一种基于博弈论的联合功率和速率控制算法

提出了一种基于博弈论的适用于CDMA系统上行链路的分布式联合功率和速率控制算法.算法假定每个移动台都能实施联合功率和速率控制,所有移动台是非合作性的.移动台的目标是根据自己当前无线信道,使自己收益(payoff)最大.仿真结果表明:文中算法性能优于固定速率功控算法,并且收敛到唯一的纳什均衡点.     

基于非线性代价函数的博弈功率控制算法

针对认知无线电中博弈功率控制算法的特点,对代价函数进行改进,提出了一种基于信干比的非线性代价函数博弈功率控制算法(NPGP-NL),证明了NPGP-NL算法纳什均衡的存在性和唯一性,并用Matlab软件对NPGP-NL算法做了仿真,结果表明:NPGP-NL算法使认知用户的发射功率降低,效用提高,且在一定程度上兼顾了系统的公平性。     

基于博弈论的协作中继策略

针对无线网络中协作节点公平、高效的资源分配,提出一种基于博弈论的协作中继策略.设置节点的中继策略为其中继码元数和相应的中继功率,建立中继策略选择的联合博弈(JSPAG)模型.为求解JSPAG的双赢纳什议价解(NBS)策略并降低其运算复杂度,将JSPAG依次分解为码元分配博弈(SAG)和功率分配博弈(PAG).应用凸优化理论,分别证明SAG和PAG具有惟一的纳什议价解;使用低复杂度的策略搜索算法求得SAG和PAG的惟一NBS解.仿真实验表明:与直接传输策略相比,所提出的NBS策略能使协作节点获得公平的数据传输速率增益;与最大化系统速率策略(即不考虑用户间的公平性)相比,NBS策略能在获取节点间公平性的同时减小系统资源利用效率上的损失.     

基于博弈论的宽带无线系统功率控制算法研究

将博弈论理论应用于宽带无线系统中的多天线的功率控制,构建了分布式通用功率控制的框架. 将功率控制描述为N用户的非合作博弈,用效用函数表示各天线的服务质量（QoS）等级,用代价函数表示达到该等级需要付出的代价,将功率控制描述为最大化净效用（效用函数与代价函数之差）的过程. 同时提出了一个符合该框架的功率控制算法,并证明了该算法收敛于唯一的纳什均衡点,且具有适应不同的QoS等级的可调因子     

可变扩频增益CDMA系统的功率速率联合控制

为了使移动通讯系统获取最大容量,针对可变扩频因子码分多址接入(CDMA)系统,给出了一种基于信干比(SIR)平衡的功率速率联合控制方案.该方案根据反馈的SIR动态地改变数据的速率和功率,其中功率控制优先于速率控制,当信道变化缓慢时,数据率保持在一个相对稳定的值上,调节发射功率来维持SIR平衡;当功率调节无法弥补信道的衰落时,则通过调节速率来维持SIR的平衡.仿真和分析结果显示,功率速率联合控制的方案显著地提高了系统的性能;参与判断改变数据速率的时隙数目的选取应针对不同的信道衰落环境来设置.     

基于非合作博弈的自适应功率控制算法

针对开放性频谱共享模型,提出了一种基于非合作博弈的自适应功率控制算法. 该算法分为外部更新和内部更新,在外部更新时,用户进行周期性信息交互;在内部更新时,用户自适应控制功率. 仿真结果表明,该算法与传统的分布式算法相比减少了信息交互量,并且能得到近似最优解.     

一种分布式天线无线通信系统中的功率控制算法

提出了一种基于平均信道增益矩阵的分布式天线无线通信系统下行功率控制算法.该算法根据接收端通过理想信道估计获得的信道状态信息(CSI),对各中心基站经光纤传送的发射功率在其所属各天线单元处进行加权分配,在保证整个覆盖区域内的所有移动台达到平衡的信干比的前提下使各个中心基站的发射功率达到最小.仿真结果表明,与现有的分布式天...     

基于格形图预测的WCDMA功率控制算法

基于格形图预测算法原理,建立使用二进制码元模拟功率控制事件的系统模型,设计了一个格形状态图,根据其状态相似性定律调节发射功率.该算法可用于宽带码分多址WCDMA(wideband code division multiple access)系统的功率控制仿真中.结果表明,它能有效实现WCDMA系统功率控制过程,相对传统功率控制算法能提高系统容量,减少系统仿真时间.     

基于效用函数的CDMA系统下行联合功率速率分配

研究了码分多址(CDMA)系统中下行联合功率速率分配问题. 利用效用函数作为资源分配策略的优化目标,提出了双环结构的功率速率分配算法,即外环在保证用户公平性要求条件下动态调整传输速率;在外环控制速率分配的基础上,内环系统根据系统效用最大化原则分配功率;同时外环速率控制要受到内环功率分配结果的影响. 算法在保证不同用户间公平性的基础上,提高了系统资源利用率.     

用于多小区OFDM系统的分布式上行功率控制算法

为了协调小区间干扰,提高边缘用户性能,研究了OFDM系统多小区间的功率分配问题.基于非合作博弈理论,给出既可以保证每个用户信干比最小又考虑其他小区同信道干扰的效用函数.通过求解最大效用函数值,得到一种多小区分布式上行功率控制算法.该算法中每个小区只需本地信息就可以协调小区间干扰,实现了用户间公平性与频谱利用率的最佳折中.通过仿真分析,讨论了算法的参数选取,验证了算法的收敛性.仿真结果表明,与等功率分配相比,虽然吞吐量下降了17%,但是公平性提高了1.7倍.     

无线传感网络功控算法的收敛性及公平性

为了解决无线传感器网络设计的"节能"问题,提出基于博弈论的功率控制机制以较好地降低网络能耗.对无线传感器网络的能耗限制问题做了理论分析,通过对无线传感器网络和博弈的映射分析,研究了基于博弈论的分布式自适应功率控制算法.OPNET仿真结果表明:该算法能降低能耗,减少引入的网络开销,增加网络寿命.该算法采用优化动态反应来更新发射功率等级就能收敛到纳斯均衡,保证网络的公平性.     

电厂循环水系统优化控制及其遗传算法求解

循环水系统作为火电厂的重要组成部分,其优化运行问题已日益引起人们的高度重视.在分析调速水泵的运行特性和高效区约束条件的基础上,给出了基于最小轴功率的循环水系统效率优化模型,并用遗传算法求解,得到最优决策向量.实验结果表明:该优化模型和求解算法能够有效地寻求循环水系统的最优运行组合和最佳调速比,使水泵运行在高效区内,提高循环水系统运行效率;与约束变尺度算法相比,遗传算法更具优越性,其求解速度较快,求解质量较高     

基于不完全信息博弈论的发电厂竞价策略

研究了电力市场的特点和现状。首先分析了发电厂商竞价上网的基本过程,然后建立了具有约束条件的发电厂商竞价数学模型,最后给出了基于博弈论和概率论的竞价策略。     

一种基于情景感知的Ad Hoc网络功率控制算法

针对战场复杂恶劣环境下 Ad Hoc网络节点易受自然或人为因素影响发生故障,从而造成网络分割并导致通信中断,提出了一种基于情景感知的分布式功率控制算法(DPCAC)。DPCAC 采用 DS证据理论对影响节点失效的多“情景证据”进行融合,推理得到节点的生存状态,依据情景数据库中的信息构建拓扑矩阵,找出故障集并通过调节邻居节点的功率改变网络结构,进而达到恢复通信的目的。仿真实验表明,DPCAC可有效修复网络通信中断的链路,并可在网络恢复连通后通过调节功率降低不必要的能量消耗。     

基于伯川德模型的发电企业价格博弈分析

随着我国电力工业从集中管理垄断经营模式向电力市场开放模式的根本转变,电力市场中过度的价格竞争开始显现。运用博弈论的方法,通过伯川德模型分析发电企业间的价格博弈和市场竞争,指出发电企业实施产品差异化、构筑企业核心竞争力、合理规划行业企业数量是解决我国电力市场不合理竞争的有效方法。     

基于率失真理论的低复杂度码率控制算法

为降低计算复杂度和提高图像质量，提出了一种新的码率控制算法.基于率失真理论，推导出了基于平均绝对差（MAD）的码率（R-Q）模型.编码过程中根据图像的复杂度分配帧层的目标比特数，在宏块层利用宏块的复杂度和运动信息计算其权重，并使用拉格朗日方法最小化失真度，确定宏块的最优量化器.实验结果表明，与测试模型8（TMN8）算法相比，该算法不用计算方差，计算量得到明显降低.与测试模型7（TMN7）和TMN8的算法相比，该算法能将码率更精确地控制在目标码率附近，减少了跳帧，图像质量更加稳定且有所提高.     

基于博弈论的突发灾害下区域间交通信号协调控制技术

构建了基于博弈论的区域间交通信号协调控制策略模型。对模型参数进行优化选择。提出了区域间交通信号协调控制的运作时机。开发了软件包,结合Paramics V6仿真软件对模型进行了验证。验证结果显示模型能够有效降低大范围路网内车辆的平均延误,提高行车速度。     

干扰信道中基于竞争博弈的准最佳功率分配方案

频率选择性高斯干扰信道下多用户总速率最大化的问题被建模成一个带有补偿函数的非合作博弈模型．补偿函数也近似成子信道之间进行博弈的模型(子信道博弈)．通过子信道之间的迭代计算,子信道博弈能够达到一个纳什均衡,也就是渐近最佳补偿．接着提出了多领导斯坦克尔伯格均衡的概念,来描述带有渐近最佳补偿函数的非合作博弈的均衡点．利用凸优化技术,开发了一种迭代多水平面功率注水算法,来达到斯坦克尔伯格均衡．在该均衡点上,所有用户都会工作在准最佳速率区域边界上．仿真结果表明,迭代多水平面功率注水算法所能达到的总速率比迭代功率注水算法有明显的提高,并且能达到一个准最佳的可达速率区域．     

新型自适应控制算法及在电力系统中的应用

为了提高自适应控制算法的稳定性及抗干扰能力,分析并改进了递推最小二乘法的迭代环节,在每步迭代估计中都考虑了两个时刻点的估计误差,从而得出一种抗干扰能力更强的参数估计方法,结合加权的最优控制器得到一种新型的最优自适应控制算法.与另一种电力系统稳定器算法进行了仿真比较,结果显示,这种新型的最优自适应控制算法具有较强的控制稳定性和抗干扰能力.