认知无线电系统的一种联合频谱分配算法

在认知无线电系统中,博弈论算法从频谱共享池中获取频谱困难.为了提高自身传输速率,同时使频谱可以充分利用,采用图论算法快速地初次分配频谱,联合博弈论方法优化信道.仿真结果表明:在传输功率的约束下,联合频谱分配算法提高了自身的效用(速率),能够充分利用频谱资源,合理分配功率,仿真验证了图论和博弈论联合的算法是有效的.     

认知无线电网络中的分布式动态频谱共享

研究了基于认知无线电技术的动态频谱共享,基于重复博弈理论设计了一种分布式动态信道接入和功率分配算法。在不影响主用户通信的情况下,每个认知用户能够根据自己的QoS需求和本地信息进行分布式信道选择和功率分配,在系统频谱效率和业务QoS之间进行有效折中。该算法具有较好的收敛性,能最大程度地满足用户的业务需求,更适用于异构网络和业务的应用。     

认知无线网中基于队列博弈的频谱选择算法

针对认知无线网络中分布式分组数据自适应传输问题,提出了一种新的基于队列博弈的频谱选择算法.该算法将数据传输问题建模成频谱选择的潜在博弈,考虑主用户占用频谱的影响,利用排队理论分析并构建用户效用函数,通过自主调整频谱选择策略实现频谱分配及跨层优化传输时延、分组损失率.仿真对比表明,所提出的算法存在纳什均衡,更有效地降低了分组传输时延及数据损失率,更加快速地收敛到策略均衡点,且具有更小的复杂度.     

认知无线电网络中的合作频谱分配算法（增刊修改稿）

研究认知无线电网络中的动态合作频谱优化分配，给出了基于图着色理论的频谱分配模型，针对固定拓扑提出了加权分布式贪婪算法WDGA、基于公平性的分布式贪婪算法BFDGA及改进的随机分布式算法IRDA，分别实现了基于吞吐量、公平性及合作开销的频谱优化分配；针对可变拓扑提出了一种快速信道调整算法FCAA，在保证吞吐量和公平性性能的前提下可以明显减小开销。     

认知无线电中频谱分配方法研究

为了解决频谱分配中的授权用户定价博弈问题,提出了一种基于博弈论的认知无线电频谱分配方法,结合控制理论中参数整定的思想对该方法中的参数进行了整定.将信道分配模型等效为博弈论中的差别双寡头市场模型,给出了认知用户的效用函数;根据博弈论中的Bertrand、Cournot均衡理论,给出了基于Cournot模型的利润函数和基于Bertrand模型的授权用户信道竞争价格的动态博弈算法.分析稳定的纳什均衡解与速率调整参数的关系,提出了利用控制理论中指数函数模型研究博弈过程速率参数快速整定和分析的方案,得出纳什均衡点和边际成本的关系,较高的边际成本可以获得高的出租信道价格,并通过仿真实验证明了指数函数模型整定速率参数方法的有效性.     

一种认知无线电系统中联合的频谱分配新算法

本文从认知无线电系统实际应用出发,首先应用图论算法快速的预分配频谱,同时为再次分配提供了公平性,然后用博弈论思想对初次分配的信道优化,完成认知用户之间的频谱再次分配.最后仿真表明频谱的资源可以充分利用,在传输功率的约束下,每个认知用户提高自身的速率,合理地分配功率,证明了本文图论和博弈论联合的算法的有效性.     

认知无线电中基于非合作博弈的功率分配方法

提出了一种适合于认知无线电网络的功率控制方法．基于信扰比的代价函数,借助兼顾认知用户公平性的惩罚因子,构造一种新的支付函数．基于该支付函数提出了一种非合作博弈功率控制模型．结合博弈理论,证明了该博弈模型纳什均衡解的存在性和惟一性,同时得出该纳什均衡解是帕累托最优的．仿真结果表明,基于该博弈模型功率分配方法收敛性比传统算法好,通过设置合适的惩罚因子等参数,3~5次迭代即可收敛,满足系统实时性要求,同时系统通过量较传统算法有1~4倍的改善．     

基于次用户权重和能耗的无线电频谱分配博弈

为了在认知无线电系统中公平分配频谱,基于古诺博弈对频谱分配模型加以改进。融合中心凭借各认知用户的提交结果整理出当前的空闲频谱,依据次用户提交正确结果的概率为其设置权重系数,将能够反映认知用户检测能力强弱的权重系数体现在价格函数中,基于重置的价格函数和次用户的感知损耗参数,得到改进的效用函数。仿真结果表明,改进算法存在纳什均衡,体现了融合中心分配频谱的公平性,能提高系统的整体检测性能。     

基于动态古诺博弈的认知无线电频谱贸易算法

为解决认知无线电频谱分配问题,提出了一种新的基于动态古诺博弈的频谱租借贸易算法。该算法考虑认知无线网络中频谱租借市场容量及次用户频谱价值两者均动态变化的特点,将用户之间的频谱租借贸易建模成动态古诺博弈,同时根据用户之间的频谱供需关系动态调整用户贸易的频谱价格及收益,促使每阶段用户效用最大化并达到频谱分配的目的。分析了频谱供需关系变化对贸易的影响,并通过仿真证明了该算法相比于静态古诺博弈模型能达到更高的频谱利用率。     

两种标准联合的认知无线电频谱分配算法

为了提高认知无线电系统频谱分配的公平性,本文提出了采用两种协作式标准计算子图的认知无线电系统的频谱分配算法．首先对一些子图采用CMSB标准,频谱分配完之后,对其他一些子图采用 CMPF标准．系统仿真结果表明,系统公平性相比于原来的改进的算法有了明显的提高,同时本文算法的瓶颈认知用户信道容量得到了较大程度的改善．     

认知无线电网络中基于演化博弈的协作频谱感知技术

 提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法．对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法．理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量．     

定价机制下认知无线电网络频谱接入算法

为了研究认知无线电网络中认知用户频谱接入的决策问题,将认知用户的频谱接入过程视为非合作博弈过程,并考虑到授权用户享有频谱的优先使用权,基于带有服务台故障的M/G/1排队理论建立了系统模型,分析了认知用户个体最优接入策略和社会最优接入策略,并在此基础上提出定价机制使认知用户追求个体利益最大化的目标与社会目标一致,实现社会福利最大化.实验结果表明,基于定价机制的频谱接入策略可以使频谱资源得到相对的优化配置,满足社会整体利益需求.     

感知无线电网络中最优的分布式功率分配

在干扰温度模型下,将分布式感知无线电网络与授权系统的频谱共享问题转化为有约束的非线性功率优化问题. 为了提高多个测量点场景下感知无线电网络的吞吐量,提出了一种全局最优的分布式功率分配算法. 该算法利用原始-对偶方法求解,通过有限的信息交换,实现了吞吐量最优的功率分配. 理论分析和仿真结果表明,算法的收敛结果满足干扰温度约束,系统吞吐量明显提升.     

认知无线电网络子载波和功率分配

在干扰温度和总发送功率的限制条件下,提出了一种基于正交频分多址（OFDMA）接入方式的认知无线电网络上行链路子载波和功率分配算法,目标为最大化系统吞吐量。算法在初始分配方案的基础上不断调整,最终逼近最优分配方案。仿真结果表明,提出的算法在大幅度降低计算复杂度的同时,达到了接近穷举方案的性能。     

认知无线电网络频谱竞标和定价

为充分利用空闲的电视(TV)广播信道,给出了一个层次化频谱贸易模型,分析了TV广播机构、运营商、用户驻地设备间的交互. 将多个TV广播机构和多个运营商间的频谱贸易建模为双向拍卖,给出了简单易行的算法. 使用演化博弈理论描述认知用户在选择运营商时的动态行为,用中心化算法实现网络选择的演化过程;用非合作博弈描述运营商间的接入价格竞争. 为追求最大化利润,运营商应合理地联合决定所需的TV信道数和业务接入价格. 数值结果揭示了频谱贸易模型性能. 所提的方案改善了无线频谱使用效率,提高了经济和社会效益.     

Novel Spectrum Allocation Algorithm Based on the Activities of Primary Users for Cognitive Radio Networks

In traditional cognitive radio (CR) network, most existing graph-based spectrum allocation schemes don’t take on-off behavior of primary users (PUs) into consideration. In this paper, a novel spectrum allocation algorithm based on the activities of the PUs is proposed. The proposed algorithm mainly focuses on the vacant probability of licensed spectrums. And it allocates the vacant spectrums considering the interference to the neighbor cognitive nodes and the probability fairness of different cognitive nodes during the allocation. Based on the definition of the obtained benefit of cognitive node, new utility functions are formulated to characterize the system total spectrum utilization and fairness performance from the perspective of available probability. The simulation results validate that the proposed algorithm with low system communication cost is more effective than the traditional schemes when the available licensed spectrums are not sufficient, which is effective and meaningful to a real CR system with bad network condition.     

基于可变间隔的认知无线电频谱检测机制

为灵活控制认知无线电网络中媒体访问控制（MAC）层频谱检测的成本,提出了一种基于可变检测间隔（FSP）的频谱检测机制,该机制充分利用授权用户状态分布的统计信息,通过引入控制因子,使认知用户可以适时改变检测间隔,在检测所造成的损失时间与检测次数之间折衷。仿真分析表明,FSP检测机制比传统的固定间隔检测更有效地控制检测成本。