优先级保护的分布式动态频谱分配算法

对认知无线网络中动态频谱分配算法进行了研究,在分析原有的ADP（Asynchronous Distributed Pricing）算法的前提下,运用合作博弈的理论提出了具有干扰价格因子的ADP算法,分配过程中所有用户发布自己的干扰价格,用户在选择信道和功率的时候需要考虑到自身的效用和对其它用户的干扰,可以在有效保证高优先级用户性能的前提下最大化网络效用。仿真结果表明,该算法可以达到纳什均衡并且具有极快的收敛速度,可以提高高优先级用户的信干噪比。     

基于并行分配算法的认知无线电频谱分配算法

针对传统频谱分配方式不合理造成频谱匮乏以及CSGC算法在频谱分配上消耗时间过长影响实时通信的问题,文中提出了一种基于并行分配算法的认知无线电频谱分配算法,其通过同时给各顶点进行上色,从而节省了时间开销。实验证明,并行算法不仅具有与CSGC算法同样的高频谱利用率,且其频谱分配时间开销更低,是一种理想的认知无线电频谱分配算法。     

超短波电台频谱动态博弈接入算法

在超短波电台通信中,用户移动性强、网络拓扑结构多变、网络环境复杂,目前的频谱分配方法无法满足其快速、准确地频谱接入的需要.博弈论作为一种重要的数学理论,在动态频谱接入中得到了越来越广泛的应用.以此为出发点,将博弈论与超短波电台频谱接入技术相结合,提出了时变信道的分布式信道选择算法和周期重启的分布式信道选择算法,使分布式...     

基于强化学习的合作频谱分配算法

为了解决认知无线电网络中的频谱分配问题,提出了一种基于用户体验质量的合作强化学习频谱分配算法,将认知网络中的次用户模拟为强化学习中的智能体,并在次用户间引入合作机制,新加入用户可以吸收借鉴其他用户的强化学习经验,能够以更快的速度获得最佳的频谱分配方案;并且在频谱分配过程中引入了主用户和次用户之间的价格博弈因素,允许主用...     

基于合作博弈的多信道认知无线网络中的频谱共享算法简

采用合作博弈对多信道认知无线网络中的频谱共享问题进行了建模分析,提出了次用户在各信道上的信干噪比乘积作为合作博弈的效用函数。次用户在各信道上保证对主用户的干扰小于一定门限的要求下,通过最大化各自效用函数的乘积来进行功率分配。由于最大化次用户效用函数的乘积问题是非凸的,通过变量替换将其转化为了一个等价的凸优化问题,利用该凸优化问题的对偶分解,提出了一种次用户间的频谱共享算法。仿真结果表明,所提算法在次用户和速率与公平性之间进行了有效折中。     

基于频谱数据库的分布式动态频谱接入算法

频谱数据库是一种直接获得频谱信息的方式,针对在复杂多变的网络环境中用户之间缺少信息交互,研究了数据库协助和没有数据库情况下的动态频谱接入算法。一方面,次用户通过历史感知数据估计信道的可用性而进行信道选择,另一方面,次用户通过数据库获得更加可靠的频谱信息从而做出策略。证明了用户之间的博弈是一个超模博弈,通过提出的分布式学习算法能收敛到一个纯策略纳什均衡点。仿真结果表明,提出的联合数据库感知算法和数据库协助算法比依靠感知的结果收敛更快,获得的系统吞吐量接近最大,减少了用户决策的时延,提高了频谱利用率。     

基于博弈论的无线资源管理算法综述

无线资源管理对实现资源的有效利用,保证用户的QoS起着重要作用。文章对基于博弈论的无线资源管理算法的研究状况进行了概述;根据不同的博弈类型,分别从非合作博弈、合作博弈、进化博弈等方面,对无线资源管理算法的基本思想和方法进行了阐述与分析。     

信息优先级保护的动态频谱分配算法

为提高海上无人艇编队无线网络频谱利用率,同时满足不同优先级信息的传输需求,提出了一种信息优先级保护的动态频谱分配算法。算法采用完全信息动态博弈模型,引入异步分布式定价（Asynchronous Distributed Pricing,ADP）算法设计效用函数。鉴于传统ADP算法在有较多通信余量时干扰价格定价过高,改进干扰价格定义。为体现优先级对分配的影响,在效用函数中加入信息权重。对效用函数成本部分进一步更改,可在实现高优先级信息优先传输的同时,依据通信速率需求合理分配信道通信容量。经过仿真验证,所提算法在吞吐量和可靠性方面优于基于节点优先级的分配算法。     

基于认知无线电的动态频谱分配算法研究

在认知无线电系统中,动态频谱分配技术是保证频谱高效利用的关键技术,基于图论的动态频谱分配模型是实现频谱动态分配的重要研究模型,而频谱动态分配算法是实现频谱动态分配的核心.本文主要通过介绍几种频谱动态分配算法来解决电磁频谱动态分配问题.     

CR系统中基于博弈论的频谱分配算法及仿真

在分析了无线电频谱管理现状及频谱资源紧张的前提下,引出频谱管理中的认知无线电技术,同时提出了基于博弈论的电磁频谱管理的模型化方法,深入地分析了博弈论算法的收敛性及效用函数的选择,并且通过Matlab仿真以最小化系统间总干扰为目标描述了博弈论模型在电磁频谱动态管理中的应用。     

基于多小区OFDMA网络的动态频谱分配算法

为了提高频谱效率,给二级认知用户提供更多的频谱接入机会,同时保证用户的服务质量(QoS),该文章基于传统的频率复用方法在多小区正交频分多址接入(OFDMA)系统的场景中提出了一种动态频谱分配(DSA)算法。该算法使得持有频谱执照者在认知无线电环境中在很大的区域内释放频谱给其他的二级市场,还建立了一个分配花费矩阵,使得小区间的干扰达到最小,保证了用户的服务质量(QoS)。与传统的频率复用方法相比,该算法有更好的频谱效率,并给二级市场的使用创造了更多的机会。     

基于线性加权的频谱感知算法研究综述

频谱感知技术通过认知用户对周围频谱资源的检测发现频谱空洞,从而可以动态地接入该频段,提高了频谱资源的利用率。多节点合作频谱感知可以解决单节点检测时可能发生漏检的缺点,因此合作频谱感知技术得到了快速的发展。研究了合作频谱感知技术中的加权算法,对每个用户分配不同的权值,然后对线性加权算法做了仿真,并通过对算法的改进,得到最终的检测结果。     

基于QoS保证的多种频谱资源联合分配算法

提出了基于静态、半静态和动态频谱资源共性特征指标的频谱可用性定义方法,并借鉴改进的最大加权时延优先(modified largest weight delay first,M-LWDF)算法的QoS需求定义方法,定义了用户的业务需求指标.在此基础上,提出了结合频谱可用性和用户业务需求的频谱分配方法和二次分配方法,其核心思想是将用户需求和频谱资源的可用性按照一定的方式量化,再采用简单的按大小一一对应的方式进行分配.与随机分配方案、先静后动的频谱分配方案的仿真对比表明,本方案在平均失败次数、平均总速率等性能方面具有明显的改善.     

恶意干扰下基于斯坦伯格博弈的无人机动态频谱分配

针对恶意干扰场景下无人机群动态频谱分配问题,构建了基于斯坦伯格博弈的动态频谱分配模型,干扰机为斯坦伯格博弈的领导者,无人机群为斯坦伯格博弈的跟随者,设计了不同博弈参与者的效益函数,并证明了该博弈存在稳定的斯坦伯格均衡解。在此基础上设计了一种分层动态频谱分配算法,针对领导者采用Q学习选择干扰信道的场景下,跟随者采用随机学习自动机来确定信道分配策略。仿真结果表明,所提算法能够得到无人机用户的最优信道分配策略,有效提升无人机用户的总吞吐量性能,实现效益最大化。     

基于拍卖理论和补偿激励的频谱共享新算法

针对认知无线电系统中主次用户频谱共享问题,提出了一种基于拍卖理论和补偿激励的频谱共享新算法,该算法基于简化的VCG(vickrey-clarke-groves)拍卖模型,引入次用户间的合作关系,并运用货币补偿激励原则,建立了相应的合作型竞争的频谱博弈模型。该博弈模型不仅具有非合作博弈模型可自动实施的决策模式特点,还兼有寡头联合模型的公平性的特点。理论分析和仿真结果证明了所提出算法的正确性和公平性。     

认知无线电频谱合作检测技术

认知无线电通过灵活地感知环境的变化,探测暂时未被使用的频谱孔,为未授权用户提供接入机会,大大地提高了频谱利用率,被认为是当前解决频带使用拥挤的最佳方案。频谱检测是认知无线电中极其重要的环节,目前频谱检测技术的研究主要包括两方面：非合作检测和合作检测。本文重点介绍认知无线电频谱检测的合作检测方式、系统模型、监测协议、检测机理及常用的检测算法等,并总结了目前频谱检测技术中有待解决的一些关键问题和技术。     

基于博弈论的认知无线电频谱分配模型

基于博弈论的认知无线电频谱分配问题,是目前认知无线电领域的研究热点之一.文章首先阐述如何利用博弈论对认知无线电进行分析,提出算法设计需要解决的四个方面的基本问题.在此基础之上进一步提出了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型,并重点对模型中效用函数的选择做了详细的探讨.     

基于非合作博弈论的多小区OFDMA系统动态资源分配算法研究

该文采用非合作博弈论的方法研究了多小区OFDMA系统中的动态资源分配问题,首先将各基站的发射功率平均分配给各子载波,然后由所有小区在每个子载波上独立地进行资源分配博弈,给出了用户调度与功率分配联合博弈框架。为了进一步简化,将用户调度和资源分配分开完成,通过将信道增益引入到定价函数中,提出了一种新的定价机制,建立了用户确定时的非合作功率分配博弈模型,分析了其纳什均衡的存在性和唯一性,并设计了具体的博弈算法。仿真结果表明,所提算法在保证吞吐量性能的同时,进一步提升了系统的公平性。     

基于非参量累积和的合作频谱感知

针对认知无线电网络中频谱感知的检测时延降低问题,提出了基于非参量累积和的合作频谱感知算法。本地认知用户预处理频谱观测数据,获得观测数据相对于信念值的正向漂移和负向漂移。为了缩短检测延迟,认知用户只将数据的正向漂移同步传输至融合中心。融合中心融合正向漂移得到判决信息,采用非参量累积和算法依时间序列顺序累加判决信息,判断主用户是否正在使用授权频段。为了解决不传输负向漂移引起的虚警问题,改进算法提出融合中心可以保留首次判决,经过等待时间间隔后再作出最终判决。相对于传统的软融合算法,改进融合规则的合作频谱感知算法具有较低的检测延迟。     

异构无线网络中基于覆盖概率的动态频谱分配算法

该文研究异构无线网络下行链路动态频谱分配(DSA)问题。首先考虑用户分布对下行链路干扰分析的影响及不同业务用户的信干比(SIR)要求,利用用户分布密度函数将小区内用户的SIR性能转化为小区基站的覆盖性能,在阴影衰落信道条件下,提出基于覆盖概率的干扰控制模型;基于该干扰控制模型,以网络效益最大化为目标,将DSA建模为非线性约束组合优化问题,进而结合贪婪思想设计了基于覆盖概率的DSA(CP-DSA)算法。仿真结果表明,CP-DSA算法能够提高网络效益,有效控制基站之间的干扰,满足用户的SIR要求。