认知网络中基于快速多赢家多频段拍卖的动态频谱分配

针对传统拍卖方法在动态频谱分配中的低效问题,本文提出了一种基于FADM(fast auction with multiple bands and multiple winners)算法的动态频谱分配方法.FADM算法将传统的多物品拍卖问题转化为整数型0/1背包问题,从而可用动态规划寻求最佳的出清向量;新算法采用了保留价格和差异定价抑制共谋,且根据供求关系动态调整保留价格和竞标价格,兼顾了频谱分配的经济效益和社会效益.性能分析和计算机仿真结果表明,FADM算法可以使频谱有效利用率逼近实际需求率,同时尽可能提高分配收益.     

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.     

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.     

一种卫星认知无线网络高效频谱感知与分配策略

针对传统地面认知无线网络频谱感知机制直接应用于卫星通信网时存在的频谱感知效率与频谱利用率低下的问题,提出了一种新的适用于卫星认知无线网络的频谱感知与分配策略.该策略利用卫星覆盖范围大的优点,以卫星为频谱感知的中心节点,实现了对广域空间内多频段频谱的同步感知,克服了传统逐一频谱感知策略效率低下的问题.在此基础上,定义了频谱的有效性与可用度2个参数以表征空闲频谱特性.卫星节点和认知用户通过对空闲频谱的有效性与可用度进行综合分析,确定最佳可用频谱.理论分析与仿真结果表明,该策略提高了卫星认知无线网络频谱感知的效率,减小了认知用户与授权用户之间的频谱占用冲突概率.     

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。     

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。     

认知MIMO 无线网络中的多买家动态频谱接入技术

研究了认知MIMO无线网络中基于博弈论的动态频谱接入技术,以使得具有不同风险偏好的次级用户(买家)可以动态地选择竞标策略,同时主用户也可以根据系统情况,自适应地调整拍卖机制。基于非合作博弈设计了一个有限离散博弈模型,该博弈至少有一个混合策略的纳什均衡。基于自动学习机的概念,设计了一个有限反馈的分布式随机学习算法。仿真结果表明,所设计的算法具有良好的性能,与传统的固定竞拍机制和随机的选择竞价策略相比,该算法能够帮助主用户获得更高的利润,且让次级用户根据自身的风险偏好,选择一个合理的竞拍策略。     

认知无线网络中基于HJ-DQPSO优化的频谱分配机制

在认知用户和授权用户共存的认知无线网络模型中,为了解决认知无线网络中最大化网络效益和用户间接入网络的公平性联合最优化的多目标频谱分配难题,提出了一种新的基于 hooke jeeves（HJ）计算和量子粒子群（quantum particle swarm optimization,QPSO）理论的离散多目标组合优化机制,即 HJ-DQPSO 优化机制。该机制中,提出了采用 HJ 算法进行局部搜索,防止陷入局部最优,并对 QPSO 算法进行离散化处理以便更匹配离散的频谱分配模型。与现有的频谱分配算法进行仿真性能比较,实验结果表明,该机制具有逼近最优解、快速收敛、不易陷入局部最优、参数设置少的特点。在不同的优化目标情况下,能够较好地逼近频谱分配最优解而且可以实现快速收敛,在满足多个优化目标的情况下可以获得更合理的频谱分配方案。     

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。     

基于效用理论的多标拍卖信道分配算法

针对传统多标拍卖信道分配机制无法确保认知用户获得频谱资源公平性的问题,结合微观经济学中的效用理论提出了一种新的标价算法。该算法基于用户自身带宽需求和等待时间等因素对信道效用的影响,以信道效用为基准对信道进行等效标价处理,确保在系统效益最大的同时可获得频谱资源认知用户数量容纳性的最大化。对采用该算法与采用传统算法的系统中用户等待时间、需求满足情况及系统总体效益等关键技术性能在频谱资源充足与频谱资源匮乏两种情况下进行了仿真对比分析,结果显示该算法不仅能够在频谱资源充足时获得较好的系统效益,在频谱资源匮乏时能够在保证系统效益的同时大大提高了弱势用户获得频谱资源的概率,提高系统的公平性。     

基于博弈论多个授权用户的空闲频谱分配

针对认知无线电系统中授权用户的空闲频谱共享问题,利用博弈论的基本模型,改进一种线性导数迭代的频谱分配方法。该方法利用授权用户前一时刻的分配策略,根据系统的收益函数变化最快方向,并且自适应地进行迭代,达到快速纳什平衡。与传统线性迭代算法相比,避免了根据用户通信参数确定调整因子的过程,使认知用户在考虑自身条件,不影响授权用户正常通信的条件下,得到通信质量较好的频段,有利认知用户的通信,同样也使授权用户获得较多的频谱分配收益。仿真结果表明：该算法与传统线性迭代相比,在相同误差下缩短了迭代周期。     

一种基于历史信息的感知无线电动态频谱分配算法

在无线频谱资源分配过程中,历史分配信息通常包含大量有用信息,可为下一阶段的资源分配提供参考借鉴,从而改善资源分配算法的性能.简要介绍了基于图论冲突图理论的网络模型,分析了在感知无线电频谱资源分配算法中引入历史分配信息对算法的影响,构造了代表比例公平性的频谱资源分配算法.仿真结果表明,采用历史信息的算法与原算法相比在系统总带宽、公平性方面都有明显改善,并拥有较好的收敛性.     

一种基于历史信息的感知无线电动态频谱分配算法

在无线频谱资源分配过程中,历史分配信息通常包含大量有用信息,可为下一阶段的资源分配提供参考借鉴,从而改善资源分配算法的性能。简要介绍了基于图论冲突图理论的网络模型,分析了在感知无线电频谱资源分配算法中引入历史分配信息对算法的影响,构造了代表比例公平性的频谱资源分配算法。仿真结果表明,采用历史信息的算法与原算法相比在系统总带宽、公平性方面都有明显改善,并拥有较好的收敛性。