认知无线电频谱共享中的博弈论算法

首先介绍了认知无线电技术和博弈论思想,然后按照不同的分类准则,考虑无线网络资源分配的实际情况,描述了两种常用的博弈论类型：非合作型博弈模型和合作型博弈模型。重点研究了两种博弈模型在认知无线电频谱共享技术中的资源分配问题。     

认知无线电中的频谱共享技术

针对频谱利用率低等缺点,分析了认知无线电技术的频谱共享技术,并提出了在频谱共享技术上存在的难点。     

认知无线电中的频谱共享技术

认知无线电（cognitive radio,CR）具有动态重用空闲频谱资源的能力,可以有效提高频谱利用率,是一种智能的频谱共享技术。文章给出了一种频谱共享的过程,阐述了频谱共享各个步骤包括频谱感知、频谱分配、频谱接入和频谱移动的概念、功能和研究现状,分析了频谱共享的关键技术,重点介绍了其中的频谱池策略、频谱分配算法和功率控制算法。     

认知无线电中的频谱共享技术

由于认知无线电网络的一些独有的特性,比如,可用频谱资源的动态变化以及与第一类用户的共存,使得认知无线电网络中的频谱共享技术面临着许多新的挑战。当前关于频谱共享技术的研究旨在应对这些挑战,并且主要从以下四个方面着手：网络架构,频谱分配行为,频谱接入技术和共享频谱的范围。     

认知无线电的频谱感知算法研究

频谱感知技术、频谱共享技术、频谱管理技术是当前认知无线电的三大核心技术,而频谱感知技术是实现后续的频谱共享和频谱管理的前提。因此主要对当前认知无线电频谱感知技术的基础理论、算法模型以及频谱感知的具体算法做了详尽的分类,并利用Matlab仿真平台对主要的频谱感知算法进行了仿真,并根据仿真结果,比较了各个算法的性能优劣性,可为认知无线电用户的算法选择提供参考,同时也为认知无线电后续的频谱共享和频谱管理工作奠定一定基础。     

基于认知无线电的空时域频谱共享研究

提出了一种更为实用的空时域结合频谱共享技术,深入探讨了影响其性能的指标,通过仿真分析可以得出,空时域结合频谱共享技术在频谱利用效率、用户通信中断概率、网络容量等方面的性能要优于传统的空域频谱共享技术及时域频谱共享技术。     

改进的认知无线电频谱共享博弈模型

提出了一种改进的认知无线电频谱共享模型.该模型综合考虑了主用户的收益受到所有次用户请求带宽的影响,以及每个次用户的收益受到其他次用户请求带宽的影响;同时,与次用户竞争的主用户能够通过选择最佳带宽定价来获得最大的收益,相互竞争或合作的次用户通过从有限的频谱中改变请求频谱带宽来获得最大收益.对改进模型的静态博弈、动态博弈及其稳定性、帕累托最优等特性的仿真结果证明该模型适应实际情况.     

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。     

认知无线电动态频谱分配新算法

动态频谱分配技术是认知无线电的一项关键技术,本文针对以OFDM为传输技术的认知无线电系统,提出了固定速率认知用户和变速率认知用户并存情况下的动态频谱分配新算法。本文算法以最小化每比特发射功率为目标,运用最小最大准则与分步求解的方法,对系统目标函数予以简化,在最大公平意义上对认知小区的空闲频谱资源进行动态分配。仿真结果表明,该算法具有较好的公平性,在固定速率用户功率最小化需求和变速率用户吞吐量最大化的需求之间取得了比较好的平衡,适用于两种需求用户并存环境下的认知无线电系统。      

雷达与通信共享频谱波形设计算法研究

现代电磁频谱环境随着通信、雷达等各领域的发展拥挤问题日益突出。为提高频谱资源利用率,本文从雷达发射端角度出发,通过波形设计手段缓解频谱拥堵问题,寻找满足具有良好自相关特性,频谱特定频带能量约束的波形序列。本文首先以凸优化为工具,建立数学模型,然后在问题模型凸松弛求解之后利用高斯随机化方法寻找优化信号,但是该方法计算复杂度高,因而又提出一种新的、运算次数更少的寻找波形的方法,核心思想是利用已知矩阵某行（或列）元素得到优化信号,同时证明了误差表达式与已知矩阵之间的联系,为解决频谱共享问题提供一种新的思路。仿真实验表明,该算法效果良好,可行集内信干噪比稳定可靠,而且能够明显降低计算操作次数。      

基于最大最小特征值之差的频谱感知技术研究

频谱感知技术是认知无线电系统的关键技术之一,该文基于阵列天线理论,利用并分析接收信号相关矩阵,并以其最大与最小特征值之差作为检验统计量,进而判断主用户是否存在,实现频谱感知。理论分析和仿真结果均表明,此方法的感知性能明显优于能量检测算法,并且有效地解决了噪声不确定度对检测性能的影响。     

认知无线电中基于信息简约的最大似然协同频谱感知算法

该文针对控制带宽受限条件下认知用户的协同频谱感知问题,提出了基于信息简约的最大似然协同频谱感知算法。算法使用信息简约模块来降低本地感知信息传递需要的网络开销,在基站处使用基于最大似然准则的检测来提高感知性能。理论分析和仿真表明,该算法能够以较少的网络开销有效提高频谱感知性能,特别是在认知用户接收信噪比相差较大的情况下,其性能优势更为明显。     

认知无线电频谱感知估计时延的随机规划优化算法

为了提高认知无线电网络的频谱利用率,该文提出对认知无线网络频谱感知估计时间进行优化。如果频谱感知时间较长,一方面对信道参数的估计更准确,会减小对授权用户的干扰并提高认知用户的吞吐量;另一方面,数据传输时间相应缩短,使系统吞吐量减小,这时存在一个最优的感知时间使得系统吞吐量最大。该文认为子频段的信道状态信息服从指数分布,故提出随机规划的方法,对认知无线网络频谱感知估计时间进行优化运算。计算机仿真结果表明,该算法是切实有效的,具有一定的工程应用价值。     

认知无线电中基于SA-MIMO-OFDM的动态频谱共享方案

该文提出一种结合频谱自适应(Spectrum Adaptation,SA)与MIMO-OFDM技术的动态频谱共享方案。该方案基于功率门限模型实现非授权信号的自适应频谱成型,并给出了一种简单的动态功率分配算法以最大化比特率。仿真结果表明,该方案能够克服干扰温度模型的局部干扰问题,使用MIMO技术可进一步提高系统性能,通过动态功率分配算法可降低计算复杂性并提高频谱利用率。     

认知无线电中基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法

该文提出一种基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法,该算法能够在噪声不确定性的条件下进行盲频谱感知。该算法在协方差矩阵的基础上,构建新的检测统计量,推导判决门限,对检测统计量与判决门限进行比较进而做出最终判决;在主用户信号到达方向与认知用户接收天线法线方向不一致的情况下,为使认知用户能完全接收主用户信号,利用了阵列天线技术。仿真结果表明,与Zeng等人(2009)提出的绝对值协方差矩阵频谱感知算法(Covariance Absolute Value Spectrum Sensing, CAVSS)相比,该算法判决门限的计算方法更加准确;在相同条件下,该算法的检测概率高于CAVSS。     

一种基于非对称纳什协商的认知无线电频谱共享新算法

该文研究基于MIMO-OFDMA的认知无线电系统频谱共享的新机制。首先构造了一个基于非对称纳什协商方案的效能函数,其次通过多用户最优匹配及两两协商新算法并证明其收敛性,最终实现了基于感知贡献加权的比例公平性频谱共享。仿真结果表明提出的方案不仅实现了频谱资源的公平有效分配,而且有利于最大化频谱感知的结果。     

Adaptive Cooperative Spectrum Sharing Based on Fairness and Total Profit in Cognitive Radio Networks

A cooperative model is presented to enable sharing of the spectrum with secondary users. Compared with the optimal model and competitive model, the cooperative model could reach the maximum total profit for secondary users with better fairness. The cooperative model is built based on the Nash equilibrium. Then a conceding factor is introduced so that the total spectrum required from secondary users will decrease. It also results in a decrease in cost which the primary user charges to the secondary users. The optimum solution, which is the maximum total profit for the secondary users, is called the collusion state. It is possible that secondary users may leave the collusion state to pursue the maximum of individual profit. The stability of the algorithm is discussed by introducing a vindictive factor to inhabit the motive of deviation. In practice, the number of secondary users may change. Adaptive methods have been used to deal with the changing number of secondary users. Both the total profit and fairness are considered in the spectrum allocating. The shared spectrum is 11.3893 with a total profit of 65.2378 in the competitive model. In the cooperative model, the shared spectrum is 8.5856 with the total profit of 73.4963. The numerical results reveal the effectiveness of the cooperative model.     

Exploiting Multichannel Diversity in Spectrum Sharing Systems Using Optimal Stopping Rule

This letter studies the problem of exploiting multichannel diversity in a spectrum sharing system, where the secondary user (SU) sequentially explores channel state information on the licensed channels with time consumption. To maximize the expected achievable throughput for the SU, we formulate this problem as an optimal stopping problem, whose objective is to choose the right channel to stop exploration based on the observed signal‐to‐noise ratio sequence. Moreover, we propose a myopic but optimal rule, called one‐stage look‐ahead rule, to solve the stopping problem.