Резюме:

Интеллектуальные системы и технологии

УДК 621.391

Гущин А. В.,

Литвинов В. Л., канд. техн. наук, доцент

Санкт-Петербургский государственный

университет телекоммуникаций

им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ В СЕТЯХ КОГНИТИВНОГО РАДИО

Когнитивное радио – это радиосистема, которая использует технологии радиосвязи с программируемыми параметрами и другие технологии для автоматического настраивания режима работы с целью достижения желаемых целей. Такая радиосистема способна накапливать знания об условиях эксплуатации с целью динамической и самостоятельной адаптации своих эксплуатационных параметров к соответствующей среде и может запоминать результаты своих действий и используемые модели для той или иной окружающей среды [1].

Для систем когнитивного радио наиболее актуальна задача нахождения эффективного (справедливого) распределения частотно-временного ресурса между пользователями сети в зависимости от их потребностей и расположения [2].

Будем полагать, что используется когнитивная радиосистема с множественным доступом с централизованной архитектурой. Чтобы сформулировать данную задачу, необходимо представить список пользователей I, список каналов H и список предпочтений каждого пользователя относительно доступных каналов , где . Следовательно, задача эффективного распределения частотно-временного ресурса между пользователями может быть представлена в виде кортежа .

Необходимо определить критерии, по которым будет формироваться список предпочтений каждого пользователя канала связи. Самый разумный и распространенный критерий качества канала связи – отношение сигнал / шум (ОСШ). Для каждого пользователя ОСШ при передаче данных в одном и том же «белом пятне» может достаточно сильно отличаться. Это связано с переходной характеристикой канала связи от данного пользователя i () к базовой станции, есть ли в этом канале замирания и т. д. Вторым критерием является размер «белого пятна» – ширина полосы, которую может использовать пользователь i за доступный ему промежуток времени. Данный критерий определяет наибольший объем информации, который i-ый пользователь может передать в данном «белом пятне». Очевидно, что «белые пятна» с большей емкостью будут наиболее предпочтительны. Таким образом, может быть сформирован изначальный список предпочтений  для i-го пользователя.

Пусть имеет место начальное распределение ресурсов при последовательной инициализации пользователей в сети. Кортеж, описывающий задачу, принимает вид , где η – начальное распределение.

К распределению частотно-временных ресурсов в когнитивной радиосистеме между пользователями (µ(i)) должны предъявляться следующие требования [3]:

1.                Распределение должно быть индивидуально рационально, т. е. все пользователи должны после распределения получить не хуже чем имели ( для всех ).

2.                Распределение должно быть Парето-эффективным, т.е. не должно существовать такого распределения , чтобы  для всех  и  для некоторого .

3.                При распределении µ не должно существовать коалиции T – подмножества I и другого распределения ν, такое что:

а)   для всех ;

б)   для всех ;

в)   хотя бы для одного .

Необходим алгоритм, который бы реализовал распределение ресурсов между пользователя согласно обозначенным выше требованиям. Такой алгоритм предложен в рамках теории игр, а точнее раздела данной дисциплины, который занимается устойчивыми паросочетаниями (matching) – это «Алгоритм Циклов Наилучших Продаж Гейла» (Gale’s Top Trading Cycles (TTC) [4, 5].

Алгоритм состоит из следующих шагов:

Шаг 1. Каждый из пользователей сообщает, какой канал он хотел бы занять согласно вершине списка своих предпочтений. Если образуется коалиция, в которой при обмене ресурсами между собой все члены данной коалиции получили бы канал, который соответствовал их наибольшему предпочтению, то такой обмен следует произвести. Все члены данной коалиции получают свои каналы и не рассматриваются на следующем шаге.

Шаг n. Оставшиеся пользователи сообщают, какой они хотели бы занять канал из оставшихся. Образуется коалиция, в которой пользователи обмениваются между собой своими каналами. Данная коалиция получает свое назначение, и её члены не рассматриваются на следующем шаге. Шаг следует повторять пока остается хотя бы один пользователь без назначения.

На рис. 1 показано распределение ресурсов согласно алгоритму TTC для четырех пользователей.

Как видно из рис. 1, на первом шаге пользователи 1 и 3 составляют коалицию, которой выгодно обменяться каналами между собой. Происходит назначение пользователям каналов согласно списку их предпочтений, после чего пользователи 1 и 3 больше не рассматриваются.

На шаге 2 пользователь 2 хочет канал W4 , а пользователь 4 – канал W4, но данный канал уже назначен и больше не рассматривается. Пользователь 4 рассматривает следующий канал в списке своих предпочтений. Это канал W2. Пользователи 2 и 4 обмениваются каналами, и алгоритм завершает работу.

В рамках данной работы в пакете Matlab была промоделирована когнитивная радиосеть со следующими характеристиками:

·                   централизованная сеть (базовая станция - пользователи); восходящий канал передачи данных (Up Link); модуляция SC-FDMA QPSK;

·                   количество каналов: 60; поднесущих на канал 28; общее количество поднесущих: 2048; несущая частота: 282 МГц; релеевский канал связи.

Рис. 1. Пример работы алгоритма Gale’s Top Trading Cycles

В результате симуляции в пакете Matlab было установлено, что в поставленной задаче требуются модификации алгоритма Gail’s TTC. В том случае, если канал, который уже использует вторичный пользователь, будет занят первичным пользователем, он не сможет участвовать в распределении ресурсов. Если же попытаться применить алгоритм Gail’s TTC к данной ситуации, то вторичный пользователь в процессе распределения может получить канал «не хуже» чем имел до распределения ресурсов, т.е. занятый канал, который он не сможет использовать. В результате дополнительного анализа было принято решение использовать модифицированный алгоритм, который учитывает ситуацию, когда пользователь может вступать в распределение без ресурсов, но в такой ситуации не учитывается требование 3 к распределению частотно-временных ресурсов. Результат симуляции приведен на рис. 2.

Рис. 2. Результаты моделирования в пакете Matlab

Одним из важных достоинств данного алгоритма можно признать его простоту реализации и небольшие требования к вычислительным мощностям.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1.     Гущин А. В., Литвинов В. Л. Методы спектрального мониторинга для систем когнитивного радио // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. IV-я Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сб. научных статей. СПб.: СПбГУТ. 2015. С. 488–492.

2.     Мирошникова Н. Е. Обзор систем когнитивного радио // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. 2013. №9. С.108-111.

3.     Ma J. Strategy-Proofness and the Strict Core in a Market with Indivisibilities // International Journal of Game Theory. 1994. v.23. PP. 75–83.

4.     Gale D., Shapley L. College Admissions and the Stability of Marriage // American Mathematical Monthly. 1969. PP. 9–15.

5.     Shapley L., Scarf H. On Cores and Indivisibility // Journal of Mathematical Economics. 1974. v. 1. PP. 23–28.

Гущин А. В., Литвинов В. Л. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ В СЕТЯХ КОГНИТИВНОГО РАДИО // . – . – № ;
URL: istmu2016.csrae.ru/ru/0-46 (дата обращения: 04.05.2024).

Сегодня: 454 | За неделю: 454 | Всего: 454

Комментарии (0)