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.      

基于干扰门限的动态频谱接入及性能分析

如何在不干扰授权用户(主用户)正常通信的情况下提高次用户使用频谱的效率,这是认知无线电系统中需要解决的关键问题。在主用户优先的基础上,提出了基于干扰门限的动态频谱接入系统的M arkov频谱占用模型,并基于该模型对动态频谱接入过程进行了分析。为了进一步降低次用户间的相互干扰,通过对次用户接入概率的设计,以协调各类次用户间的频谱接入。在3种优化准则下,对次用户依据概率接入的基于干扰门限的主用户优先的动态频谱接入系统进行了仿真。仿真结果表明,基于干扰门限的主用户优先的动态频谱接入系统能大大提高次用户的接入机会,最大程度地提高了次用户的吞吐量。在比例公平准则下次用户接入的性能,与最大化吞吐量准则相比体现了更好的公平性,与最大化最小准则相比能够获得更大的吞吐量,因此基于比例公平准则可以使得系统在高效性和公平性间得到很好的均衡。     

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。     

认知无线电系统中检测时间和检测周期的联合优化

认知无线电中频谱感知是实现动态频谱接入的重要前提和核心环节,检测时间和检测周期是频谱感知算法中非常重要的两个参数,它们的取值直接影响了频谱空穴的检测概率和主次用户的碰撞概率。从最大化次用户的平均频谱利用率出发,在目标检测概率的限制下,提出了检测时间和检测周期联合优化的二维单目标最优化问题,基于能量检测,建立了联合优化的数学模型,并进行了理论推导和分析,找到了使认知系统频谱利用率最大的检测时间和检测周期求解方法。通过与仿真结果的比较,验证了理论推导的正确性。仿真结果表明,次用户频谱利用率分别随检测时间及检测周期的增加先增大后减小,存在使次用户频谱利用率最大的最优值。     

基于Q-learning的动态频谱接入算法研究

设计了一种基于Q-learning的动态频谱接入算法.该算法的利用Q-learning自适应能力强的优势,帮助认知用户感知合适的信道并接入,认知用户通过不断地与环境交互学习选择回报率最高的信道,实现频谱资源的二次利用.最后对该算法进行了仿真,仿真结果表明所提算法能够提高认知用户吞吐量,降低与主用户冲突概率,且能以较快的速度收敛,这对于解决频谱资源利用问题有着重大的意义.     

基于博弈理论的认知无线电频谱分配

在认知用户效用函数的基础上,应用寡头市场博弈模型来解决频谱分配中的授权用户博弈问题.根据认知用户的效用函数以及Bertrand、Cournot均衡理论提出了授权用户信道竞价的动态Bertrand博弈算法.理论与仿真结果表明:稳定的纳什均衡解与速率调整参数有关,当速率调整参数小于0.020时,可以在较短的时间内获得稳定的信道价格;同时,纳什均衡点与边际成本有关,较高的边际成本可以获得较高的信道价格.     

基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法

针对认知无线电（cognitive radio,CR）信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）为模型对认知无线电网络用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出了基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法.该算法利用网络信道的历史频谱感知信息对主用户接入信道的状况作出估计,以认知用户吞吐量最大化为目标进行频谱接入.同时,通过贪心算法得到此优化策略的次优解,降低了最优策略的计算复杂度.论文分析了认知用户接入吞吐量与网络中信道数目以及信道状态转移概率之间的关系,将贪心算法与随机检测接入算法进行了仿真比较.仿真结果显示,该算法获得的吞吐量比随机检测接入算法提高了约25％,能够更有效地做出接入策略.     

基于协作的动态频谱租赁序贯博弈

针对认知无线电频谱共享问题,在主用户与多接入感知用户共存的场景下,提出并分析了一种频谱租赁分层模型。该模型中感知用户间的竞争接入采用分布式异构机会功率控制方式;主从网络之间的竞争与协作采用序贯博弈。对博弈的完全信息模型给出了逆向归纳法求解方案,对不完全信息场景给出了一种近似求解方案。理论分析与仿真结果证明了所提出的模型与算法能够保证主用户的保留支付,并在两个层次(主从网络之间以及感知网络内)上公平的共享频谱。     

一种基于博弈论价格机制的频谱分配算法

为了提高认知无线电系统频谱分配的效率,建立了基于博弈论价格机制频谱分配系统模型,避免了价格因主系统频谱增加而降低的缺陷.该模型利用频谱政策服务器对特定区域的频谱进行统一分配,充分发挥了主系统的先动优势和次用户的后动优势.同时,根据次用户对不同频段的偏好引入差异性的概念,设计了认知无线电的静态博弈算法.该算法在深入分析频谱需求函数、次用户效用函数、主系统成本函数和主系统效用函数的基础上,以最大化主系统和次用户效用为设计目标,验证了纳什均衡点的存在性.仿真结果表明,在主系统对称和非对称2种情况下,所提算法能够有效地改善主系统的频谱利用率,提高主系统和次用户的效用.     

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.