分布式基站覆蓋[1]是近年為實現以蜂窩小區結構發展起來的新方式。采用此技術可有效地擴大移動通信系統容量、調整覆蓋區、改善系統性能[2-3]。但這種完全分布式的網絡，其網絡結構和接入的基站都不確定，要自行組織、自主搜索，對資源和系統會帶來很大的開銷。對于極端應用，這樣程度的開銷是不可承受的，在多用戶情況下，資源分配和下行同步尤為困難。
　另外，使用認知無線電CR(Cognitive Radio)技術可以有效緩解頻譜緊缺問題[4]。目前普遍認為應采用多載波技術進行數據傳輸，其中正交頻分復用(OFDM)是最佳候選技術之一[5]。
　針對基于認知技術的有序分布網絡資源管理技術研究缺乏的現狀，同時利用分布式系統的優點，參考文獻[6]將認知無線電技術應用于有序分布網絡中，提出交叉覆蓋有序分布網絡結構。并在此基礎上，提出基于認知無線電技術的有序分布網絡的無線資源分配算法。
1 系統模型
1.1 小區結構
    圖1為有序分布式小區結構。小區天線單元AP1、AP2和AP3與連接它們的基站分布在邊長為2R1+R2(R1=2R2)的正三角形的頂點處，多個這樣的小區構成分布式基站系統。天線單元把小區分為4個區域，以一個天線單元為頂點，有3個以R1為半徑的60°扇區稱為單一覆蓋區，剩余部分R1為交叉覆蓋區?；纠肅R技術檢測各用戶在小區中的位置。

    小區中，基站分別為天線單元分配完全正交的3 bit擴頻碼字，以去除天線間的同頻干擾，同時保證高層傳輸的有效數據速率在空中接口所傳輸的數據速率的比重合理。下行鏈路使用OFDM區分不同的用戶。上行鏈路與下行鏈路類似，不同之處在于每個用戶都被分配一個擴頻碼，達到去除上行同頻干擾的目的。
    物理層，時域上的一幀被分作控制部分和數據部分，分別包括Nc和Nd個OFDM符號,分配結果通過控制部分發送給用戶。MAC層，基站為各用戶分配獨立的有限容量數據隊列,隊列中分組的服務次序是先到先服務。
1.2 CR技術的應用
　系統中CR的應用有：基站感知各子載波的干擾溫度，提取出各接入用戶的地理位置；用戶通過感知各子載波干擾溫度，可得到傳輸數據的子載波占子載波總數的比例；各子載波的頻率復用因子；小區內用戶分布信息的提取，這需要將“主基站優先子載波選擇算法”和“疏狀子載波選擇算法”相結合。

    基于MAXC/I調度算法，所提系統調度算法如下：
　(1)計算各用戶的效用函數。
    (2)選擇優先調度覆蓋區，為用戶排序。如果單一覆蓋區的用戶總優于交叉覆蓋區的用戶被調度，單一覆蓋區內用戶按照效用函數降序排列，交叉覆蓋區內用戶也按照效用函數遞減排列；如果交叉覆蓋區的用戶總優于單一覆蓋區的用戶被調度，交叉覆蓋區內用戶按照效用函數遞減排列，單一覆蓋區內用戶也按照效用函數遞減排列；如果不區分用戶所在區，則所有用戶按照效用函數遞減排列。
    (3)調度被選中的首個用戶隊列的分組。如果該用戶隊列分組都被發送出去，繼續調度優先級低的下一個用戶隊列分組，直到所有用戶隊列分組都被發送出去或物理層無資源。

     圖2、圖3和圖4分別給出基于上述6種框架，丟包率、平均分組時延和系統吞吐量性能仿真。由圖知，無論是否區分用戶地理位置優先級，區分“優先子載波”和不區分“優先子載波”得到的丟包率、平均分組時延和系統吞吐量都近似。單一覆蓋區用戶優先和不區分用戶覆蓋區情況下，得到的丟包率、平均分組時延和系統吞吐量都明顯好于交叉覆蓋區用戶優先的情況。這說明本文提出的疏狀子載波選擇方法可以在不降低系統性能的基礎上，大幅度降低計算的復雜度。此外也為系統資源分配次序提供了有益的信息，有利于系統資源的充分利用。

    圖5為基于上述算法，得到的子載波復用性能。對于單一覆蓋區用戶優先的子載波分配算法，區分“優先子載波”下的子載波復用次數高于不區分“優先子載波”下的子載波復用次數。對于交叉覆蓋區用戶優先的子載波分配算法和不區分用戶所處的覆蓋區的子載波分配算法，不區分“優先子載波”下的子載波復用次數高于區分“優先子載波”的子載波復用次數。這說明，單一覆蓋區用戶優先且區分“優先子載波”的算法對子載波的利用率比較充分。

    本文在有序分布式小區結構的基礎上，將認知無線電技術應用到系統中，并提出相應的調度算法和子載波分配方案。這種分配方案具有以下優點：比較充分地利用子載波分集增益，可以提高系統容量；簡單，不需要在整個子載波系統范圍內搜索和分配；靈活，可以根據業務負載量使用其他覆蓋區的優先選擇子載波。
參考文獻
[1] Wang Jiangzhou, SENIOR M, Zhu Huiling, et al. Distributed antenna systems for mobile communications in high speed trains[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2012,30(4):675-683.
[2] CASTANHEIRA D, GAMEIRO A. Distributed antenna  system capacity scaling coordinated and distributed MIMO[J].IEEE Transactions on Wireless Communication, 2010,17(3):68-75.
[3] Li Haoming, HAJIPOUR J, ATTAR A, et al. Efficient HetNet implementation using broadband wireless access with fiber-connected massively distributed antennas architecture[J]. IEEE Wireless Communication,2011,6.18(3):72-78.
[4] CHEN K C, PRASAD R. Cognitive radio networks[M].New York: Wiley. 2009.
[5] 李孟達,柏鵬,彭衛東,等.基于認知無線電平臺的NC-OFDM系統設計與實現[J]. 電子技術應用, 2012,38(6):104-107.
[6] 王振,呂星哉,朱近康.有序分布式正三角形小區結構的功控算法和中斷容量分析[J].中國科學技術大學學報, 2009,39(5):449-455.
[7] KNOPP R, HUMBLET P. Information capacity and power control in single-cell multiuser communications[C]. International Conference on Communications, 1995,6.18-22(1):331-335.
[8] 隋延峰,楊鴻文,楊大成. 采用實時公平監測的改進最大C/I調度算法[J].北京郵電大學學報,2007,30(2):132-135.