认知无线网络中基于Stackelberg博弈的功率控制新算法

针对认知无线网络中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,提出了一种新的基于斯坦克尔伯格(Stackelberg)博弈的功率控制算法。建立了主次用户双层网络模型,将主用户设置为领导者,次用户设置为追随者,并对次用户产生的总干扰进行定量分析。在次用户多次博弈的过程中,动态地调整主用户单位干扰价格,在保证主用户自身正常通信前提下,尽量使得收益最大化,提高主用户的参与积极性。仿真实验表明,该算法在保证主次用户的服务质量（QoS）前提下,有效地减小了次用户的发射功率,而且能获得更高的系统容量。     

基于排队时延及博弈分析的认知无线网络信道分配算法

提出了一种适用于认知无线网络的分布式动态频谱资源分配算法。该方法以业务分组的传输成功率作为用户的效用函数,通过优先级排队模型求解传输时延,并采用分布式博弈获得各用户的信道分配策略。与已有的算法相比,所提算法对策略迭代方式进行了改进,且采用了动态策略调整步长。各从用户根据当前感知的网络状态和其余用户的策略,不断动态调整自身的信道选择策略。所提出的算法能够使各认知用户信道选择策略更加快速地收敛到策略均衡点,有效抑制策略的振荡,减小分组丢失率。基于MATLAB对所提出的算法的性能进行了仿真,仿真结果验证了该算法的有效性。     

认知无线电中基于Stackelberg博弈的分布式功率分配算法

在underlay认知无线电场景中,为了让认知用户能随机地接入主用户正在使用的授权频段,且对主用户产生的干扰不高于主用户能够容忍的干扰温度门限,该文采用Stackelberg博弈机制进行认知用户的发射功率分配。将主用户作为模型中的leader,认知用户作为follower,认知用户使用主用户的授权频段时需以干扰功率为单位支付给主用户相应的费用,而主用户则可以通过调整价格,限制认知用户产生的总干扰功率不高于其所能容忍的干扰温度门限,以便获得最大收益。同时,不同认知用户间根据主用户制定的价格,进行非协作博弈。仿真结果表明,与集中式的最优功率分配算法相比,该文可通过简单的分布式功率分配算法获得与其相近的系统性能,且主用户与认知用户间只需进行少量的信息交互,这与需进行大量信息交互的集中式最优算法相比,具有较大的优势。     

认知无线电网络中一种基于深度强化学习的功率控制算法

在认知无线电网络中,对于Underlay接入方式的功率控制问题,现有基于强化学习的方法存在次用户接入信道的成功率和吞吐量较低。针对这一问题,提出了一种基于A3C的功率控制算法。仿真结果表明,所提基于A3C的功率控制算法比现有基于DQN的功率控制算法有效地提高了次用户接入信道的成功率和吞吐量。为了进一步优化次用户的吞吐量,将次用户功率选择空间连续化。仿真结果表明,在连续功率场景下,所提基于A3C的功率控制算法可以进一步提高次用户的吞吐量。     

认知无线网络中一种非合作博弈功率控制算法

针对现有的功率控制算法中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,设计出一种新的效用函数,并根据此效用函数提出了一个基于非合作博弈的新的功率控制算法。首先,在效用函数中分别为信干噪比和功率设定了不同的代价因子,并将信道状态概念引入到代价因子里面,使其能够更加合理地控制用户,避免用户过度增加发射功率,同时减小了用户间的干扰;其次,证明了该算法纳什均衡的存在性和唯一性;最后,给出了所提算法的流程图。仿真结果表明,与Nash算法相比,在保证非授权用户服务质量( QoS)前提下,该算法功率消耗明显降低,并且具有较好的抗背景噪声性能;与K-G( Koskie-Gajic)算法相比,该算法保证了所有的用户的信干噪比满足上下限阈值要求,并且提高了系统容量。     

认知无线网络中功率和信道接入的联合优化

在认知无线网络中,针对系统中所有用户能否接入同一信道进行通信的问题,提出了适用于不同情形的联合优化方案.在系统不可行的情形下,提出了联合优化功率和接入控制的方案.由于接入控制是NP问题,于是利用所提LP-PSO算法来实现优化控制,并分析和证明了所提算法的收敛性.在系统可行的情形下,提出了联合优化功率和传输速率分配的方案,通过改进拉格朗日对偶(Lagrange duality)算法来实现优化控制.数值结果分析表明,相比其他接入控制算法,虽然所提算法的时间复杂度有所增加但能够快速收敛,在有效地提高接入量的同时还能降低功率消耗,并能使传输速率得到更公平的分配.     

基于合作博弈的多信道认知无线网络中的频谱共享算法简

采用合作博弈对多信道认知无线网络中的频谱共享问题进行了建模分析,提出了次用户在各信道上的信干噪比乘积作为合作博弈的效用函数。次用户在各信道上保证对主用户的干扰小于一定门限的要求下,通过最大化各自效用函数的乘积来进行功率分配。由于最大化次用户效用函数的乘积问题是非凸的,通过变量替换将其转化为了一个等价的凸优化问题,利用该凸优化问题的对偶分解,提出了一种次用户间的频谱共享算法。仿真结果表明,所提算法在次用户和速率与公平性之间进行了有效折中。     

一种分布式认知MANET功率控制算法

对认知MANET的研究涉及到许多方面,其中认知MANET中的功率控制算法设计是目前的一个研究热点.为了实现认知MANET中的次用户网络和主用户网络频谱共享,从而提高频谱利用率,即次用户网络中的次用户可以机会接入授权主用户所在的频谱,且同时保证主用户和次用户的QoS需求.本文认知MANET中功率控制的目的就是在满足QoS...     

基于博弈论的认知无线电自适应功率控制算法

针对认知无线电环境下的功率控制问题,给出了基于博弈论的非合作功率控制算法,并对其纳什均衡存在性和唯一性进行了证明。在此基础上,针对该算法中部分用户SINR远大于目标值而引起功率浪费的情况,通过一种反馈函数对惩罚因子进行自适应调整。仿真结果表明,与其他分布式算法相比,经过调整后的功率控制算法在保障主用户QoS需求的前提下,能够保证所有用户的输出SINR满足上下限阈值要求,并有效降低认知用户功率消耗,克服远近效应,达到用户公平共享频谱资源的目的。     

基于最优停止的认知无线网络下行频谱接入算法

为有效平衡认知无线网络中次用户系统中接入信道的感知时间和信道总的吞吐量之间的矛盾,提出了一种只对部分信道进行感知的频谱接入策略,联合总的感知信道数和各条信道的感知时间进行优化,并通过最优停止算法求解,在最大化节省感知时间的同时,取得较大的平均吞吐量。与HC-MAC(Hardware Constrained- Media Access Control)算法的仿真分析对比表明,该算法在相同给定条件下感知时间更短,吞吐量更大,具有明显的优势。     

认知无线电网络中基于协作水平的协作门限与功率联合优化

将协作传输技术用于认知无线电网络不仅增强了系统抗衰落能力,而且有效提高了频带利用率。但是,中继节点何时必须参与协助源节点传输信息是一个值得考虑的问题。该文提出一种基于协作水平的中继协作准则。首先给出协作水平的定义和表达式,并基于此式推导了系统平均带宽利用率和误符号率公式,然后由二者的折中得到关于协作门限和功率比的性能函数。为了使系统获得最优性能,文中采用粒子群优化算法联合优化协作门限和功率比。仿真结果表明,良好的源节点到目的节点的链路状态和尽量使用中继参与协作均有助于系统性能的最优化。     

Neighbor Detection-Based Spectrum Sensing Algorithm in Distributed Cognitive Radio Networks

Security issues of spectrum sensing have drawn a lot of attentions in Cognitive radio networks (CRNs). Malicious users can m islead the network to m ake wrong decision about the states of channels by tampering spectrum sensing data. To defense against Spectrum sens-ing data falsification (SSDF) attack, we propose a neighbor detection-based spectrum sensing algorithm in distributed CRNs, which can detect attackers with the help of neigh-bors during spectrum sensing to improve the accuracy of decision making. The proposed scheme can also guarantee the connectivity of the network. Simulation results illus-trate that the proposed scheme can defense against SSDF attacks effectively and reach the unified information of spectrum sensing data.     

认知无线电网络中基于包调度算法的主动频谱切换

认知无线电网络中,主用户出现在自己的授权频段,但被次用户占用,此时次用户进行频谱切换.主动频谱切换机制是一种可以提高网络的带宽利用率,同时降低丢包率的方法.基于一个有效的包调度算法,提出一个主动频谱切换机制,以期减少频谱切换发生时的不可用信道.该包调度算法有效地集成了两个算法:频谱空洞填充算法和包迁移算法,来减少丢包率和带宽碎片.实验仿真结果验证了该主动频谱切换机制的有效性.     

Multiple Relay Selection Based on Game Theory in Cooperative Cognitive Radio Networks

Due to the inefficiency of traditional fixed spectrum allocation policies, the paradox of apparent spec-trum scarcity occurs while most of the bands are under-utilized. This has prompted proposals for Dynamic spec-trum sharing (DSS), which explains why Cognitive radio network (CRN) has been widely accepted as a promising approach to settle inefficient usage of scarce available radio spectrum. As a subset of DSS, Dynamic spectrum leasing (DSL) strategy has been proposed based on game idea, where Primary user (PU) has an incentive to allow Cog-nitive users (CUs) to access its licensed spectrum for a fraction of time in exchange for revenue. This paper pro-poses an approach, named multiple relay selection based on Game theory (GTMRS), to optimize the utilities of PU and CUs as a whole, where a pricing-based spectrum leas-ing mechanism is applied. While the parameter price c is jointly determined by PU and CUs, all selected cognitive user's optimal cooperative powers can be satisfied through a non-cooperative game among themselves. Numerical re-sults show that more CUs are involved in the cooperation and both utilities of PU and CUs as a whole are improved, which means the whole system throughput is increased.     

基于收益的认知无线电多信道阶梯排队接入机制分析

为了简化分析认知无线电系统中授权用户享有更高优先级对认知用户造成的影响,该文将2维生灭排队过程等效为1维非占先排队模型进行分析;并在多信道情景下,提出了一种基于信道收益的阶梯式排队接入方案,给出了由队列结构系数决定的系统性能参数阻塞概率及强制中断率的解析结果。仿真与数值计算验证了等效1维非占先排队模型的有效性;同时比较几种排队机制的性能参数,该文接入方案有较低的阻塞率,并且可根据系统环境自适应调整队列结构将强制中断率控制在较低范围内,不会随系统负荷率增高而增高。     

频谱异构认知无线电中基于吞吐量降的空时频谱机会感知

在认知无线电(CR)中,频谱感知是实现动态频谱接入的关键技术之一。为适当保护主用户并最大化次级用户的性能,目前大部分相关工作均是用虚报概率和漏检概率作为感知度量来确定最佳感知参数的。但这种度量是用主次用户的碰撞概率来衡量次级用户对主用户的影响的,没有考虑干扰强度的影响,仅适合同构频谱环境;在不同位置次级用户有不同接入机会的异构频谱环境中,并不能最大化频谱利用率。为此,该文首先定义了吞吐量降,并提出在异构频谱环境下采用吞吐量降作为一种新的感知度量。吞吐量降是指由于次级用户占用授权频谱而导致主用户吞吐量下降的百分比。在衡量次级用户对主用户的影响时,它综合了主次用户的碰撞概率和干扰强度两个因素;其次,研究了以吞吐量降为约束的次级用户吞吐量优化问题。最后,数值仿真证实了该方案比目前几种传统方案的频谱利用率显著提高。     

认知无线电中基于多次博弈的功率控制算法

基于博弈论对认知无线电网络中的功率控制问题进行了建模分析,提出了一种基于多次博弈的功率控制算法,证明了该算法中纳什均衡的存在性和惟一性。仿真结果表明,基于该博弈模型的功率控制算法收敛性比传统算法好,经过7次左右迭代即可收敛,满足系统实时性要求,同时又能够以较低的功率水平满足不同用户对信干比的要求,实现了对不同用户发射功率的有效控制,系统性能明显提高。     

多天线感知无线电中的协作频谱感知算法

不同于以往单天线感知用户的频谱感知研究,该文提出多天线情形下基于最优功率分配和协作分集的频谱感知算法。根据信道条件利用奇异值分解(SVD)在每根天线上进行功率注水,并考虑多天线情况下两用户网络协作频谱感知授权用户的判决检测过程,利用基于指数衰减的路径损耗模型,分析多天线感知网络的各态历经容量和检测授权用户的概率及时间。理论分析及仿真结果表明,多天线感知用户通过最优功率分配和协作频谱感知不仅使感知网络具有最大的各态历经容量,同时改善系统的检测性能。     

基于认知无线电技术的动态频谱管理构想

本文介绍了认知无线电的感知、分配及共享等相关技术,并针对其技术特点提出了一种以无线电管理机构为感知主体,基于认知无线电技术进行统筹分配的动态频谱管理构想。     

A New Power Allocation Algorithm in Cognitive Radio Networks

Most resource allocation algorithms are based on interference power constraint in cognitive radio networks. Instead of using conventional primary user interference constraint, we give a new criterion called allowable signal to interference plus noise ratio （SINR） loss constraint in cognitive transmission to protect primary users. Considering power allocation problem for cognitive users over flat fading channels, in order to maximize throughput of cognitive users subject to the allowable SINR loss constraint and maximum transmit power for each cognitive user, we propose a new power allocation algorithm. The comparison of computer simulation between our proposed algorithm and the algorithm based on interference power constraint is provided to show that it gets more throughput and provides stability to cognitive radio networks.