基于博弈论的认知无线电自适应功率控制算法

针对认知无线电环境下的功率控制问题,给出了基于博弈论的非合作功率控制算法,并对其纳什均衡存在性和唯一性进行了证明。在此基础上,针对该算法中部分用户SINR远大于目标值而引起功率浪费的情况,通过一种反馈函数对惩罚因子进行自适应调整。仿真结果表明,与其他分布式算法相比,经过调整后的功率控制算法在保障主用户QoS需求的前提下,能够保证所有用户的输出SINR满足上下限阈值要求,并有效降低认知用户功率消耗,克服远近效应,达到用户公平共享频谱资源的目的。     

CDMA系统中基于公平性考虑的博弈功率控制算法

为解决CDMA系统中各用户与基站间距离的远近公平问题,提出了一种基于公平性考虑的非合作博弈功率控制算法。该算法综合考虑用户路径增益与发射功率等,设计了一种新的且存在唯一纳什均衡的代价函数,进而能够改善系统中的远近公平问题。仿真结果表明,与传统的功率控制算法相比,提出的功率控制算法具有用户发射功率降低,而且用户获得的SIR是远近公平的,并且用户获得的收益也是远近公平的优势。系统的远近公平问题得到了很好的改善。     

基于信干比的认知无线电自适应功率控制算法

该文以空时编码(STBC) MC-CDMA网络系统为认知无线电通信平台,将一种基于SIR的非合作功率控制博弈算法应用于该认知无线电系统,并根据用户的SIR需求差异,对算法改进设计出新的自适应功率控制博弈算法(CR-NCPCG)。仿真结果表明CR-NCPCG算法以不同用户SIR需求为前提,通过不同用户功率的有效控制,实现了用户公平共享频谱资源的需求。     

CR系统中基于微分博弈的功率控制算法

该文针对认知无线电系统动态性的特点,将微分博弈理论应用在认知无线电系统的功率控制中,建立了功率控制的非合作微分博弈模型,提出了一种基于微分博弈的分布式非合作功率控制算法。该算法在满足认知用户平均功率门限和QoS需求的基础上,实现了分布式动态功率控制,获得了反馈纳什均衡解析解。仿真结果表明,该算法可有效控制各认知用户的发射功率,增加系统吞吐量,提高系统性能。     

认知无线电系统的顽健资源分配算法

摘 要：针对多用户下垫式认知无线电网络中参数不确定性问题,提出了一种顽健分布式功率控制算法。在干扰温度门限和次用户信干噪比（SINR）的约束下,考虑信道不确定性,实现认知系统功率消耗最小化。基于欧几里得球形不确定性描述,利用拉格朗日对偶分解理论给出了顽健功率控制问题的解。仿真结果表明,该顽健功率分配算法能同时满足主用户和次用户的QoS需求,与非顽健算法和传统SOCP算法对比可提升系统性能。     

新的认知无线电功率控制博弈算法

针对认知无线电系统中各种用户通信需求,采用多载波的码分多址(MC-CDMA)认知无线电(CR)系统,研究如何克服认知用户对主用户干扰和通信中断问题,给出了一种认知用户切换策略,为实现认知频谱资源的有效分配,提出了一种新的认知无线电功率控制算法。仿真结果表明,该算法既满足不同种类用户SIR要求,又达到了系统吞吐量的提高,实现了对不同用户发射功率有效控制,系统性能明显提高。     

基于认知无线电系统的新型合作功率控制博弈算法

以改进的空时分集OFDM-CDMA系统为基础，研究已认知频谱资源的公平分配问题，根据信道状况，吞吐量最大化和功率限制需求，提出了一种合作功率控制纳什议价博弈算法，以有效地降低认知用户（secondary users）的发射功率，提高网络吞吐量。仿真结果表明该算法满足了认知用户公平共享频谱资源的需求，在相同功率消耗情况下，网络吞吐量显著提高。     

基于多天线波束赋形的CRN分布式上行功率控制算法

针对工作于underlay模式的认知无线网络（CRN,Cognitive Radio Network）上行功率控制问题,本文提出一种基于多天线波束赋形,由认知基站和认知用户联合优化的分布式上行功率控制算法.联合优化的具体步骤为认知基站通过求解最大广义特征值问题完成多天线波束赋形优化;认知用户先将非线性功率优化问题转换为几何规划凸优化问题,再使用梯度法完成分布式发送功率优化;认知基站和认知用户交替优化,实现网络效用最大化.数值仿真显示,同只优化认知用户功率的上行功率控制算法相比,认知基站和认知用户联合优化的上行功率控制算法不仅能得到更大的网络效用值,而且对主用户的干扰具有鲁棒性.     

基于MMSE多用户检测的功率控制算法

在码分多址（CDMA）系统中,功率控制被认为是所有关键技术的核心,可以有效地克服远近效应和多址干扰的影响。提出了一种新的基于最小均方误差（MMSE）多用户检测的分布式功率控制算法。实验结果表明,该算法具有收敛速度快,功率控制效果好的优点,使用该算法可以有效降低系统内用户发射的总功率,同时系统容量也得到一定程度的提高。     

认知无线网络中一种非合作博弈功率控制算法

针对现有的功率控制算法中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,设计出一种新的效用函数,并根据此效用函数提出了一个基于非合作博弈的新的功率控制算法。首先,在效用函数中分别为信干噪比和功率设定了不同的代价因子,并将信道状态概念引入到代价因子里面,使其能够更加合理地控制用户,避免用户过度增加发射功率,同时减小了用户间的干扰;其次,证明了该算法纳什均衡的存在性和唯一性;最后,给出了所提算法的流程图。仿真结果表明,与Nash算法相比,在保证非授权用户服务质量( QoS)前提下,该算法功率消耗明显降低,并且具有较好的抗背景噪声性能;与K-G( Koskie-Gajic)算法相比,该算法保证了所有的用户的信干噪比满足上下限阈值要求,并且提高了系统容量。     

基于感知无线电非合作博弈功率控制算法的研究

本文基于Goodman提出的非合作博弈功率控制模型改进了代价函数。针对感知无线电系统（CR）中各用户的通信需求,采用多载波码分多址（MC-CDMA）感知无线电系统,解决感知用户对主用户干扰和通信中断等问题,为实现感知频谱资源的有效分配,提出了一种新的感知无线电系统功率控制博弈算法。通过仿真表明,该算法同几种经典算法相比,既满足不同种类用户SIR要求,又提高了系统吞吐量,实现了对不同用户发射功率的有效控制,且系统性能明显提高。     

Differential Game Based Cooperative Power Control in Cognitive Radio Networks

This paper presents a cooperative power control algorithm in Cognitive radio (CR) system. The algorithm is based on the economic concepts of non-cooperative differential game, with interference constraint at the primary user. Based on the model, optimal power allocated to each secondary user for data transmission can be derived to maximize the secondary users’ utilization. The algorithm can solve the interference problem between secondary users and primary user and achieve high power efficiency. It is shown by way of simulation that by introducing game theory in the power control algorithm, performance improvements can be obtained in terms of game theory in CR system.     

认知无线电中基于Stackelberg博弈的分布式功率分配算法

在underlay认知无线电场景中,为了让认知用户能随机地接入主用户正在使用的授权频段,且对主用户产生的干扰不高于主用户能够容忍的干扰温度门限,该文采用Stackelberg博弈机制进行认知用户的发射功率分配。将主用户作为模型中的leader,认知用户作为follower,认知用户使用主用户的授权频段时需以干扰功率为单位支付给主用户相应的费用,而主用户则可以通过调整价格,限制认知用户产生的总干扰功率不高于其所能容忍的干扰温度门限,以便获得最大收益。同时,不同认知用户间根据主用户制定的价格,进行非协作博弈。仿真结果表明,与集中式的最优功率分配算法相比,该文可通过简单的分布式功率分配算法获得与其相近的系统性能,且主用户与认知用户间只需进行少量的信息交互,这与需进行大量信息交互的集中式最优算法相比,具有较大的优势。     

基于认知无线电的新型非合作功率控制博弈算法

从认知无线电技术特性出发,在干扰温度门限的限制条件下,提出了基于新的代价函数功率控制博弈论算法,以有效地提高认知用户的信干噪比。根据信道状况、吞吐量最大化和功率限制的需求,将功率控制问题转化为一个干扰受限的多约束非线性规划问题。结合博弈论和最优化理论,证明了其纳什均衡的存在性和唯一性,给出了该模型的分布式求解算法。仿真实验表明,该算法可以有效提高认知用户的QoS和系统性能,充分利用无线资源。     

Power Control for Cognitive Radio Networks: A Game Theoretic Approach

In communication industry one of the most rapidly growing area is wireless technology and its applications. The efficient access to radio spectrum is a requirement to make this communication feasible for the users that are running multimedia applications and establishing real-time connections on an already overcrowded spectrum. In recent times cognitive radios (CR) are becoming the prime candidates for improved utilization of available spectrum. The unlicensed secondary users share the spectrum with primary licensed user in such manners that the interference at the primary user does not increase from a predefined threshold. In this paper, we propose an algorithm to address the power control problem for CR networks. The proposed solution models the wireless system with a non-cooperative game, in which each player maximize its utility in a competitive environment. The simulation results shows that the proposed algorithm improves the performance of the network in terms of high SINR and low power consumption.

     

Distributed joint spectrum detection and power allocation in multi-band cognitive radio networks

This article proposes a novel dynamic spectrum sharing scheme in distributed multi-band cognitive radio networks. A non-cooperative game has been utilized to model the spectrum sharing among secondary base stations (SBSs). A distributed joint spectrum detection and power allocation algorithm is designed for maximizing the downlink throughput of secondary networks. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm converges fast and achieves a better throughput performance than uniform threshold case. Meanwhile, the convergence of algorithm is proved by Nikaido-Isoda (N-I) function method.     

认知无线电中基于多次博弈的功率控制算法

基于博弈论对认知无线电网络中的功率控制问题进行了建模分析,提出了一种基于多次博弈的功率控制算法,证明了该算法中纳什均衡的存在性和惟一性。仿真结果表明,基于该博弈模型的功率控制算法收敛性比传统算法好,经过7次左右迭代即可收敛,满足系统实时性要求,同时又能够以较低的功率水平满足不同用户对信干比的要求,实现了对不同用户发射功率的有效控制,系统性能明显提高。     

认知无线多跳网中保证信干噪比的频谱分配算法

为解决无线多跳网络在固定频谱分配方式下所固有的信道冲突等问题,利用认知无线电的动态频谱分配技术,提出了一种适用于次用户组成的无线多跳网络的、underlay方式下的全分布式频谱分配算法。该算法将频谱分配问题建模成静态非合作博弈,证明了纳什均衡点的存在,并给出了一种求解纳什均衡点的迭代算法。大量仿真实验证明,该算法能实现信道与功率的联合分配,在满足主用户干扰功率限制的同时,保证次用户接收信干噪比要求。