調(diào)進行測量得到和聲庫X和和聲記憶庫H，對每個和聲進行適應(yīng)度計算，對應(yīng)的適應(yīng)度值保存在Fit和Fitl中，其中Fit與和聲庫X相對應(yīng)，F(xiàn)itl與記憶庫H相對應(yīng)，最后利用適應(yīng)度向量Fitl中適應(yīng)度值的大小對和聲記憶庫H中的和聲及向量Fitl中的適應(yīng)度值進行降序排序； 步驟3:若rand < HMCR, rand e (O, I)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，則在對第i個量子和聲進行更新時，繼承第t代第i個量子和聲的量子音調(diào)來進行第t+Ι次更新，更新時啟動量子旋轉(zhuǎn)門產(chǎn)生新解；grand > HMCR, rand e (O, I)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，則隨機生成一個Tent偽混沌序列，用它構(gòu)造量子聲調(diào)代替第i個量子和聲的量子聲調(diào)來進行第t+1次迭代； 步驟4:依次對每個量子和聲的量子音調(diào)進行測量得到其對應(yīng)的和聲，并進行適應(yīng)度計算，評價其優(yōu)劣，替換Fitl中的對應(yīng)適應(yīng)度值；重新計算全局最優(yōu)和聲，并依據(jù)適應(yīng)度向量Fitl對和聲記憶庫H中的和聲及向量Fitl中的適應(yīng)度值進行降序排序，用和聲記憶庫H中的和聲音調(diào)來指導(dǎo)量子和聲集合進行演進； 步驟5:如果演進沒有終止，演進由預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)決定，設(shè)t = t+Ι，返回步驟3 ;否則，迭代終止，輸出和聲記憶庫H中的全局最優(yōu)和聲，全局最優(yōu)和聲映射得到的頻譜分配矩陣A即為該認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)頻譜分配方案。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法，其特征在于:步驟2中，測量公式為J%=其中:h.e (Ο, I)是滿足均勻分布的隨機數(shù)，Uij)2描述
[0,% < IaijY量子音調(diào)&出現(xiàn)“O”狀態(tài)概率；量子和聲集合對應(yīng)的測量態(tài)即為和聲集合，和聲集合中第I個和聲為Xi = [xn, Xi2,…，XiQ]，P個初始和聲構(gòu)成和聲庫X = [X1, X2,…，Xp]T的初始狀態(tài)，以及和聲記憶庫H = [H1, H2,…，ΗΡ]Τ的初始狀態(tài)，和聲記憶庫中存儲著迄今為止找到的P個最優(yōu)解，其中和聲記憶庫中第i個和聲為Hi = [Hil, Hi2,...，HiJ，I彡i彡P(guān) ; 認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)頻譜分配參數(shù)優(yōu)化方法遵循多約束0-1整數(shù)規(guī)劃，由優(yōu)化過程確定系統(tǒng)參數(shù)；系統(tǒng)參數(shù)通過簡單編碼規(guī)則與和聲庫中數(shù)據(jù)一一對應(yīng)；Xi = (Xn, Xi2,…，XiN)為有N個接入網(wǎng)的認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù)，是由取值{0，1}的二進制數(shù)構(gòu)成的Q維解向量，XinS第i個和聲的第η個接入網(wǎng)的系統(tǒng)參數(shù)，N為接入網(wǎng)總數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法，其特征在于:步驟2中，根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)要求，適應(yīng)度函數(shù)可在如下9個函數(shù)中選取:




Af Λ* (1)網(wǎng)絡(luò)效益(R,revenue): _ = sum(rx A) =;式中A為第i個量子和





Hf-1 ?—I聲對應(yīng)的音調(diào)Xi映射成的頻譜分配矩陣，r為頻譜效益矩陣； (2)RAN頻譜需求滿足率(RS，RAN satisfactory):^ en為第η個接入網(wǎng)




^ ?-1 & η最終分配得到的頻譜數(shù)，dn為第η個接入網(wǎng)實際提出的頻譜需求，N為接入網(wǎng)總數(shù)；



N (3)頻譜使用效率(SU,spectrum utilizat1n): SU = ^em XBj ,即接入網(wǎng)實際利用





W=I的頻譜帶寬；en為第η個接入網(wǎng)(假設(shè)其屬于第i種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò))最終分配得到的頻譜數(shù)，Bi表示為第i種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的信道粒度，N為接入網(wǎng)總數(shù)；



C// (4)頻譜占用(SO,spectrum occupat1n): SO: + ?表示頻譜資源的實際利用比率；


rSU為頻譜使用效率，F(xiàn)為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)總共可以使用的頻譜資源；
(5)f = R ⑷.RS.SU.SO ;
?R(A) if RS>S2,SU>S3,SO>S4 (6)Ip1Ji(J) else5 ,、P \RS if R{A)>S^SU > S^SO>δ4 (7)fih= I 飄、--
[P2RS mm
?su if R(A)>-&sm>s,jo>s4 ⑶機=|A?/ else‘ 、
iso if R(A)》，RS 之 S”SU > (9)Jik = Ip4SO else.5 式中Anxm = (Bi1ii1)nxm為Xi映射成的頻譜分配矩陣，r為頻譜效益矩陣。δ1； δ2, δ3, δ4分別為對網(wǎng)絡(luò)效益R、頻譜需求滿足率RS、頻譜使用效率SU和頻譜占用SO所做的約束，P1, P2, P3, Ρ4< I為當(dāng)前分配方案不滿足約束時的懲罰因子；A 需要滿足的約束條件有:Ciml,m2)x(α,ιηι: χα,,，— x?，)= 0

MVwl5II25TO15ItI2 ? e零xl_*=0 ViIfIIJ ?sVw， 其 中，




wi=lI一( =|0 m eφ , I ( η, η” η2 ^ N, I ^ m, Hi1，m2 ( Μ, IB 為接入網(wǎng)干擾矩陣，IC 為信道干擾矩陣，dn為第η個接入網(wǎng)的頻譜需求，Mi為第i中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)總的可用信道數(shù)量；接

I V,..V ,’(V.Y \ "--1SKil入網(wǎng)干擾矩陣《=,r',/vXfi ，其中，子塊矩陣Iwa表示接入網(wǎng)RAN4i,(Ji =%2,...,Νι；)(即第 I1 種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的第 ji 個接入網(wǎng))與RAM,y:(./2 =1，2，...，％)之間的干擾，(\卜=I表示RAN,#與RAN-同時使用重疊或同一信道時會相互干擾，而?V ()表示互不干擾；當(dāng)I1 = i2時，?ΑΑ根據(jù)接入技術(shù)規(guī)定的頻率復(fù)用系數(shù)確定，且當(dāng)J_1 = 1時，^iih ，表示RAN與其自身存在干擾,不能被分配重疊或同一信道；當(dāng)h古i2時，若:RANm-與RAN4a之間距離小于其覆蓋半徑之和，則認為相互干擾，Sj上=I ?否則^jlh = O O信道干擾矩陣#Q#x,W = (am,m, ),lfXM ?當(dāng)Hl1關(guān)1?時,若信道Hl1與信道Hl2有重疊部分，則^ =1，表示接入網(wǎng)使用信道Hl1會對信道Hl2的信號造成干擾,否則%職—=G;同理，當(dāng)Hl1=m2時，%mi =I ； fitl、fit2、fit3和fit4是有約束適應(yīng)度函數(shù)；f是使4個目標乘積達到最大的適應(yīng)度函數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的認知異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)頻譜分配方法，其特征在于:步驟3中， 量子旋轉(zhuǎn)角更新公式如下:謂f = cAx: ^+ CWiLi O + -xi)其中，I 彡 i 彡 P，I 彡 j 彡 Q ；xgJ 為全局最優(yōu)和聲的第j個音調(diào)，Xij為第i個量子和聲的第j個量子音調(diào)對應(yīng)的音調(diào)。m e [I, P/2]為從排序后的H中的前一半和聲中隨機選一個和聲標號，n e (P/2, P]為從排序后的H中的后一半和聲中隨機選一個和聲標號，上標t和t+Ι代表迭代次數(shù)；^+1為量子旋轉(zhuǎn)角；常數(shù)C1, C2, C3分別表不所有和聲中的全局最優(yōu)和聲以及和聲記憶庫中前一半較優(yōu)和聲以及后一cos Θ' —sin Θ' 丨半較差和聲對量子和聲集合演化的影響程度；量子旋轉(zhuǎn)門定義為￡/(?)=Λ/?，sm cos I

,fi￥Fj,lrC+l = OiIj^+1 <c.量子比特用量子旋轉(zhuǎn)門進行更新，^+1 =Λ?) , M ，片為[0，1]之間均勻

.9 Iabs(LW1)I^It-他分布的隨機數(shù)，abs()表示對其取絕對值，I < i < P，I < j < Q ;c是為在旋轉(zhuǎn)角為O的量子音調(diào)的變異概率，取值為[0，1/Q]間的一個常數(shù)；t+l和t代表循環(huán)次數(shù)即迭代次數(shù)，—~ο ΓN= t n為量子非門。
I O
【文檔編號】H04W16/10GK104168569SQ201410334032
【公開日】2014年11月26日 申請日期:2014年7月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月15日
【發(fā)明者】高洪元, 歐振威, 杜亞男, 李晨琬, 程君會, 張飛籠 申請人:哈爾濱工程大學(xué)