EWA博弈抽象的认知无线电网络信道选择

通过协作频谱感知对信道可用性进行分析,构建网络可用信道的优先度表. 利用该优先度表,提出一种基于EWA学习博弈模型的信道选择算法. 与基于学习自动机算法和无悔学习算法对比的仿真结果表明,该算法可通过历史经验的学习选择对认知用户可用性最优的信道,能提高系统的有效吞吐量,并获得更好的资源分配公平性.     

基于协作干扰器的OFDM-CR保密通信系统功率控制

针对OFDM-CR系统中认知收发信机在独立并行高斯窃听信道上的安全通信与功率控制展开研究。以无协作干扰器的OFDM-CR 系统为对象,导出了最大化安全速率的认知发射机功率分配表达式;为了提高信道资源利用率,在 OFDM-CR 系统中引入协作干扰器,并讨论最大化安全速率的联合认知发射机与协作干扰器功率控制策略。首先不考虑主用户干扰约束,分析引入协作干扰器能获得安全速率增益的信道条件,并计算各子信道固定发射功率下的干扰功率,然后将安全速率最大化模型用混合整数非线性规划近似,基于启发式贪婪算法求解其次优解,最后就提出的功率控制策略与其他几种典型的功率控制策略进行了性能对比仿真,结果表明,提出的功率控制策略在不同条件下均有性能提升。