6、认知无线电网络频谱占用模型与容量限制综述

认知无线电网络频谱占用模型与容量限制综述

频谱占用模型概述

在认知无线电（CR）网络中，为了提高频谱利用率，需要对频谱占用情况进行准确建模。现有的频谱占用模型大致可分为时间、频率和空间维度模型。

时间维度模型

为了重现时间相关性，有基于多个连续时间半马尔可夫链（CTSMC）过程的聚合和叠加的模拟方法。但这种方法存在局限性，其产生的相关性依赖于聚合过程的数量及其分布，且为了重现特定相关水平而需要聚合的过程数量和分布参数难以确定，需要进行模拟，这使得模型配置和应用变得复杂。另一种基于随机变量生成原理的方法，需要输入空闲和忙碌周期的特定分布、忙碌/空闲周期之间的期望相关系数以及空闲或忙碌周期的期望自相关函数（周期性或非周期性），算法会输出满足期望规格的忙碌/空闲周期持续时间序列。

频率维度模型

之前的模型主要描述单个信道频谱占用模式的统计特性，而频率维度模型将同一分配频段的信道作为一个整体考虑，并引入额外模型来描述频谱使用在频率维度的统计特性。在频谱域中，一个重要方面是信道占用水平的统计分布。同一频段内各个信道的占空比（DC）已被证明遵循β分布，其密度函数为：
[f_B^x(x; \alpha, \beta) = \frac{1}{B(\alpha, \beta)}x^{\alpha - 1}(1 - x)^{\beta - 1}, x \in (0, 1)]
其中(\alpha > 0)和(\beta > 0)是形状参数，(B(\alpha, \beta))是β函数。另外，Kumaraswamy分布也可使用，其密度函数为：
[f_K^x(x; a, b) = abx^{a - 1}(1 - x^