基于协同路由架构的认知无线网络频谱及功率分配算法

为了在干扰较小的条件下最大化认知无线网络的吞吐量,提出一种新的频谱及功率分配算法。首先,该算法针对频带表现多样化带来的频谱选择问题,提出一种认知协同路由架构,协同路由能够利用底层路由和覆盖路由的频谱,并且规划出一条更短的路由路径。接着,提出链路速率最大化的目标函数,在不对主用户带来过多干扰的条件下,通过选择最佳的子频带和次用户发射功率来提升链路的吞吐量。最后,为协同路由引入剩余能量阈值和效用参数,减小链路中断概率以及网络的数据传输效率。实验仿真结果表明,该算法相比基于竞拍利润最大化的频谱分配算法和基于优化主次用户合作的频谱分配算法,数据包传递成功率分别提升了9.3%和6.1%,平均网络吞吐量分别高出24.5%和13.8%。