一种基于功率控制和潜博弈的动态频谱分配算法

功率控制是感知无线电重配置的重要内容之一。结合功率控制的动态频谱分配策略可以有效提高频谱分配的性能。文章构建了一种潜博弈模型,通过在授权链路保护算法中加入功率控制机制,进一步降低对系统中授权用户和其它感知用户的干扰,提高通信链路的信干噪比,改善分配算法的性能。仿真结果表明算法达到了预期的效果,保证了感知无线电系统可靠通信。     

超密集网络中基于博弈论的频谱分配策略研究

超密集网络(Ultra-Dense Network,UDN)作为5G的关键技术之一,密集分布的小基站带来了系统容量和传输速率的提升,已成为近年的研究热点.针对UDN中严重的同层与跨层干扰问题,将博弈论应用到频谱分配中,求解相关均衡得到优化的频谱分配策略.使用Matlab对基于博弈论的频谱分配策略(SAGT)、对图论着色...     

认知无线电频谱分配的博弈论方法

认知无线电中频谱分配问题目前受到了极大的关注。在问题的分析中,涉及了大量策略选择问题,因而可以利用博弈论的相关原理对其进行分析研究。文章介绍了认知无线电频谱分配的一些关键问题,分析了博弈论方法在认知无线电研究中的应用条件,并阐述了认知无线电频谱分配问题的博弈论框架,为今后的相关研究起到积极的促进作用。     

一种基于合同理论的动态频谱分配模型

针对认知无线电技术中的频谱分配问题,考虑一个主用户和多个次用户的认知场景,提出一种基于合同理论的动态频谱分配模型,并引入粒子群优化算法对模型进行求解。模型中,主用户对不同次用户提供不同质量的频谱资源以获得收益最大化,达到优化资源分配、提高频谱利用率的目的。经仿真分析验证,该模型下获得的系统效用接近理论上可获得的最大系统效用,具有实际应用的可行性。     

基于潜在博弈的认知无线电频谱分配研究

为解决认知无线电网络中认知用户、授权用户共存情况下的频谱分配问题,提出了一种基于潜在博弈的认知无线电频谱分配模型,该模型以最小化系统总干扰水平为目标,认知用户采用避免机会浪费的改进型策略动态调整规则进行频谱选择,经过有限改进路径快速收敛到博弈的纳什均衡点。在30个认知用户和2个授权用户共存的场景下进行仿真实验,算法以较快的收敛速度实现了频谱分配的目标,证明了模型及算法的可行有效。     

一种基于流量需求的动态频谱分配算法

感知无线电是一个解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中动态频谱分配技术是一个非常重要的环节.文章首先建立了基于冲突图的需求分配模型,基于此模型提出了一种基于用户需求的动态频谱分配算法,在传统标签机制基础上增加了对感知用户随时间改变的频谱需求的支持.试验结果表明,当每个感知用户对频谱的需求随着时间的变化而变化并且为有限值的情况下,该算法能保证较好的公平性和提供较高的分配效率.     

基于Bertrand博弈论的动态频谱分配算法

研究了在多主用户参与的完全竞争模式下的频谱价格问题,建立基于博弈理论的经济模型,分析主用户的频谱利润和频谱价格与认知用户的频谱需求之间的关系。考虑了主用户数、频谱替代因子和学习速率对频谱价格、纳什均衡、收敛性及稳定性的影响。仿真结果表明,合理的频谱价格及传输参数,可以使主用户获得的利润最大化,合理的学习速率可以使主用户的频谱价格快速收敛,通过有偿频谱共享,充分调动了主用户的积极性,从而有效的缓解了认知用户频谱资源紧张的局面。     

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.     

认知异构网络中基于克隆选择算法的动态频谱分配

建立了认知异构无线网络的系统模型。基于该模型,以网络效益最大化为目标,考虑接入网的频谱需求,接入网之间的干扰和对应异构网络不同接入技术的多粒度重叠信道之间的干扰约束条件,将频谱资源分配建模为非线性约束0-1整数规划问题,进而提出基于克隆选择的认知异构网络中动态频谱分配算法,并在该算法中设计了一种新的能够同时考虑接入网频谱需求和多粒度信道频谱资源的抗体整数编码方式。仿真结果表明,所提算法相比于贪婪分配算法,增加了网络效益,提高了频谱使用效率。     

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。     

无线网络中基于图型演化博弈的动态频谱接入机制

无线网络中,为了实现用户高效的数据传输,针对用户的有限理性特性,提出了一种基于图型演化博弈的动态频谱接入机制,而图型博弈可以较好地反映用户之间真实的博弈关系。同时设计了一种动态频谱接入算法和与之对应的动态方程以降低博弈的复杂度,而且能以较快的速度收敛到Nash均衡并获得较高的系统吞吐量和效用。理论证明该动态方程具有全局逐步稳定性,当用户发生局部的理性偏移时依然能够保证较快收敛和较小性能偏离。仿真对比验证了该机制的上述优势。     

Chain store game based channel allocation in cognitive radio system

In adaptive channel allocation for secondary user(SU) of cognitive radio(CR) system,it is necessary to consider allocation process from the temporal perspective.In this article,a chain store game is modeled to achieve SU's equilibrium state.Due to the computational complexity of solving equilibrium states,the authors explore the correlated equilibrium(CE) by importing signal mechanisms based on time and sequence number.Also,correlated equilibrium based game algorithms are presented.Simulations show that the...     

多用户MIMO系统中基于博弈论的鲁棒性功率分配

针对多用户多输入多输出( MU-MIMO)天线系统,提出了一种基于非合作博弈论的功率分配方案。此博弈模型中,以用户在系统中的信号泄漏噪声比值( SLNR)作为用户功率分配和公平性参数设置的依据,保证用户所期望的服务质量和公平性,并证明了纳什均衡的存在性。其次,考虑信道估计误差的影响,提出了一种基于滑动模型的迭代功率分配控制算法满足所有用户的最小通信质量要求。仿真结果显示此方案在信道误差的情况下,相比现有方案可提高系统吞吐量。     

Non‐cooperative power control and spectrum allocation in cognitive radio networks: a game theoretic perspective

The invention of cognitive radio (CR) concept aims to overcome the spectral scarcity issues of emerging radio systems by exploiting under‐utilization of licensed spectrum. Determining how to allocate unused frequency bands among CR is one of the most important problems in CR networks. Because different CRs may have different quality‐of‐service requirements, they may have different objectives. In voice communication, high‐speed transmission is the most important factor; hence, voice radios always try to maximize their transmission rate. However, in data communication, the most important factor is the bit error rate. The data radios always try to maximize their signal‐to‐interference‐plus‐noise ratio (SINR). In this paper, two non‐cooperative games named interference minimization game and capacity maximization game, which reflect the target of data radios and voice radios, respectively, are proposed. From the simulations, after these games are applied, the average SINRs of all players at each channel are improved. The average SINR of players in each channel after applying the capacity maximization game is smaller than that after applying the interference minimization game. However, in comparison with that after applying the interference minimization game, the average capacity of players after applying capacity maximization approach is larger. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

认知无线网络中基于代理的动态频谱交易算法

为了提高认知无线网络中频谱共享所产生的效益,研究了认知网络的频谱管理技术,提出了一种基于代理的频谱交易算法。该方法以代理商作为频谱交易和分配的中介,减轻了多主用户、多次用户频谱交易过程中的系统开销;在各主用户服务提供商之间采取相互竞争或相互合作的模式以最大化自身利益或总体利益为目标与代理商达成最终的频谱交易价格和频谱出售量量,代理商把交易得来的频谱在次用户之间进行拍卖,各次用户向代理商投标,代理商根据其投标分配相应的频谱,次用户自适应地调整投标以使自身利益最大化。主用户服务提供商之间的竞争或合作和次用户之间的竞拍均采用纳什均衡作为最终的结果。基于MATLAB对所提算法的性能进行了仿真,仿真结果验证了该算法的有效性。     

Hybrid model of inter-stage spectrum trading in multistage game-theoretic framework

Dynamic spectrum access(DSA),consisting of spectrum sharing and spectrum trading stage,becomes a promising approach to increase the efficiency of spectrum usage and system performance.In this paper,from the perspective of individual interest optimization,we focus on strategy adaptation of network users and their interaction in spectrum trading process.Considering adverse effects on decision-making accuracy and the fairness among network users via local information acquirement,a hybrid game model based on global information of relevant spectrum is proposed to formulate intelligent behaviors of both primary and secondary users.Specifically,by using the evolutionary game theory,a spectrum-selection approach for the evolution process of secondary users is designed to converge to the evolutionary equilibrium gradually.Moreover,competition among primary users is modeled as a non-cooperative game and an iterative algorithm is employed to achieve the Nash equilibrium.The simulation results show that the proposed hybrid game model investigates network dynamics under different network parameter settings.     

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.     

Dynamic spectrum allocation for cell range extension in tiered Macro-Pico heterogeneous networks

Heterogeneous networks are employed in the next generation communication systems to enhance the area spectral efficiency (ASE), where cell range extension (CRE) is a promising technique to improve the cell edge performance and utilize the low power node (LPN) resources more effectively. In this paper we propose a dynamic spectrum allocation scheme for Macro-Pico scenario to mitigate both the co-tier and cross-tier interferences. The available system spectrum is divided into different parts by four steps, i.e. user set partition, service request collection, cross-tier occupation and CRE occupation decision, while the service request of each user is taken into consideration. During the process implementation, the reference signal receiving power (RSRP) threshold is derived by mathematical means to judge cell edge macro users when a predefined ratio is given. Simulation results show that the proposed scheme reaches almost the same cell edge performance with the best existing option, meanwhile provides higher overall system throughput and better spectral efficiency. Therefore, much better balance is achieved.     

中继蜂窝网中基于功率控制的频谱分配方案

中继蜂窝网络是近年来移动通信领域的热点,为了解决传统蜂窝网络的缺点,本文提出了在中继蜂窝网中基于功率控制的频谱分配方案,通过中继方式,解决了远近效应的问题,通过频率复用可以显著的提高系统频率资源利用率和系统性能,通过采用基站功率控制技术解决了由于资源复用带来的链路干扰过大问题。     

可移动基站网络频谱资源块动态分配方法研究

首先从应用需求,引出了移动式基站的概念,然后设计了一种针对该网络资源分配的优先级策略并从提 高资源利用率和降低频谱重分配次数2个角度出发,提出了2种基于图论的资源分配策略,最后完整地提出了一 种低复杂度的分布式频谱资源块动态分配算法。仿真结果表明,所提算法有良好的性能。