认知无线电(CR，cognitive radio)^[1-2]能通过动态频谱接入的方式有效地解决频谱资源匮乏的问题.未授权用户即次用户(SU，secondary user)可通过改变自身的参数暂时使用授权用户即主用户(PU，primary user)空闲的授权频谱，从而提高频谱利用率.当主用户突发出现在该频谱时，次用户必须在第一时间退出该频谱，并寻找一个新的空闲频谱继续传输未传完的数据，而不能对主用户造成干扰，这个过程叫做频谱切换.按照频谱共享方法，把频谱切换分为主动频谱切换和被动频谱切换.主动频谱切换中次用户可根据长期的观测和历史统计信息，在主用户到达之前预测出空闲信道^[3].在被动频谱切换中目标信道是按需寻找的.当次用户需要切换时才通过即时的频谱感知来寻找目标空闲信道^[4].

在讨论频谱切换时，大多假设次用户对频谱的感知不存在漏检和虚警等错误情况，但在实际网络中不可避免地存在这些非理想检测的情况.Wu等^[5]建立了一个基于学习和体验质量驱动的频谱切换方案.Wang等^[6]在考虑了漏检和虚警的条件下，通过设计系统参数使多个用户频谱判决负载均衡.笔者利用抢占优先恢复(PRP，preemption resume priority)M/G/1排队网络模型，提出一个具有错误数据重传机制的被动频谱切换算法.当发生漏检或主次用户同时切入到同一信道时，主次用户会产生碰撞冲突，必然会引起传输数据的不准确.笔者考虑将这部分传错的数据重新传输，建立一种具有错误数据重传机制的频谱切换算法.笔者利用次用户的传输时延和扩展数据传输时间2个参量，分析了具有错误数据重传机制的频谱切换算法的性能.主要讨论了次用户的切换时延、等待时延和错误重传时延对扩展数据传输时间的影响.

1 算法描述

笔者将CR网络抽象成一个分时隙的系统.假设CR网络中存在M个相互独立的信道，每个信道有高优先级和低优先级的2种序列，高优先级对应主用户，低优先级对应次用户.主用户对授权信道有优先使用权，可中断正在传输的次用户，对于相同优先级的用户则采取先到先服务的策略.笔者利用PRP M/G/1排队网络模型描述频谱利用情况，讨论次用户在不同的信道中进行多次频谱切换的时延问题.为简化分析，假设每个主用户有1个初始信道.每个次用户分配1个初始信道.在1个信道的同一个时隙只能有1个用户传输数据.

非理想频谱检测中存在虚警和漏检2种情况：当没有主用户到达时，次用户检测错误，以为有主用户到达，即发生虚警；当有主用户到达时，次用户错误地检测为没有主用户，即发生漏检.笔者分析了2种漏检类型，一种是次用户在感知信道时，没有感知到信道中的正在传输数据的主用户，以为该信道为空闲，称为Class-A.另一种是次用户在占用某信道传输数据的同时，没有感知到主用户的到达，发生漏检，称为Class-B.

当次用户传输时，如果有主用户到达或发生漏检和虚警等感知错误的情况，都会中断次用户的传输，此时次用户必须停止数据传输，进行频谱感知、频谱判决和频谱切换等过程.频谱切换开始时，次用户必须花τ个时隙去感知寻找空闲信道，即τ为感知时间.为了实现目标信道接收端和发射端的一致，需要有t_h个时隙的握手时间.因此，如果次用户将工作信道切换到其他信道，切换过程所花的总时间为σ_c=τ+t_h+t_s，其中t_s为执行切换信道的时间.如果次用户停留在原信道，则切换过程所花的总时间为σ_s=τ+t_h.

次用户通过多次频谱感知选择的一系列目标信道称做目标信道序列.图 1举例说明了次用户在切换过程中可能发生的5种情况.图 1中的event代表中断事件，即有主用户到达或发生虚警.2类漏检都不会增加中断次数，只会增加错误重传时延.因此，次用户多次中断的传输过程描述如下.

1)开始SU_A在初始信道Ch 1上.第1次中断，SU_A没有发生漏检，且准确感知到空闲的信道Ch 2，则SU_A从Ch 1切换到空闲的Ch 2上.

2)第2次中断，在SU_A没有发生漏检的情况下，SU_A通过频谱感知，发现所有信道都忙，因此不能直接切换到空闲的信道中.SU_A在Ch 2上等待W_s后，Ch 3空闲.在Ch 2上的PU的忙的时段为Y_P.由于W_s < Y_P，则SU_A在Ch 2上等待W_s后切换到Ch 3上.

3)第3次中断，SU_A没有发生漏检，SU_A通过频谱感知，发现所有信道都忙，且W_s>Y_P，则SU_A停留在Ch 3等PU的数据传完后继续传输未传完的数据.

4)第4次中断，SU_A发生漏检，主次用户会发生冲突碰撞，进而产生错误重传时延E[Re].SU_A通过频谱感知，发现所有信道都忙，且存在W_s < Y_P，则SU_A在Ch 3等待W_s后，切换到Ch 2.在重传一部分数据后，再传输新的数据.

5)第5次中断，SU_A发生漏检，会产生错误重传时延E[Re].SU_A通过频谱感知，发现所有信道都忙，且存在W_s>Y_P，则SU_A停留在Ch 2等主用户的数据传完后，先重传发生错误的数据，然后再传输新的数据.最后，SU_A在Ch 2上完成所有的数据传输.综上，SU_A的目标信道序列为(Ch 2, Ch 3, Ch 3, Ch 2, Ch 2).

2 次用户的扩展数据传输时间分析 2.1 传输时延分析

次用户从传输被中断开始到找到合适的信道重新传输数据为止，称这段时间为1次切换的传输时延.其中包括感知时延、握手时延、切换执行时延、等待时延和错误重传时延.假设主次用户的到达过程服从泊松分布，主次用户在信道η上的到达率分别为λ_p^(η)和λ_s^(η).对应的服务时间分别为X_p^(η)和X_s^(η)，主次用户服务时间的概率密度函数分别为f_p^(η)(x)和f_s^(η)(x).λ_p^(η)、λ_s^(η)、f_p^(η)(x)和f_s^(η)(x)4个CR网络中的流量参数可通过文献[7]得到.定义w_i^(k)为次用户被中断i次后在信道k上的到达率，Φ_i^(k)为次用户被中断i次后在信道k上的服务时间.ρ_p^(k)为由于主用户的占用使信道k忙碌的概率，ρ_i^(k)为次用户被中断i次后占用信道k使该信道忙碌的概率.假设SU最大允许的中断次数为n_max，如果次用户被中断的次数大于n_max，则丢弃已传数据，寻找新的信道重新传输.因此信道k被占用的概率ρ^(k)为

$ \begin{array}{*{20}{c}} {{\rho ^{\left(k \right)}}=\rho _{\rm{p}}^{\left(k \right)}+\sum\limits_{i=0}^{{n_{\max }}} {\rho _i^{\left(k \right)}}=}\\ {\lambda _{\rm{p}}^{\left(k \right)}E\left[{X_{\rm{p}}^{\left(k \right)}} \right]=\sum\limits_{i=0}^{{n_{\max }}} {w_i^{\left(k \right)}E\left[{\mathit{\Phi }_i^{\left(k \right)}} \right] <1} } \end{array} $

(1)

首先分析错误重传时延.如果发生漏检或PU和SU同时切入到同一个空闲信道，PU和SU就会发生碰撞冲突，产生错误重传时延.发生碰撞后，SU需要等待t_re个时隙才会发现冲突错误.SU在感知空闲信道时，可能会出现连续漏检的情况，因此在完成1次切换的错误重传时延为

$ E\left[{{\mathop{\rm Re}\nolimits} } \right]=\sum\limits_{b=1}^{{b_{\max }}} {b\left({{\sigma _{\rm{c}}}+{t_{{\rm{re}}}}} \right){{\left({{P_{\rm{M}}}+{P_{{\rm{PU}}}}} \right)}^b}} $

(2)

其中：b_max为SU在1次中断中发生连续漏检的最大次数，P_M为漏检概率.SU准确感知到1个空闲信道，在切入该信道时正好有PU到达，则会产生碰撞.发生这种情况的概率为P_PU.由于PU的到达过程服从泊松分布，则在σ_c时间内出现PU的概率为

$ {P_{{\rm{PU}}}}=1 - {{\rm{e}}^{ - {\lambda _{\rm{p}}}{\sigma _{\rm{c}}}}} $

(3)

将式(3)代入式(2)可得出错误重传时延为

$ E\left[{{\mathop{\rm Re}\nolimits} } \right]=\sum\limits_{b=1}^{{b_{\max }}} {b\left({{\sigma _{\rm{c}}}+{t_{{\rm{re}}}}} \right){{\left({{P_{\rm{M}}}+1 - {{\rm{e}}^{ - {\lambda _{\rm{p}}}{\sigma _{\rm{c}}}}}} \right)}^b}} $

(4)

其次分析在单次切换中的切换时延.假设SU正在1个信道中传输数据，如果发生Class-B类漏检，SU同样要等待t_re个时隙才会发现冲突错误，然后重新频谱感知，寻找新的目标信道.令E[D_i，B]为除去Class-B类漏检的影响，SU从需要切换到找到1个可用的目标信道所产生的时延.令P_D为检测概率，即P_D+P_M=1，则第i次中断产生的总时延E[D_i]为

$ E\left[{{D_i}} \right] - {P_{\rm{D}}}E\left[{{D_{i, {\rm{B}}}}} \right]+{P_{\rm{M}}}\left({{t_{{\rm{re}}}}+E\left[{{D_{i, {\rm{B}}}}} \right]} \right) $

(5)

SU被中断后通过频谱感知重新寻找信道.在SU通过频谱感知寻找空闲信道的过程中发生了感知错误，把忙的信道检测为空闲，即发生Class-A类漏检.如果发生Class-A类漏检，则SU可能需要多次数据重传；反之，SU的切换时延则与理想情况下的时延类似.联合考虑Class-A和Class-B两种情况，则E[D_i，B]为

$ E\left[{{D_{i, {\rm{B}}}}} \right]=\left({1 - {P_I}} \right)E\left[{{D_{i, A}}} \right]+{P_I}E\left[{{\mathop{\rm Re}\nolimits} } \right] $

(6)

其中：E[D_i，A]为除去发生漏检中Class-A和Class-B的2种情况，SU从被中断开始到找到1个合适的目标信道的时延.在σ_c时隙内有SU到达的概率为1-e^-λ_sδ_c，对这些到达的SU而言，有2种情况会使其将忙碌的信道感知为空闲.1)SU的感知发生漏检；2)信道中低优先级的序列为空.因此SU在感知信道的过程中发生错误的概率为^[6]

$ {P_{\rm{I}}}=\left({1 - {{\rm{e}}^{ - {\lambda _{\rm{p}}}{\sigma _{\rm{c}}}}}} \right){P_{\rm{M}}}\Pr \left\{ {{Q_{\rm{s}}}=0} \right\} $

(7)

其中Q_S为排队系统中SU的队列长度，由排队论的知识可知

$ \Pr \left\{ {{Q_{\rm{s}}}=0} \right\}=1 - {\lambda _{\rm{s}}}/{u_{\rm{s}}} $

(8)

将式(7)和式(8)代入式(6)中，可得

$ \begin{array}{l} E\left[{{D_{i, {\rm{B}}}}} \right]=\left[{1-{P_{\rm{M}}}\left({1-{{\rm{e}}^{-{\lambda _{\rm{s}}}{\sigma _{\rm{c}}}}}} \right)\left({1 - {\lambda _{\rm{s}}}/{u_{\rm{s}}}} \right)} \right]E\left[{{D_{i, A}}} \right]+\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{P_{\rm{M}}}\left({1 - {{\rm{e}}^{ - {\lambda _{\rm{s}}}{\sigma _{\rm{c}}}}}} \right)\left({1 - {\lambda _{\rm{s}}}/{u_{\rm{s}}}} \right)E\left[{{\mathop{\rm Re}\nolimits} } \right] \end{array} $

(9)

将式(9)和式(4)代入式(5)中，可得次用户单次切换的切换时延E[D_i]的表达式.

最后，分析单次切换中SU的等待时延.SU通过频谱感知，如果感知到空闲信道则等待时间W_s=0，即不需要等待可直接切换到该空闲信道中.如果感知到所有信道都为忙碌，通过连续感知获得最小W_s的信道.假设W_s < Y_P，则SU切换到该空闲信道中，则E[D_i，A]=W_s+δ_c.假设W_s>Y_P，则SU就停留在原信道等待，等PU的数据传完后再传SU的数据，则E[D_i，A]=E[Y_P]+δ_s.综上可得

$ E\left[{{D_{i, A}}} \right]=\left\{ \begin{array}{l} E\left[{{Y_{\rm{P}}}} \right]+{\delta _{\rm{s}}}, {W_{\rm{s}}} >{Y_{\rm{P}}}\\ E\left[{{W_{\rm{s}}}} \right]+{\delta _{\rm{c}}}, {W_{\rm{s}}} <{Y_{\rm{P}}} \end{array} \right. $

(10)

其中：E[Y_P]为主用户忙时段的期望，E[W_s]为次用户等待时间的期望.由文献[3]可知

$ E\left[{{Y_{\rm{P}}}} \right]=\frac{{E\left[{{X_{\rm{P}}}} \right]}}{{1 - {\lambda _{\rm{P}}}E\left[{{X_{\rm{P}}}} \right]}} $

(11)

$ {\frac{{{\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{{\left({{X_{\rm{P}}}} \right)}^2}} \right]+\sum\limits_{i=0}^{{n_{\max }}} {{w_i}E\left[{{{\left({{\mathit{\Phi }_i}} \right)}^2}} \right]+\frac{{{{\left({{\lambda _{\rm{p}}}} \right)}^2}E\left[{{{\left({{X_{\rm{P}}}} \right)}^2}} \right]}}{{1 - {\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{X_{\rm{P}}}} \right]}}E\left[{{X_{\rm{P}}}} \right]} }}{{2\left({1 - {\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{X_{\rm{P}}}} \right] - \sum\limits_{i=0}^{{n_{\max }}} {{w_i}E\left[{{\mathit{\Phi }_i}} \right]} } \right)}}} $

(12)

式(12)中等待时间的计算比较复杂，为简化等待时间的分析，假设CR网络中各个信道的流量负载均衡，即各个信道的业务参数都一样.假设CR系统中总共有3个信道，且λ_P⁽¹⁾=λ_P⁽²⁾=λ_P⁽³⁾≡λ_P，λ_s⁽¹⁾=λ_s⁽²⁾=λ_s⁽³⁾≡λ_s，E[X_P⁽¹⁾]=E[X_P⁽²⁾]=E[X_P⁽³⁾]=E[X_P].假设SU的服务时间服从指数分布，则有f_s⁽¹⁾(X)=f_s⁽¹⁾(X)=f_s⁽¹⁾(X)=f_s(X)=μ_se^-μ_sx，则服务时间为E[X_s⁽¹⁾]=E[X_s⁽²⁾]=E[X_s⁽³⁾]=E[X_s]=$\frac{1}{{{\mu _{\rm{s}}}}}$.由文献[3]中附录A可得，经过第i次中断后次用户的达到率为w_i.次用户的到达率是反映网络流量的参数，与漏检和虚警无关.因此，经过第i次中断后次用户的达到率w_i不变，同样为

$ {w_i}={\lambda _{\rm{s}}}{\left({{P_i}} \right)^i}={\lambda _{\rm{s}}}{\left({\frac{{{\lambda _{\rm{p}}}}}{{{\lambda _{\rm{p}}}+{u_{\rm{s}}}}}} \right)^i} $

(13)

经过进一步的推导可知

$ {P_i}=\frac{{{\lambda _{\rm{p}}}}}{{{\lambda _{\rm{p}}}+{u_{\rm{s}}}}} $

(14)

虚警会使次用户产生不必要的切换，因此会增加次用户被中断的概率，而漏检对中断概率没有影响.结合文献[3]可知，次用户的中断概率为

$ {P_i}={\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{\mathit{\Phi }_i}} \right]\left({1+{P_{\rm{F}}}} \right) $

(15)

结合文献[3]中附录B的推导，由式(14)和式(15)可得，非理想频谱检测条件下，经过i次中断后次用户的服务时间为

$ E\left[{{\mathit{\Phi }_i}} \right]=\frac{1}{{\left({{\lambda _{\rm{p}}}+{u_{\rm{s}}}} \right)\left({1+{P_{\rm{F}}}} \right)}} $

(16)

$ E\left[{{{\left({{\mathit{\Phi }_i}} \right)}^2}} \right]=\frac{2}{{{{\left({{\lambda _{\rm{p}}}+{u_{\rm{s}}}} \right)}^2}\left({1+{P_{\rm{F}}}} \right)}} $

(17)

将式(13)、式(16)和式(17)代入式(12)中，可将等待时间简化为

$ \begin{array}{*{20}{c}} {E\left[{{W_{\rm{s}}}} \right]=}\\ {\frac{{{\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{{\left({{X_{\rm{P}}}} \right)}^2}} \right]+\frac{{2{\lambda _{\rm{s}}}E\left({{X_{\rm{s}}}} \right)}}{{\left({{\lambda _{\rm{p}}}+{u_{\rm{s}}}} \right)\left({1+{P_{\rm{F}}}} \right)}}+\frac{{{{\left({{\lambda _{\rm{p}}}} \right)}^2}E\left[{{{\left({{X_{\rm{P}}}} \right)}^2}} \right]}}{{1 - {\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{X_{\rm{P}}}} \right]}}E\left[{{X_{\rm{P}}}} \right]}}{{2\left({1 - {\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{X_{\rm{P}}}} \right] - \frac{{{\lambda _{\rm{s}}}E\left({{X_{\rm{s}}}} \right)}}{{1 - {P_{\rm{F}}}}}} \right)}}} \end{array} $

(18)

2.2 扩展数据传输时间分析

次用户从开始传输数据到完成所有的数据传输这段时间为次用户的扩展数据传输时间.扩展数据传输时间是SU本身的传输时间与多次切换的累积时延之和.假设1次用户的初始信道为η，令N为该次用户被中断的总次数，则它的扩展数据传输时间的期望可表示为

$ E\left[T \right]=\sum\limits_{n=1}^{{n_{\max }}} {E\left[{T\left| {N=n} \right.} \right]\Pr \left({N=n} \right)} $

(19)

其中：Pr(N=n)为SU被中断n次的概率，E[T|N=n]为SU被中断n次后传输完成所花的总的平均扩展数据传输时间.令s_{i, η}为SU被中断i次的目标信道，则有s_{0, η}=ηP_i^{s_{i, η}}为SU在目标信道s_{i, η}上被中断i次后又被中断的概率，则SU被中断N次的概率为

$ \Pr \left({N=n} \right)=\left({1 - P_n^{{s_{n, \eta }}}} \right)\prod\limits_{i=0}^{n - 1} {P_i^{{s_{i, \eta }}}} $

(20)

将式(15)代入式(20)中可得Pr(N=n).在频谱切换过程中次用户被分成多个片段传输，因此次用户被中断n次的扩展数据传输时间为次用户本身的传输时间与每次中断产生的时延之和，则有

$ E\left[{T\left| {N=n} \right.} \right]=E\left[{{X_{\rm{s}}}} \right]+\sum\limits_{i=1}^n {E\left[{{D_i}} \right]} $

(21)

将式(20)和式(21)代入式(19)中，可得

$ \begin{array}{l} \sum\limits_{n=1}^{{n_{\max }}} {\left[{\left({\sum\limits_{i=1}^n {E\left[{{D_i}} \right]} } \right)} \right]\left({1 - {\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{\mathit{\Phi }_n}} \right]\left({1+} \right.} \right.} \\ \;\;\;\;\;\;\left.{\left.{\left.{{P_{\rm{F}}}} \right)} \right)\prod\limits_{i=0}^{n - 1} {{\lambda _{\rm{p}}}E\left[{{\mathit{\Phi }_i}} \right]} \left.{\left({1+{P_{\rm{F}}}} \right)} \right)} \right] \end{array} $

(22)

3 实验仿真及结果分析

在Matlab实验仿真环境中，通过实验来分析具有错误数据重传机制的被动频谱切换算法的性能.仿真中假设CR系统中只有3个信道，且3个信道的信道特性相同，具有相同的业务负载.其中PU的服务时间为E[X_P⁽¹⁾]=E[X_P⁽²⁾]=E[X_P⁽³⁾]=E[X_P]=20(时隙/到达数)，SU的到达率为λ_s=0.01，服务时间为E[X_s⁽¹⁾]=E[X_s⁽²⁾]=E[X_s⁽³⁾]=E[X_s]=10.设定虚警概率为P_F=0.1，感知时间为τ=5.ρ_P为由于PU的传输使信道忙的概率，则ρ_P的范围为ρ_P=λ_PE[X_P] < 1-λ_sE[X_s]=0.9，若ρ_P+λ_sE[X_s]≥1，即λ_P≥$\frac{{{\lambda _{\rm{s}}}E\left[{{X_{\rm{s}}}} \right]}}{{E\left[{{X_{\rm{p}}}} \right]}}$=0.045，此时CR系统中PU的业务负载很大，没有空闲的信道供SU使用，则SU的平均扩展数据传输时间为无穷大.因此λ_P < 0.045.

3.1 扩展数据传输时间的比较

图 2比较了文献[3]理想频谱检测、文献[6]和笔者非理想频谱检测3种情况下，主用户的业务量和次用户的平均扩展数据传输时间.其中文献[6]是从漏检和虚警分别延长主次用户的服务时间的角度，来分析非理想检测对频谱切换性能的影响.假设漏检概率为P_M=0.2.由图 2可知，随着主用户的信道占用率ρ_P的增加，次用户的平均扩展数据传输时间增加.图 2中ρ_P=0.44时，出现了1个临界点，由式(10)可知，此时次用户选择停在原信道等待或切换到其他信道花费的传输时间是相同的.当ρ_P < 0.44时，则当次用户被中断时，会停留在原信道等主用户的数据传输完成后再继续传输未传完的数据.相反，当ρ_P>0.44时，当次用户被中断时，会选择切换到其他信道.因此，图 2中的临界点是2种切换策略的体现.除此之外，图 2还比较了文献[3]、文献[6]和笔者3种情况下，次用户的平均扩展数据传输时间.在相同主用户的业务负载下，文献[6]中非理想频谱检测下次用户的平均扩展数据传输时间最大，其次是笔者所提的算法，文献[3]中理想检测情况下的平均扩展数据传输最小.

3.2 不同漏检概率下主用户的到达率与次用户平均扩展数据传输时间的关系

图 3讨论了在不同漏检概率下主用户的信道占用率与次用户平均扩展数据传输时间的关系.由图 3可以看出，随着主用户的信道占用率增加，在不同的漏检概率下，次用户的平均扩展数据传输时间增加.漏检概率P_M也会影响次用户的扩展数据传输时间.由图 3可知，在主用户信道占用率相同的情况下，P_M越大，次用户的扩展数据传输时间越长.因为P_M越大，引起冲突重传的概率就越大，会增加次用户的错误重传时延.图 3中4条曲线都出现了临界点，原因与图 2类似，在临界点时，次用户选择停留在原信道和切换到其他信道所花的时间是一样的.在图 3中，当P_M固定为0.2、0.4和0.6时，随着主用户信道占用率的增加，次用户的扩展数据传输时间曲线的间隔越来越大.

3.3 不同主用户到达率下漏检概率和次用户的平均扩展数据传输时间的关系

图 4讨论了在不同主用户到达率下漏检概率和次用户的平均扩展数据传输时间的关系.主用户到达率的取值范围为0 < λ_P < 0.045.由图 4可知，当λ_P比较小时，不管漏检概率P_M多大，次用户的平均扩展数据传输时间都比较小.但随着信道上授权业务量的增加，发生中断的概率变大，则次用户的扩展数据传输时间势必会增加.图 4还可以看出，在主用户到达率相同的情况下，当漏检概率P_M < 0.5时，次用户的平均扩展数据传输时间增加得很少，基本不变；而当P_M>0.5时，次用户的平均扩展数据传输时间迅速增加，频谱切换的性能急剧下降.次用户的扩展数据传输时间对漏检概率存在一定的容忍度，可根据这一特点设计合适的目标信道选择算法.

3.4 接收端接收到正确数据概率的比较

图 5比较了文献[3]理想频谱检测、文献[6]和笔者非理想频谱检测3种情况下，接收端接收到正确数据的概率.在不考虑信噪比和环境噪声的情况下，接收端接收到正确数据的概率P_re与次用户被中断的概率、漏检概率和连续重传的次数有关.假设连续重传的次数为b_max=3.如图 5所示，在主用户业务量一定的情况下，漏检概率P_M由0.1增加到0.2时，P_re减小.随着主用户业务量的增加，P_re逐渐减小.此外，文献[3]中理想频谱检测和文献[6]非理想频谱检测2种情况下的P_re相同，而笔者提出的算法P_re最小.在文献[3]和文献[6]中，如果发生碰撞冲突，直接导致接收端接收到错误的数据，而笔者提出的具有错误数据重传机制的频谱切换算法，可通过重传提高接收端接收到正确数据的概率.因此，笔者提出的频谱切换算法在接收数据的准确性上更有优势.

4 结束语

为了分析认知无线电网络中次用户非理想频谱检测对频谱切换性能的影响，笔者提出了一种具有错误数据重传机制的被动决策频谱切换算法.在PRP M/G/1排队网络模型的基础上，对次用户的传输时延和扩展数据传输时间进行了公式推导，其中传输时延包括感知时延、切换时延、等待时延和错误重传时延等.通过实验仿真直观地验证了次用户的漏检概率对平均扩展数据传输时间的影响.讨论了在可容忍的数据传输时间限制下，次用户的漏检概率与主用户的业务负载的关系.该算法中接收端接收到正确数据的概率比理想情况下高很多，体现了该频谱切换算法的优势.