认知网络中基于快速多赢家多频段拍卖的动态频谱分配

针对传统拍卖方法在动态频谱分配中的低效问题,本文提出了一种基于FADM(fast auction with multiple bands and multiple winners)算法的动态频谱分配方法.FADM算法将传统的多物品拍卖问题转化为整数型0/1背包问题,从而可用动态规划寻求最佳的出清向量;新算法采用了保留价格和差异定价抑制共谋,且根据供求关系动态调整保留价格和竞标价格,兼顾了频谱分配的经济效益和社会效益.性能分析和计算机仿真结果表明,FADM算法可以使频谱有效利用率逼近实际需求率,同时尽可能提高分配收益.     

基于步进拍卖的认知无线网络动态频谱分配

动态频谱分配是认知无线电网络的关键技术之一,主要关心频谱拥有者如何将其空闲频谱动态地分配给二级用户.提出了一种基于拍卖理论的动态频谱分配模型--多卖家步进拍卖模型,其中频谱拥有者作为拍卖人,二级用户作为竞买人,其基本过程为:每个拍卖人从底价逐步抬高自己的频谱价格,每个竞买人决定是否购买频谱以及购买哪个拍卖人的频谱.所提方法的特点是:①分布式执行,复杂度很低;②频谱拥有者之间不需要信息交互,二级用户之间也不需要信息交互,节省信令开销;③最终的频谱分配结果近似于全局最优.     

认知无线电中基于潜在博弈的信道分配算法

为最小化认知无线电系统的干扰水平,同时保证主用户的正常通信,提出了一种改进的基于博弈论的分布式信道分配算法,将次用户间的相互博弈构建为潜在博弈模型。效用函数不仅考虑了每个次用户对其他次用户和主用户的干扰,同时也考虑了其他次用户和主用户所产生的干扰。仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性,分配结果能使主用户获得较好的吞吐量。     

认知无线电网络信道分配联合策略算法

在认知无线电网络中,次级用户在保证主用户通信服务质量不受影响的前提下,可以伺机复用主用户的空闲信道进行通信,以满足次级用户自身的通信需求,充分利用系统内的信道资源,并有效提升系统的合速率。考虑接收终端干扰的影响,提出一种基于underlay机制下的全干扰系统模型,并基于该模型提出一种联合策略的信道分配算法。联合策略算法采用加入了定向变异因子的改良遗传算法为多个次级用户分配信道,之后使用拍卖算法对信道内所有的次级用户进行功率分配或者信干噪比控制。仿真实验表明,提出的联合策略算法能够明显地提升系统合速率,保证次级用户间的公平性,并且以较快的速度收敛至纳什均衡,能够有效进行信道资源优化分配。     

一种基于博弈论价格机制的频谱分配算法

为了提高认知无线电系统频谱分配的效率,建立了基于博弈论价格机制频谱分配系统模型,避免了价格因主系统频谱增加而降低的缺陷.该模型利用频谱政策服务器对特定区域的频谱进行统一分配,充分发挥了主系统的先动优势和次用户的后动优势.同时,根据次用户对不同频段的偏好引入差异性的概念,设计了认知无线电的静态博弈算法.该算法在深入分析频谱需求函数、次用户效用函数、主系统成本函数和主系统效用函数的基础上,以最大化主系统和次用户效用为设计目标,验证了纳什均衡点的存在性.仿真结果表明,在主系统对称和非对称2种情况下,所提算法能够有效地改善主系统的频谱利用率,提高主系统和次用户的效用.     

一种新的基于认知用户通信效用的频谱共享算法

摘要：本文提出了一种新的基于认知用户通信效用的频谱共享算法,研究传输功率和比特误码率受限情况下的频谱分配问题。详细分析了瑞利衰落模型下的认知用户效用函数及其优化问题,在此基础上给出了一种基于注水线不断调整的功率分配机制,进而获得了认知用户的最优通信效用,并将该机制应用到频谱分配中,提出了一种基于“二分法”的频谱分配算法。研究中分别考虑了三种不同的优化模型,理论和仿真分析表明,“最大化比例公平”模型在保证用户之间频谱分配公平性的同时能够获得接近“最大化系统总效用”模型的通信总效用。     

基于CC-RB算法的认知无线网络信道分配研究

针对基于规则的信道分配(RB: Rule Based)算法假设条件过于理想, 实际应用性不强的缺点, 在考虑各节点不同信道的吞吐量不同的基础上, 提出一种改进的基于信道容量的规则信道分配(CC-RB: Channel Capatty-Rule Based)算法。该算法引入信道容量矩阵, 在进行信道分配时为节点分配质量较好的信道。仿真结果表明, CC-RB 算法在复杂度增加不大的情况下, 系统吞吐量和公平性都较RB 算法有较大提高, 在干扰距离为100 m, 认知节点数为80 个时, CC-RB 算法比RB 算法的吞吐量增加了133%, 公平性增加了96%, 能更好满足实际需要。     

一种基于多标拍卖的资源分配算法

针对有限资源开放式系统多任务多资源分配问题,提出了一种基于多标拍卖的资源分配算法. 算法首先基于资源效用曲线为每个任务建立投标集合. 其次,任务向系统递交投标,系统收集所有任务投标并定义市场出清价, 确定资源分配的规则. 最后算法通过启发式方法调整每个任务的最大投标值,以获得接近最优的系统总效用. 实验结果表明算法在资源有限的情况下优先分配资源给投标价格高的任务,与0-1整数规划资源分配算法相比时间复杂度低,最优值偏差不大.      

一种新型认知无线电信道状态的预测算法

基于部分可测马尔科夫决策过程(POMDP)模型,结合认知无线电频谱侦测技术,提出一种新的多无线电多信道环境下认知无线电检测信道算法.该算法通过对信道状态历史信息的分析,推导出信道信念状态的初始分布和转移概率;然后,以此选择出具有最佳回报的信道以供接入,使得次用户能获得最佳带宽回报,从而达到提高信道利用率的目的.仿真结果表明,算法获得相对于传统认知无线电频谱接入方式更高的信道带宽,并接近无漏检和虚警现象的理想情况,有效地提高了信道利用率.     

基于优化博弈算法在WMN信道分配中的应用

针对无线Mesh网在资源分配公平性方面存在的不足,提出了一种基于损耗因子动态优化权重的博弈算法,算法将博弈论融合在无线Mesh网的信道分配问题中,把节点间的竞争看作博弈参与者,采取博弈策略来竞争信道资源.针对信道分配过程中存在的损耗,引入损耗因子来动态更新博弈权重,使博弈能够按需索取,达到信道公平分配的目的.实验结果表明,改进算法使得网络吞吐量有所提升,并且保证了信道分配的相对公平.     

认知无线电网络中基于需求拍卖竞价的频谱分配算法

在认知无线电网络中,为了实现对频谱资源更加高效合理的分配,对原有基于拍卖模型的分配算法进行改进。引入供求理论加入需求因子和补贴函数,提出了一种基于需求拍卖竞价的认知无线电频谱分配算法。根据拍卖模型及动态频谱分配的特点,使用基于需求的系统总体效用最优的分配准则。在估价时考虑到了认知用户对频谱需求情况的不同,优先分配需求急迫的认知用户并对无线环境较差的用户进行竞价补贴以确保相对公平。通过仿真验证结果表明,本算法较之前提出算法在系统效用方面基本相当,公平性得到了明显提高,复杂度也得到了降低,提升了系统的整体效能。     

认知无线电中基于极大独立集的频谱分配算法

针对认知无线电系统的特点和要求,建立图论着色扩展模型,提出一种基于极大独立集的频谱分配算法.在不考虑频谱效益差异性的情况下,该算法能够有效兼顾频谱分配的利用率和公平性,并能够减小分配的收敛时间,更加适合认知无线电动态频谱分配的实际要求.对于算法的频谱利用率和公平性能,该算法与列表着色贪婪算法和列表着色公平算法进行比较,仿真结果分析验证了该算法的性能.     

CARA:一种采用组合拍卖的智能电视终端多资源分配机制

针对智能电视操作系统中在线分配资源时第三方应用程序虚报效用获取资源的问题,提出一种采用组合拍卖策略的多资源分配机制(CARA)及其竞胜标求解算法。首先,将系统资源表征为离散资源配置选项,以资源组为单位投标,用暗标第二价格组合拍卖策略进行拍卖;然后,将组合拍卖竞胜标问题转化为多维多选择背包问题,提出一种竞胜标求解算法,在投标集中用贪心法搜索最优投标,并利用共享型资源增加时边际效用递减的特征缩小搜索空间,降低算法复杂度。仿真实验表明,CARA的竞胜标问题求解算法在求得相同解的前提下,比M-HEU算法的时间复杂度低约40%,更适于在线多资源分配。     

一种改进型防止策略性操纵的信道分配协议

针对认知无线电信道分配过程中作弊次用户（SU）对未作弊SU性能存在影响的问题，利用最适交易循环（TTC）匹配理论，提出一种名为改进TCC的信道分配协议（ITTC）。ITTC按照SU对于信道的喜好排序进行分配，将改变真实喜好列表排序的行为视为作弊。SU作弊只能获得更差的分配性能，未作弊者获得不低于原来性能的分配结果，从而有效解决因作弊造成的不公平性。为定量分析ITTC的分配性能，设计并使用了一种量化SU分配结果的评估方法（PEM-SU）。PEM-SU对PU网络以及SU数据包到达、分配、传输过程进行设置，将分配结果转化为统一形式进行性能量化。利用PEM-SU与二次申请延时接收协议（SPDA）和TTC协议的对比，结果表明，ITTC在平均吞吐量、时延、队长和拒绝率上均优于SPDA和TTC，且能够有效防止策略性操纵，保护未作弊SU的利益。     

基于极大独立集的协作竞价频谱分配算法

将认知无线电中的动态频谱分配归结为图论中的着色问题.针对目前基于系统吞吐量的分布式贪婪算法和基于复杂度的分布式随机算法效率不高的问题,提出了一种改进的基于极大独立集(MIS)的协作竞价算法.根据MIS中协作用户出价高于集外认知用户最大效用,可以获得授权用户的效用曲线,从而最大化系统总效用,达到充分利用频谱资源的目的.此外,协作竞价算法还能在一定程度上抑制用户之间的共谋.     

基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略

针对固定频谱感知信道接入机制授权信道分配效率低的问题,提出一种多用户场景下基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略.该策略根据认知用户接入请求等级与空闲频谱发现概率为认知用户动态分配感知信道数量,首先分析了认知用户的最佳感知频谱分配数量,在此基础上通过建立认知用户信道接入模型和授权信道可用度更新机制,设计了一种动态感知频谱分配策略,并采用短视策略对网络吞吐量进行了分析.仿真结果表明,所提信道接入策略要比现有认知无线网络信道接入策略提高了网络吞吐量和认知用户接入的公平性,降低了认知用户的平均接入时延.