一种双重序贯检测的协作频谱感知方法

针对现有认知传感网在低信噪比条件下感知性能差、感知时间长、协作开销大的问题,提出了一种双重序贯检测的协作频谱感知(CSDS)方法。该方法首先在各传感器节点将数据进行分段处理,以各分段的能量作为一个样本点进行序贯检测,当各节点的对数似然比和大于门限时向融合中心发送协作信息,然后在融合中心再进行序贯检测直到作出判决。理论推导给出了平均样本数、平均感知时间等性能参数的精确表达式。采用Matlab的仿真结果表明:CSDS方法在低信噪比条件下,在保持感知性能的同时,所需平均样本数和平均感知时间低于能量检测的40%,且协作开销较现有协作序贯检测方法显著减少。     

采用分组数据的序贯频谱感知方法

针对传统的认知无线电频谱感知方法在低信噪比下感知时间长、系统吞吐量低的问题,提出了一种采用分组数据的混合型序贯检测(MSD)方法。该方法首先将次用户的感知数据进行分组形成超采样,然后由数学理论推导出最大化系统吞吐量的最优虚警概率,并且利用牛顿迭代法搜索最优虚警概率,最后在最优虚警概率下对超采样序列依次进行细检测和粗检测,快速获得检测结果。MSD方法采用分组数据进行频谱感知,能有效缩短感知时长,获得最大系统吞吐量,从而提高频谱利用率。蒙特卡罗仿真结果表明,在低信噪比下MSD方法比传统的序贯检测法和序贯能量检测法的平均归一化吞吐量增加了109%和21%,平均感知开销率减少了75%和49%。     

基于序贯与能量联合检测的频谱感知技术研究

认知无线电(CR)技术是一种提高频谱资源利用率的有效方法,频谱感知是其实现的前提和关键技术。针对序贯检测在个别情况下所需要的采样点数过多,达不到次级用户(SU)要求的问题,提出了一种序贯与能量联合检测(SEJD)的算法。首先同时用序贯与能量检测两统计量进行采样统计,先使用序贯检测进行判决,若当采样点数超过次级用户的要求,则直接用能量检测算法进行判决,得出判决结果。仿真结果表明:在相同的检测条件前提下,相比于能量检测(ED)算法和截断型序贯检测(truncated SD)算法,所提出的算法在检测概率和最大采样点数上有很大的提升,为确保频谱感知技术在信号检测上的快速性和准确性提供了理论依据。     

基于基站频谱借用的协作通信网负载均衡机制

针对现有基于信道借用负载均衡技术需要基站间信息的频繁交互而增加网络信令开销和能量消耗问题,提出一种将频谱感知技术应用于协作通信网络负载均衡的机制。该机制中基站利用能量检测频谱感知技术实时感知网络的频谱空洞,生成可借用的频谱集合。基站出现资源耗尽时调用可借用频谱集合,选择目标用户,并根据目标用户是否有协作给用户借用频谱。若用户不存在协作,则以最大化联合频谱空闲率和频谱质量的效用函数为目标给用户借用直接链路的频谱;若用户存在协作,则在直接链路选择的基础上,以最大化效用函数进行频谱和协作用户的联合选择。仿真表明该机制在网络公平性性能上提升了0.5%~1.1%,在容量性能上提升了0.61%~1.4%,在资源利用率上提升了0.63%~1.4%。     

认知无线电中分步序贯合作频谱检测算法

为了提高认知无线电环境下合作频谱检测的速度,提出了一种基于序贯检测的快速合作频谱检测算法.该算法可以在不降低性能的情况下提高检测速度,且具有与传统的基于能量检测器的硬合并合作检测算法相当的数据传输开销和实现复杂度.性能分析和数值结果表明算法的平均检测时间小于传统的合作检测算法的,而且可以通过调整参数进一步优化得到最小的平均检测时间.     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

基于离散频带的中继协作网络频谱聚合算法研究

随着移动通信的高速发展,传统的连续频谱分配策略已经无法满足当前用户的带宽需要。LTE-A建议采用频谱聚合技术,通过聚合离散的频谱碎片,解决用户对带宽资源的需求,动态地改善频谱效率。针对两跳中继协作通信系统,综合考虑频谱利用率和协作速率双重因素,提出了一种基于离散频带的中继协作网络中的频谱聚合方法。仿真结果表明,与传统的连续分配方法相比,该方法可以大幅度地提高系统吞吐量,改善频谱利用率,从而满足用户日益增长的带宽需求。     

基于序贯互惠均衡的委托代理信任研究

为了建立委托代理问题中的信任机制,利用序贯互惠均衡(sequential reciprocity equilibrium, SRE)和有限理性的思想分析了委托人和代理人之间两阶段信任博弈和重复信任博弈,结果发现只要互惠敏感度满足一定条件,委托人的最优策略是选择信任代理人,而代理人的最优策略是选择值得委托人信任,信任博弈对代理问题的治理具有有效性。     

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.     

面向非常规突发事件的应对方案序贯决策

针对非常规突发事件具有突发性和不可预测性等特点,在借助救灾专家判断偏好的基础上,应急决策者需要根据阶段性的处理结果和突发事件的演化趋势动态地调整救援方案.首先构建数学模型,详细分析动态博弈框架下应急管理中应急决策者与突发事件之间的序贯博弈过程.通过有限次序贯博弈获取未来应急资源的需求信息,形成资源调度的最优方案,为应急决策人员在突发事件爆发后应急救援资源的调度提供决策支持.最后通过具体的算例分析,探讨了运用序贯博弈模型生成最佳调度预案的方法.     

异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法

针对异构蜂窝网络中系统能耗较高的问题,提出一种能效优先的基于非合作博弈的功率控制算法。该算法将宏基站间的功率控制过程描述为博弈模型,并在效用函数中引入了基于干扰因素的自适应代价函数,得到各基站的最佳响应策略,之后经过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至能效最优的纳什均衡状态。仿真结果表明,所提算法与固定代价函数的功率控制优化算法相比具有较好的收敛性,系统能效有明显的提升,更适用于密集网络。     

基于合作博弈的网格资源管理研究

借鉴网格计算模型和博弈论思想,将网格环境中资源的分配问题转化为合作博弈问题,通过寻找合作博弈的纳什均衡点来解决资源的分配问题。提出了一种基于合作博弈的网格资源管理算法CGRM和作业调度算法GSA-CGRM来研究资源分配的均衡性问题,提出资源分配的新方法。     

柔性制造系统的合作博弈调度

有多个加工和装配设备的柔性制造系统的生产包括零部件的加工和产品的装配过程.为适应敏捷制造,此系统需要有效的实时生产调度.文中就此提出了一种调度方法,首先根据产品装配结构对问题进行分解,得到多个易于调度的简单问题,形成对应的Agent,然后应用合作博弈理论,根据各Agent的重要性和装配约束获得Agent的排序,依此顺序在机器上按照规则进行生产安排,能够得到满足产品加工约束的近似最优调度结果.最后通过实验对所提出的算法进行了验证.     

基于合作博弈的公差稳健设计方法

结合合作博弈理论和装配产品公差稳健设计建模,提出一种基于Nash仲裁均衡的公差稳健设计方法.首先将考虑稳健设计要求的装配产品质量与成本视为多目标优化对象,通过建立博弈决策方、效用函数,对各博弈方策略进行归属分类,将装配质量和成本多目标优化问题转化为多目标博弈决策问题,并建立相应的博弈模型及效用矩阵,最后采用合作博弈中的Nash仲裁法进行优化求解.该方法应用于车身前端装配总成的公差设计案例,通过与单目标优化方法比较,说明了其工程应用的有效性.     

网格环境下基于序贯博弈的性能-效率平衡型优化

为优化应用执行性能和提高系统资源效率,针对网格环境下的资源映射问题,文中提出了一种基于序贯博弈的优化策略.该策略根据平衡的思想,将资源映射过程分为活动分发和处理器分配两个阶段,通过有限次博弈后获得优化解.文中还给出了衡量应用执行性能的重要参数——信任度的计算方法.仿真实验检验了优化策略的可行性和有效性.结果表明,与Min-Min算法相比,文中的优化策略具有更低的时间复杂度、更优的应用执行性能和更高的资源效率.     

双层网络中一种协作博弈的动态资源分配方法

针对双层网络模型中宏小区用户层和毫微微小区用户层存在共信道信号互相干扰的问题,提出了一种协作博弈的动态资源分配(CGDRA)方法.该方法首先根据宏小区用户的路径损耗和QoS需求,对宏小区用户层的发射功率进行分配,然后以所有毫微微小区用户的数据速率之积作为效用函数,以毫微微小区用户的QoS需求为约束条件,构建了毫微微小区用户层总发射功率受限的协作博弈模型,并采用动态子载波分配算法和自适应功率分配算法得到了该博弈模型的低复杂度近似最优解,优化分配了毫微微小区用户的频谱资源和发射功率,提高了系统的传输速率.仿真结果表明:在双层网络中,CGDRA方法在系统数据速率和用户的公平性上获得了较好的折中;与最大最小公平性算法相比,系统的数据速率提高了30％;与最大速率算法相比更加公平.     

承运人联盟合作博弈机制设计

承运人联盟中,各成员追求各自收益最大化,成员与联盟的最优决策往往是不一致的,因而导致联盟不稳定.承运人面对产生的需求有2种选择：接受或拒绝.考虑该约束条件,在一个由承运人联盟运营的航运物流网络的基础上,以合作博弈理论和数学规划为框架建立了承运人联盟的合作博弈模型,并设计了运力互租价格为核心的收益分摊机制,该机制为联盟成员提供了补偿性支付.分别对联盟和成员的决策过程进行数学建模,运用逆优化技术使得两者的最优决策一致,进而实现了联盟和合作的可持续性.     

物流企业战略联盟合作博弈分析

在市场需求扩大化、竞争日益加剧以及信息技术不断发展的环境下,物流企业组建战略联盟成为参与竞争的必然选择。运用博弈理论对物流企业战略联盟中成员企业间的合作关系进行研究。通过改变博弈中的收益矩阵来影响博弈策略选择,并得出结论与解决思路。     

企业集团内部合作技术创新的博弈分析

企业集团内部各成员单位之间通过建立合作技术创新组织,可以更好地发挥各自优势,获得集团整体利益最大化。从博弈论角度对企业集团内部合作创新的成本与收益分配问题进行了分析。结果表明:协同合作博弈时的技术创新总收益要大于非合作时的技术创新收益;集团公司合作创新组织总存在帕累托最优;合作创新的收益可以运用Rub inste in的讨价还价模型在成员企业之间进行分配。     

基于合作博弈理论的汽车概念设计优化方法

将质量功能展开(QFD)与合作博弈理论相结合,提出一种汽车产品顾客满意度和成本优化设计的新方法.该方法主要包括:通过市场调查和QFD分析,获取顾客需求并转化为技术需求,建立顾客满意度水平评价模型;再通过确定博弈方、博弈效用和博弈策略分组,将顾客满意度和成本的多目标优化问题转化为合作博弈理论模型;然后采用联盟博弈的Shapley值法求解最优值.最后,通过某汽车车门开发示例计算与传统方法进行对比,验证了本文所提出方法的有效性.