基于次用户检测能力的认知无线电频谱共享博弈

基于博弈论研究认知无线电系统中主用户和次用户频谱共享方法. 认知无线电系统中,主用户出售空闲频谱给次用户,以获得收益,次用户则通过博弈竞争空闲频谱资源. 由于不同的次用户检测能力各异,主用户对次用户的频谱共享意愿也不同. 根据次用户的检测能力强弱为认知用户设置优先级,提出将反映次用户检测能力的终端设备剩余电量百分比体现在价格函数中,从而得到新的效用函数. 通过仿真表明了该博弈算法能使频谱分配更加有效、公平、合理.      

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户时主用户干扰的目的.仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量.     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户对主用户干扰的目的。仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量。     

改进的认知无线电系统中频谱共享博弈算法

为提高博弈策略的合理性和有效性,提出了一种分布式的频谱共享博弈算法.考虑主用户的二次边际成本函数,得到满足稀有频谱资源分配属性的价格函数;设计了节省信道开销的动态次用户信任度机制,对干扰主用户通信的次用户进行惩罚,从而优化频谱共享环境;引入主用户价格反馈机制,实现算法分层,保证主用户和次用户获得最大的效用,并提高频谱的利用率.仿真分析也表明了所提出的博弈算法能使频谱分配更加合理和有效.      

基于多目标遗传算法的认知无线电频谱分配

频谱共享技术是认知无线电的关键技术。基于多目标遗传算法,将认知无线电网络的最大系统效益和次用户间的最大比例公平作为目标函数,运用图论着色频谱分配模型,实现认知无线电中空闲频谱在次用户间的动态分配,并与颜色敏感图论着色算法(CSGC)进行了比较。通过仿真验证了该算法在认知无线电网络中进行频谱分配的可行性,且性能优于CSGC算法。     

基于授权用户活动性的认知无线电频谱分配算法

考虑授权用户工作状态的切换概率对认知无线电系统的频谱分配的影响,提出了一种新的认知无线电频谱分配算法.在定义收益期望的基础上,从概率角度提出了两个新的效用函数,分别反映认知系统总的平均信道收益期望和收益期望公平性;并给出了算法的具体步骤.仿真结果表明:与传统的信道分配算法相比,新算法在认知系统总的频谱利用率效用上优势明显;在授权用户工作状态频繁切换时表现出了较好的系统公平性,更具有现实应用意义.     

一种改进的基于博弈论的动态频谱共享算法

针对基于博弈论的主次用户共享频谱问题,提出了改进的次用户博弈效用函数,该函数中的频谱需求度参数不仅考虑了次用户因为业务不同而导致对频谱需求不同这一因素,而且还考虑了可以共享到的频谱数量对需求的影响,次用户共享的频谱越多,则对频谱的需求度会相对降低。文中提出的效用函数中的需求度是共享频谱的函数,是一个变量,它更加准确地描述了认知无线电系统中次用户对频谱需求的特性,可以更好地体现频谱分配的公平性。分析了频谱需求度函数对博弈频谱共享算法的影响,通过理论分析和仿真证明了所提出算法的正确性,并且存在纳什均衡。     

认知无线电网络频谱共享中的带宽竞争

 在认知无线电网络中,考虑多个主系统以频谱数量竞争向次级用户租借频谱的频谱共享问题,而次级用户以机会方式使用该频谱.将此视为垄断市场的竞争问题,提出了一个频谱买卖的市场模型,每个主系统在服务质量(QoS) 限制条件下,最大化自身的利益.对于次级系统而言,利用效用函数来获得逆需求函数.采用分布式算法得出了动态博弈的解及收敛区域.数值结果表明动态博弈的解在收敛区域内能收敛到纳什均衡解.     

一种新的基于认知用户通信效用的频谱共享算法

摘要：本文提出了一种新的基于认知用户通信效用的频谱共享算法,研究传输功率和比特误码率受限情况下的频谱分配问题。详细分析了瑞利衰落模型下的认知用户效用函数及其优化问题,在此基础上给出了一种基于注水线不断调整的功率分配机制,进而获得了认知用户的最优通信效用,并将该机制应用到频谱分配中,提出了一种基于“二分法”的频谱分配算法。研究中分别考虑了三种不同的优化模型,理论和仿真分析表明,“最大化比例公平”模型在保证用户之间频谱分配公平性的同时能够获得接近“最大化系统总效用”模型的通信总效用。     

基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配

针对频谱分配过程中会出现用户间的干扰问题,提出了一种基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配算法.该算法的基本思想是将认知用户间频谱的竞争转化为以信道选择为策略空间的博弈模型,通过调整发射功率和利用改进后的效用函数来选择最优的分配策略.实验结果表明:该算法在实现频谱动态分配的同时减小了对授权用户的干扰,提高了系统总吞吐量.     

一种低复杂度的最大化资源效用的最优感知节点数目优化算法

协作频谱感知技术是认知无线电中的重要技术.首先定义了认知网络的效用函数,该函数考虑了协作频谱感知中的感知错误概率和感知用户所占用的资源以平衡感知性能和资源利用效率.然后推导了在所有感知用户的信噪比相近的情况下,为达到资源效用最大化所需要的最优的感知用户数目.仿真结果表明通过最优感知用户数目的选择,认知网络的效用高于其他算法,并和穷举算法的效用接近,但是计算复杂度大为降低,从而降低融合中心的计算能耗,有助于绿色节能认知网络的实现.     

认知无线电网络中基于需求拍卖竞价的频谱分配算法

在认知无线电网络中,为了实现对频谱资源更加高效合理的分配,对原有基于拍卖模型的分配算法进行改进。引入供求理论加入需求因子和补贴函数,提出了一种基于需求拍卖竞价的认知无线电频谱分配算法。根据拍卖模型及动态频谱分配的特点,使用基于需求的系统总体效用最优的分配准则。在估价时考虑到了认知用户对频谱需求情况的不同,优先分配需求急迫的认知用户并对无线环境较差的用户进行竞价补贴以确保相对公平。通过仿真验证结果表明,本算法较之前提出算法在系统效用方面基本相当,公平性得到了明显提高,复杂度也得到了降低,提升了系统的整体效能。     

认知无线电中基于频谱聚合的需求改进型频谱分配算法

在认知无线电中,合理的频谱分配算法是提高频谱利用率的关键。针对现有频谱分配算法对不连续频谱的利用率较低的问题,提出一种基于频谱聚合的需求改进型频谱分配算法。该算法建立在图论着色模型的基础上,综合考虑了认知用户可用频谱的多样性、不连续频谱的可聚合性以及频谱聚合的最大范围限制等因素,并联合频谱聚合技术与用户的当前需求信息进行设计。算法提出了3种不同的标注准则,通过仿真对比了不同准则下的系统效益。结果证明,所提算法在频谱紧张、用户需求较大的认知环境下,不仅有较好的系统分配率和吞吐量,也能兼顾到认知用户间的公平性。     

基于频谱差异的动态频谱分配博弈算法

基于博弈论的认知无线电动态频谱分配,是目前认知无线电领域研究的热点之一。考虑到频谱差异性,采用古诺博弈(Cournot game)模型,在原有的定价函数中加入频谱相似度矩阵,提出了新的效用函数,使得更接近于实际网络环境。性能分析表明,考虑了频谱差异性的分配算法较原来算法更具多样性,适合实际网络分配。     

协作认知无线电网络资源双拍卖算法研究

为提高无线频谱资源利用率,针对认知无线电网络次用户具体资源需求,提出了一个基于VickreyClarke-Groves(VCG)拍卖机制的两层双拍卖频谱资源分配算法TACC,在实现频谱高效分配的同时,保证了主、次用户以及中继节点的效益.首先给出主用户、中继节点以及次用户的效用函数;然后对主用户的频谱资源进行分配;TACC拍卖算法在第一层实现中继节点和次用户的虚拟拍卖,并在第二层拍卖实现中继节点竞争主用户的频谱资源,最后综合两层拍卖结果将主用户频谱通过中继节点分配给次用户.数值实验结果表明:主用户和中继节点的效益得到了保证,TACC算法在主用户效益上比随机算法平均提高3倍;当次用户数量少于80时,系统运行时间低于25s,随着主用户数量增加,算法运行时间呈指数型增长.     

认知无线电的频谱分配算法

认知无线电的频谱分配问题存在瓶颈用户,针对该问题,分析了并行频谱分配算法和CSGC(color-sensitive graph coloring)算法,提出在CMMB(collaborative-max-min-bandwidth)准则下,用并行分配算法来解决瓶颈用户问题,并对系统时间开销和频谱利用率等性能指标进行了仿真分析.结果表明,并行分配算法和CSGC算法的频谱利用情况大致相当,但并行算法的系统时间开销却明显减少,更有利于满足认知无线电中频谱快速分配的要求.     

认知无线电频谱共享的一种博弈论方法

提出了基于博弈论的认知无线电静态频谱共享模型,研究多个次级用户竞争一个主用户系统的空闲频谱。建立了基于自我约束机制的主用户系统的效益函数,主用户系统兼顾自身频谱需求与不浪费剩余的空闲频谱两方面来确定合适的价格,并引入了动态频谱共享算法,次级用户能不断调整自己的策略最终趋于纳什均衡,最大化自身效益。     

认知无线电中基于极大独立集的频谱分配算法

针对认知无线电系统的特点和要求,建立图论着色扩展模型,提出一种基于极大独立集的频谱分配算法.在不考虑频谱效益差异性的情况下,该算法能够有效兼顾频谱分配的利用率和公平性,并能够减小分配的收敛时间,更加适合认知无线电动态频谱分配的实际要求.对于算法的频谱利用率和公平性能,该算法与列表着色贪婪算法和列表着色公平算法进行比较,仿真结果分析验证了该算法的性能.     

基于water-level调整的认知无线电传输速率计算算法

在瑞利衰落模型下,根据认知用户的效用函数,来解决认知无线电中的信道规划问题,进而得到认知用户的传输速率。当认知用户传输功率和比特误码率受限时,其最终效用仅与water-level有关,因此文中提出了一种基于water-level调整的功率分配及算法,实现了认知无线电中载波及功率的合理分配,并得到了认知用户的传输速率.理论与仿真分析表明:该算法具有较低的运算复杂度和接近于最优算法的认知用户效用;调整因子仅与算法的收敛速度有关,而与用户总效用及信道的分配结果无关.     

认知无线电网络中基于图着色的动态频谱分配

动态频谱分配是解决认知无线电网络中频谱资源利用率低下的有效手段.针对现有频谱分配中认知用户"饿死"这一难点问题,以最大化系统接入率为目标,提出一种基于图着色的动态频谱分配算法.构造了基于图着色模型的效能函数,通过动态更新可用矩阵完成有效的频谱分配.一系列仿真实验表明,所提算法获得了较高的系统接入率,兼顾了系统的吞吐量和公平性,具有比现有算法更优的性能.