Evolutionary Game for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.     

认知网络中基于演化博弈的频谱感知技术

提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.     

认知无线电网络中基于演化博弈的协作频谱感知技术

 提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法．对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法．理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量．     

WLAN中基于协作博弈的比例公平性带宽分配机制

在IEEE 802.11无线局网(WLAN)中,从协作博弈论的角度提出一种按用户流权重成比例(比例公平性)的带宽分配方案．通过建立用户流基于吞吐量的效用函数,将比例公平性的带宽分配过程建模为以整体效用最大化为前提,以个体效用最大化为目的的用户流之间的协作博弈．依据此博弈的纳什议价解(即用户流获取比例公平性带宽份额的最优信道竞争参数CW_min),提出了带宽分配方案PF-DCF．仿真结果表明,与802.11e EDCA相比,PF-DCF不仅有效的解决了低权重用户流无法获取系统带宽的问题,而且将WLAN在饱和状态下的吞吐量提高15％．     

基于博弈论的协作中继策略

针对无线网络中协作节点公平、高效的资源分配,提出一种基于博弈论的协作中继策略.设置节点的中继策略为其中继码元数和相应的中继功率,建立中继策略选择的联合博弈(JSPAG)模型.为求解JSPAG的双赢纳什议价解(NBS)策略并降低其运算复杂度,将JSPAG依次分解为码元分配博弈(SAG)和功率分配博弈(PAG).应用凸优化理论,分别证明SAG和PAG具有惟一的纳什议价解;使用低复杂度的策略搜索算法求得SAG和PAG的惟一NBS解.仿真实验表明:与直接传输策略相比,所提出的NBS策略能使协作节点获得公平的数据传输速率增益;与最大化系统速率策略(即不考虑用户间的公平性)相比,NBS策略能在获取节点间公平性的同时减小系统资源利用效率上的损失.     

OFDMA网络比例公平性的中继资源分配

在中继协作正交频分多址（OFDMA/Relay）系统中,应用协作博弈论提出一种比例公平性的多用户中继资源（子载波和功率）分配方案.定义了用户基于比特传输速率的效用函数,并建立中继资源分配的协作博弈模型.求解此博弈的纳什议价解（NBS）具有较高的计算复杂度,为此,提出一种快速子载波与功率联合分配算法,即：先进行固定发射功率的最优子载波分配,再进行最优的发射功率分配,最终通过上述迭代方式获得联合资源分配的NBS.仿真试验表明：与已有的OFDMA/Relay系统资源分配算法相比,所提出的NBS求解算法能够在提高系统频谱资源利用率的同时,对用户进行更为公平的中继资源分配.     

认知网络中基于纳什议价解的功率控制方法

本文基于合作博弈论中的纳什议价博弈理论,研究了认知无线电网络中的功率控制问题。提出一种基于信干扰比(Signal-to-Interference plus Noise Ratio, SINR)的效用函数模型,按照纳什定理基于该模型的合作功率控制算法获得的纳什议价解(Nash Bargaining Solution, NBS)可以保证整个系统的帕雷托最优性,同时通过证明纳什议价解实质是比例公平性的一般形式从而保证用户之间的公平性。在主要用户干扰温度限和认知用户的最大传输功率等限制条件下,按照纳什定理把基于NBS的功率控制问题转化为求解多重限制条件下的最优化问题,通过引入拉氏乘子求解该问题有效获得了各个认知用户的传输功率水平,实现SINR门限的要求。仿真结果表明本文算法有较快的收敛速度,同时较非合作算法相比可以有效改善认知用户之间的公平性和系统的整体性能。     

无线局域网中多用户接入控制的博弈论算法

应用非协作博弈论提出一种无线局域网多用户接入控制(AC)算法.以分组发送时延作为实时用户对QoS的满意度指标,先建立AP对单用户的AC博弈模型(SAG);然后将SAG扩展为多用户AC博弈(MAG);通过求解MAG的纳什均衡,得到AP获取效用最大化的多用户接入策略。仿真结果表明,通过调整多用户接入缓冲区和AC周期的大小,MAG能够获得理想的用户接入时延;且与SAG相比,MAG能够在不影响系统吞吐量的情况下,通过优化接入用户的组合,显著地提高网络服务供应商的收益率(14%)。     

基于粒子群优化的协作网络资源分配的博弈策略

应用基于竞价机制的斯坦克尔伯格博弈提出协作中继网络中的一种资源分配策略,用以解决单一中继节点对多用户节点协作带宽的分配问题。首先中继根据用户的协作带宽需求对资源定价,然后用户根据价格调整其纳什均衡策略,即获取协作效用最大化的最优带宽购买量。证明了纳什均衡的存在性,提出基于粒子群优化的均衡求解算法,分析了均衡的有效性,仿真给出了粒子群优化的全局最优带宽分配结果。仿真结果表明,所提出的博弈可以激励中继节点参与协作,并协调多用户节点间的资源分配。     

认知无线电中继协助网络资源分层优化算法

在认知多用户中继网络系统场景下,针对时变信道完全DF中继两跳传输的差异性问题,采用纳什议价公平性准则效用函数,提出了联合用户传输模式选择、子载波配对、信道分配和功率分配的分层优化模型。利用拉格朗日对偶理论实现模型分层求解,在降低算法复杂度的同时提升了系统效用及吞吐量。仿真结果表明:相对于完全中继、直传网络和非载波配对的中继网络,所提算法在兼顾用户速率需求和公平性的同时可使系统吞吐量获得较大提高。     

超密集网络中基于判别函数的聚类算法

超密集网络可以通过虚拟小区间的协作来提升用户体验,但由于小区的重叠覆盖使得用户间存在较复杂的干扰问题。因此,提出了一种基于判别函数的聚类算法来缓解强干扰带来吞吐量下降的问题。首先,利用用户间干扰信道的余弦相似度定义用户间的干扰网络;然后,基于干扰网络选出簇头并划分用户,同时为了解决虚拟小区下的模糊用户归属簇问题,以簇间干扰权重之和最大,簇内干扰权重之和最小为原则设计判别函数,对用户进行模糊归类。仿真结果表明,在不增加复杂度的同时,所提算法比其他方法的系统吞吐量提升了10%~30%,对于边缘用户具有一定优势。     

全双工小蜂窝中基于最大流算法的用户匹配策略

在全双工基站使能的新型小蜂窝中,考虑用户间同频干扰对服务质量的影响,提出了一种最大化满意用户对数的上下行用户匹配策略,用于服务质量敏感的各类新型通信业务.首先依据用户的速率需求和其可达的实际传输速率,构造包含所有潜在满意上下行用户对的匹配可行图;再将可行图转化为单位容量网络,并证明单位容量网络的最大流数目即为最大满意用户对数目,最终由最大流路径推导出最优匹配策略.仿真结果表明,所提策略可获得超出最大和速率策略两倍的满意用户对数,且仅具有多项式级的复杂度.     

一种资源利用率高的协作无线系统

提出了一种基于正交信号的自适应协作无线通信系统．利用二维调制信号的同相和正交分量,每个协作用户同时发送自己和伙伴的数据,形成虚拟的多天线发射机,可在不增加系统带宽和发射功率的情况下,以分布式方式获得发射分集增益．利用译码转发中继信道模型,推导了系统误码率性能的理论表达式,并分析了不同功率分配算法以及协作用户间信道和上行信道传输特性对系统性能的影响．理论分析和仿真结果表明:采用等功率分配算法时,所提系统可获得分集增益,且在用户间信道高信噪比条件下能获得完全分集增益;采用最优功率分配算法可进一步提升协作系统性能．     

3G增值业务市场特殊性及分成博弈

对第三代移动通信技术(3G)增值业务的快速发展所带来的运营商和服务提供商的分成博弈问题,深入分析了3G增值业务市场的特殊性;利用埃奇沃斯盒式图原理建立电信运营商和3G业务服务提供商的讨价还价博弈理论模型;探讨3G增值业务市场上运营商与服务提供商在网络建设和业务分成合作中的讨价还价机制及其均衡结果。在此基础上提出2个改进的修正模型,进一步确定各种模式下的讨价还价机制的约束条件。研究结果表明,运营商可以采取垄断的定价及分成,同时让服务提供商参与部分业务的管理;对于核心业务的服务提供商,可以强势议价,从而获得埃奇沃斯盒式图的大部分讨价还价空间;对于小规模的服务提供商则应积极联盟,从而与运营商进行联合议价。     

Low-complexity transceiver design scheme based on channel null-space feedback

To reduce the negative impact of channel quantization errors,a low-complexity transceiver joint design scheme for both the transmit beamformers and receive combining vectors is proposed in the two-user multiple-input multiple-output(MIMO) system.In the scheme,the channel null-space quantization vector is used as the transmit beamformer of the interference user directly based on channel null-space feedback.Since the interference can be determined at the receiver,interference rejection combining(IRC) is jointly utilized to cancel the inter-user interference.Simulation results show that the proposed scheme can provide substantial sum-rate improvement especially at high SNR.     

基于效用的资源适配机制公平性研究

将纳什交易问题解决方案(NBS)应用到无线网络的资源分配,提出了基于效用的公平分配方案,并通过示例说明了此方案优于原来采用相等效用值的公平方案。本文还提出了上述方案的分布式模型,通过适当的计费机制使所有用户独立地寻求自身净效用最大化,而最终导致网络总效用的最大化。     

信号空间分集解码前传协同方法研究

在普通解码前传协同分集中,各协同用户之间的信道不对称性会对系统的性能产生一定的影响;同时,简单的重传信号并不是一种高效的利用协同分集的方式。该文提出了一种基于信号空间分集的解码前传协同方法,该方法的协同用户重传信号中包含自己的数据帧,并以信号空间分集的方法设计重传信号,这样既能够减小用户间信道的不对称性带来的影响,又提供了一种更为高效的信号分集方式。仿真实验结果证明该方法与非协同及普通解码前传协同方法相比能够获得更好的误码率性能。     

多用户混沌通信系统的盲均衡算法

为了消除多用户的混沌通信系统中存在的多径信道畸变、多用户干扰以及信道噪声,组合不同的状态空间模型,提出了一种双扩展卡尔曼滤波器(Dual Extended Kalman Filter,DEKF)的盲均衡算法。仿真结果表明,这种盲均衡算法能较快地跟踪多径时变信道,有效地抑制信道噪声,进而实现多用户通信。     

数据业务市场运营商与SP分成博弈分析

为了分析数据业务市场上运营商与服务提供商(SP)在网络建设及业务分成中的讨价还价机制及其均衡结果,将数据业务市场参与者之间的合作博弈转化为讨价还价的博弈模型,运用埃奇沃斯盒式图与讨价还价理论模型,对基本模型进行灵敏度分析. 研究表明,数据业务市场上运营商和SP的讨价还价博弈中,SP存在集体博弈及业务规模优势;而运营商通过参与到数据业务市场的经营可提高其讨价还价能力,但同时受讨价还价机制的约束,因此形成运营商和SP之间的讨价还价博弈均衡条件.     

A novel mechanism based on Nash bargaining for primary system game in cognitive radios

According to the utility function and spectrum demand of the cognitive users,a novel mechanism based on Nash bargaining for primary system game was proposed under the wireless environment of Rayleigh fading.On the basis of this mechanism,we proposed a new distributed bargaining algorithm based on Nash product;then the spectrum prices and system utilities were obtained.Theoretical analysis results showed that with a close total utility to the optimal,the Nash bargaining mechanism cannot only improve the fairness between primary systems remarkably,but also reach to the stable equilibrium in finitely repeated games.Finally,simulation results were given to demonstrate the correctness of these conclusions and the efficiency of the algorithm.