技术摘要：
本发明提供了一种认知无线电网络中频谱分配方法及系统，通过获取授权用户和认知用户的初始数量信息，以及各个授权用户和各个认知用户的初始位置信息，以生成初始频谱分配参数；根据初始频谱分配参数计算出初始授权用户和认知用户的收益函数；根据所述初始化授权用户和  全部
背景技术：
认知无线电中的频谱共享问题一直是热点研究问题，现在常用的频谱  分配模型 是基于图论的频谱分配模型和基于定价拍卖的频谱分配模型，但  是基于图论的频谱分配 模型的频谱共享完成时间与空闲信道数的多少及网  络的动态特性有关，不适用无线电中 空闲频谱快速时变的要求，基于定价  拍卖的频谱分配模型适用于主、次用户为租用关系的 认知无线电系统，应  用范围有限。 因此，现有技术有待于进一步的改进。
技术实现要素：
鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于为用户提供认知  无线电网 络中频谱分配方法及系统，克服现有技术中的频谱分配方法不适  用于无线电中频谱快速 时变的需求，不能解决频谱分配过程中存在的性能  优化的缺陷。 本发明解决技术问题所采用的技术方案如下： 第一方面，本实施例公开了一种认知无线电网络中频谱分配方法，其 中，包括： 获取授权用户和认知用户的初始数量信息，以及各个授权用户和各个  认知用户 的初始位置信息； 根据所述数量信息、位置信息及预设各个认知用户的权重值生成初始  频谱分配 参数； 将初始频谱分配参数代入预设的收益目标函数和公平性目标函数中，  计算出初 始授权用户和认知用户的收益函数；其中，所述收益目标函数包  括授权用户的收益目标函 数和认知用户的收益目标函数；所述收益目标函  数和公平性目标函数为基于Stackelberg 博弈建立； 根据所述初始化授权用户和认知用户的收益函数和预设的频谱分配模  型，计算 得到频谱分配参数；其中，所述频谱分配模型为基于鲸鱼优化算 法建立； 根据所述频谱分配参数进行授权用户和认知用户之间的频谱分配。 可选的，所述获取授权用户和认知用户的初始数量信息，以及各个授  权用户和各 个认知用户的初始位置信息的步骤之前，还包括：基于  Stackelberg博弈建立收益目标函 数和公平性目标函数；所述收益目标函数  包括认知用户的收益目标函数、授权用户的收益 目标函数； 所述认知用户的收益目标函数为： 6 CN 111585674 A 说　明　书 2/15 页 其中，Uj为认知用户的收益函数，xij表示认知用户i是否被分配授权用  户上天线j 的频谱分配参数；M为授权用户的个数，N为认知用户的个数。 所述授权用户的收益目标函数为： 其中，Πi为授权用户的收益函数； 所述公平性目标函数为： 其中，ξ预设常数。 可选的，所述获取各个授权用户及其对应认知用户的数量信息的步骤  之前，还包 括：基于鲸鱼优化算法建立所述频谱分配模型； 所述频谱分配模型为： max(δ1fobj,1 δ3fobj,3)； maxδ2fobj,2； xij∈{0,1},i＝1,...,M；j＝1,...,N； 其中，参数δ1、δ2和δ3分别为所述认知用户的收益目标函数、授权用户 的收益目标 函数和公平性目标函数的权值，其中δ1 δ2 δ3＝1，di为认知用  户距离授权用户的距离，Rb,i 表示授权用户i的闲置频谱带宽。 可选的，所述根据所述初始化授权用户和认知用户的收益函数和预设  的频谱分 配模型，计算得到频谱分配参数的步骤包括： 根据距离各个所述授权用户预设范围内的认知用户的个数、各个认知  用户对应 的权值和，以及所述授权用户与各个认知用户的位置信息，确定  频谱分配的目标认知用 户； 根据确定出的目标认知用户所在的位置信息确认距离所述第一授权用  户和所述 第二授权用户预设距离范围内的认知用户分配闲置带宽的行为随  机概率；根据所述行为 随机概率和预设收敛因子得到频谱分配参数的初次  迭代值；其中，所述预设收敛因子为预 设线性变量； 根据得到的所述频谱分配参数的初次迭代值重复执行上述确定频谱分  配的目标 认知用户，以及根据所述行为随机概率和预设收敛因子得到频谱  分配参数的步骤，对所述 7 CN 111585674 A 说　明　书 3/15 页 频谱分配参数重复预设次数的迭代更新，直至得  到最终的频谱分配参数。 可选的，所述根据距离各个所述授权用户预设范围内的认知用户的个  数、各个认 知用户对应的权值和，以及所述授权用户与各个认知用户的位  置信息，确定频谱分配的目 标认知用户的步骤包括： 计算距离第一授权用户预设距离范围内的认知用户的数量与距离所述  第二授权 用户预设距离范围内的认知用户的数量之间的比值，以及计算距  离第一授权用户预设距 离范围内的认知用户的权值和与距离所述第二授权  用户预设距离范围内的认知用户的权 值和之间的比值； 判断所述数量之间的比值是否大于所述权值和之间的比值；若大于，  则保持当前 频谱分配的目标认知用户不变； 否则计算距离所述第一授权用户预设距离范围内的各个认知用户与所  述第一授 权用户的距离值之间距离值之间的第一比值是否超出预设距离比  值，和/或计算距离所述 第二授权用户预设距离范围内的各个认知用户与所  述第二授权用户的距离值之间距离值 之间的第二比值是否超出预设距离比  值；若超出，则保持当前频谱分配的目标认知用户不 变； 若所述第一比值和/或第二比值小于预设距离比值，则根据距离所述第  一授权用 户预设距离范围内的各个认知用户对应的权值和/或根据距离所  述第二授权用户预设距 离范围内的各个认知用户对应的权值和计算目标认  知用户改变的概率是否超出预设第一 阈值，若超出，则更改距离所述第一  授权用户和/或所述第二授权用户预设频谱分配距离 范围内的各个认知用  户为更新后的目标认知用户，否则，保持当前目标认知用户不变。 可选的，所述根据确定出的目标认知用户所在的位置信息确认距离所  述第一授 权用户和所述第二授权用户预设距离范围内的认知用户分配闲置  带宽的行为随机概率， 根据所述行为随机概率和预设收敛因子得到频谱分  配参数的初次迭代值的步骤包括： 判断授权用户的行为随机变量是否超出预设第二阈值，若超出，则对  各个目标认 知用户的位置信息进行随机更新，并根据更新后的各个目标认  知用户的位置信息得到频 谱分配参数的初次迭代值；其中，所述行为随机  变量为所述授权用户给认知用户分配闲置 频谱带宽的概率值。 否则，判断收敛因子是否大于第三阈值；其中，所述收敛因子的计算  公式为： 所述rand(·)表示0到1的随机数，为2到0的  线性递减变量； 若所述收敛因子大于所述第三阈值，对各个目标认知用户的位置信息  进行随机 更新，并根据随机更新后的各个目标认知用户的位置信息计算更 新后的频谱分配参数； 根据更新后的频谱分配参数计算授权用户和认知用户对应的优化目标  函数，得 到更新后最佳的目标函数值和所述最佳的目标函数值对应的频谱  分配参数的初次迭代 值。 可选的，所述对各个目标认知用户的位置信息进行随机更新的步骤包 括： 根据位置更新公式对各个目标认知用户的位置信息进行随机更新；所  述位置更 新公式为： 8 CN 111585674 A 说　明　书 4/15 页 γ＝γmin (γmax-γmin)·f(x)； 其中， 表示各个目标认知用户距离与所述第一授权用户或第二授权  用户最近 的目标认知用户之间的距离向量；b为常数；l为0到1之间的随  机变量； 表示每次迭代 所获得的局部最优位置；参数γ表示的是更新  权值；参数γmin为最小权值；参数γmax为最 大权值；函数f(x)为修正函数；μ  为xi, 的均值；如果xi的标准差小于1，那么f(x)输出 xi的标准差，如 果xi大于1，那么f(x)输出1。 可选的，所述根据距离所述第一授权用户预设距离范围内的各个认知  用户对应 的权值和/或根据距离所述第二授权用户预设距离范围内的各个  认知用户对应的权值和 计算目标认知用户改变的概率是否超出预设第一阈 值的步骤包括： 根据各个认知用户对应的权值及所述权值之间所占的比重，计算目标  认知用户 改变的概率；所述目标认知用户改变的概率计算公式为： 其中，K表示各个认知用户对应权值个数，αk为各个认知用户之间的比  重，βk为各 个认知用户的权值，n为该时刻各个认知用户对应的目标为所述  第一授权用户或者第二授 权用户的概率。 第二方面，本实施例还公开了一种认知无线电网络中频谱共享系统， 其中，包括： 初始信息获取模块，用于获取授权用户和认知用户的初始数量信息， 以及各个授 权用户和各个认知用户的初始位置信息； 初始收益计算模块，用于根据所述数量信息、位置信息及预设各个认  知用户的权 重值生成初始频谱分配参数，以及将初始频谱参数代入预设的  收益目标函数和公平性目 标函数中，计算出初始授权用户和认知用户的收  益函数；其中，所述收益目标函数包括授 权用户的收益目标函数和认知用  户的收益目标函数；所述收益目标函数和公平性目标函 数为基于  Stackelberg博弈建立； 分配参数计算模块，用于根据所述初始化授权用户和认知用户的收益  函数和预 设的频谱分配模型，计算得到频谱分配参数；其中，所述频谱分  配模型为基于鲸鱼优化算 法建立； 频谱分配模块，用于根据所述频谱分配参数进行授权用户和认知用户  之间的频 谱分配。 有益效果，本发明提供了一种认知无线电网络中频谱分配方法及系统，  通过获取 授权用户和认知用户的初始数量信息，以及各个授权用户和各个  认知用户的初始位置信 息，以生成初始频谱分配参数；根据初始频谱分配  参数计算出初始授权用户和认知用户的 收益函数；根据所述初始化授权用  户和认知用户的收益函数和预设的频谱分配模型，计算 9 CN 111585674 A 说　明　书 5/15 页 得到频谱分配参数；  其中，所述频谱分配模型为基于鲸鱼优化算法建立；根据所述频谱分 配参  数进行授权用户和认知用户之间的频谱分配。本实施例在频谱分配中引入  基于 Stackelberg博弈的双目标WOA优化算法，以实现频谱分配中授权用  户、认知用户所取得的 收益最优的目的。 附图说明 图1是现有技术中认知无线电网络的结构示意图； 图2是本实施例中所述频谱分配方法的步骤流程图； 图3是本实施中所述频谱分配方法的应用实施例的步骤流程图； 图4a和图4b相结合是本实施例中同时存在评价函数F1与F4两个目  标时的收敛曲 线示意图； 图4a和图4c相结合是本实施例中同时存在评价函数F1与F5两个目  标时的收敛曲 线示意图； 图4a和图4d相结合是本实施例中同时存在评价函数F1与F10两个目  标时的收敛 曲线示意图； 图5是本实施例中Monto-Carlo  50次，维度30，迭代次数1000统计  表； 图6是本实施例中单目标与双目标精度比较统计表； 图7是本实施例中Monto-Carlo  50次，维度30，算法比较统计表； 图8是本实施例中授权用户最优定价随着可出租的闲置频谱资源增加  而变化的 示意图； 图9是本实施例中授权用户收益随着可出租的闲置频谱资源增加而变  化的示意 图； 图10是本实施例中认知用户收益随着可出租的闲置频谱资源增加而变  化的示意 图； 图11是本实施例中不同公平加权系数δ3对系统效用随用户数量变化的  影响的示 意图，其中δ3分别取不同值0.9、0.5和0.1。