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。     

基于分布式认知无线电的非合作博弈频谱分配算法

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.分布式认知无线电系统的网络容错能力强,易于架设并且通信可靠性高.采用博弈论算法对认知无线电网络的频谱分配进行建模分析,可以很好的提高自适应算法的性能和收敛速度且降低了算法的复杂度.仿真结果表明,该分布式系统中的频谱分配算法收敛速度快、复杂度低并且具有很好的通信可靠性.     

多用户OFDM系统中的联合子载波和功率分配算法

正交频分复用系统中的动态资源分配对提高频谱效率起着至关重要的作用,故提出了一种多用户正交频分复用系统中的新型子载波和功率分配算法,根据用户速率请求进行子载波分配,并结合改进的多用户注水算法,在提高系统频谱效率的同时,满足用户的误比特率要求．研究结果表明,该算法在保证误比特率和用户间公平性的前提下提高频谱效率．     

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。     

一种基于模糊Q学习算法的认知无线电频谱分配策略

认知无线电是一种智能推理学习的通信系统,为了实现认知无线电频谱分配智能学习过程,引入模糊Q学习方法.认知用户通过在线Q学习来调节模糊推理系统,得到最优的频谱分配模糊规则,实现自适应的频谱分配方案.最后将模糊Q频谱分配算法与非智能学习算法(模糊频谱分配算法以及随机分配算法)进行比较,仿真结果证明了该方案能在一定程度上提高系统带宽收益,同时降低系统的冲突率.     

多载波认知无线电无线携能通信资源分配算法

认知无线电可通过频谱感知提高资源利用率,但会产生感知能耗,降低传输能量.为了保证认知无线电的传输性能,提出认知无线电可利用多载波实现无线携能通信,并分配通信资源,实现系统性能优化.认知无线电利用部分子载波传输信息,采集剩余子载波上主用户射频能量,补充感知耗能.提出的子载波和子载波功率联合优化算法,在保证能量、干扰和总功率受约束的基础上,可最优化系统的吞吐量和能量.仿真结果表明,能量采集会占用传输资源,需要合理分配子载波,使其在速率和能量间取得性能折中.提出的算法通过采集能量补充感知能耗有效地提高了系统吞吐量.     

认知无线电中的联合准则频谱分配算法

动态频谱共享技术允许认知用户接入未授权的频谱,可以有效地提高频谱资源的利用率．针对图论着色算法中产生的单轮分配聚集现象,提出了基于协作式最大化频谱总效用和协作式最大化比例公平的联合准则算法．该算法在计算节点间的着色标号时采用不同的准则,进而提高了用户间分配的公平性,同时降低了时间开销．     

一种基于注水算法的认知OFDM系统资源分配方法

无线频谱紧缺是限制无线通信与服务应用持续发展的瓶颈。在认知无线电系统中,无线认知用户可以智能地感知周围环境,搜索可用频谱资源,并进行动态的频谱接入,从而提高通信系统容量和频谱利用率。本文介绍了一种基于注水算法的认知OFDM系统的无线资源分配算法,并通过仿真表明相比传统的平均功率分配算法,系统吞吐量有明显提高。     

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.