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.     

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.     

基于网络编码的用户协作博弈资源分配算法

在正交频分多址接入两用户协作中继系统中,为进一步提高协作系统的吞吐量,提出在协作节点处运用网络编码(NC)进行全双工协作通信的传输方案. 同时,引入纳什议价均衡(NBS)博弈,考虑协作用户吞吐量均衡,设计了双层纳什议价均衡(DL_NBS)博弈来协调用户对间的子载波和功率分配. 仿真结果表明,基于NC协作系统方案的吞吐量比普通协作传输模式提高约491%,比直传模式提高约464%;DL_NBS博弈资源分配方案与传统资源分配算法相比,不仅更适用于分布式用户协作场景,且能取得公平性和有效性的折中.     

协作网络中采用双层博弈的资源分配方案

在多源多中继协作网络中,为避免协助同一源节点的中继节点之间过度干扰并实现中继节点的效用最大化,提出了一种在双层博弈框架下的联合功率控制和源节点选择的分布式算法。该算法通过中继节点功率控制的非合作子博弈与源节点选择的演化子博弈交替迭代,在抑制中继节点之间干扰的同时实现了中继节点对源节点的合理选择,并证明了双层博弈纳什均衡的唯一存在性。仿真结果表明,本文提出的双层博弈分布式算法可使系统收敛至纳什均衡。     

协作通信中的中继节点选取和功率分配联合优化

为了优化协作通信系统的性能,提出了一种基于信道容量增益的中继节点选取策略,并在此基础上提出了源节点和中继节点最优功率分配算法。通过采用凸优化的算法,功率在源节点和中继节点间得到了合理的分配。理论分析和仿真验证表明,所提算法能以较低的复杂度显著提高系统性能和功率效率,因而可以有效地用于基于中继传输的协作通信中。     

基于Stackelberg博弈的协作干扰策略

协作干扰策略是实现物理层安全的一种重要方案. 但是由于协作节点的能源有限性以及自私性,干扰服务不能无偿提供,为了使得源节点和协作节点之间取得最优的效益分配,提出了一种基于Stackelberg博弈的能效最优报偿及功率分配方案. 根据所建立的双层博弈模型,证明了系统存在唯一的全局最优能效,并且给出了最优功率分配方案的闭式解. 仿真结果表明,所设计的协作策略在能效方面优于平均功率分配策略,而且所提方案在多节点协作时能取得更优的表现.     

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％．     

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%)。     

密集网络下基于Self-Backhaul感知的用户接入负载均衡算法

针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案.首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化.仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验.     

基于协同对抗的水下博弈策略优化

针对多自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)的水下协同对抗博弈问题,以博弈论为基础,多AUV的多次对抗为作战背景,从同时考虑敌我双方对抗策略的角度出发,对多AUV的动态协同攻防对抗策略问题进行了研究。考虑生存概率指标函数和水下环境影响,建立了基于动态博弈的多自主水下航行器的单元目标分配模型,构建博弈矩阵。在此基础上,采用粒子群算法,通过求解博弈模型的纳什均衡解,形成博弈对抗双方的最优攻防决策方案,并对所研究的攻防策略优化方法进行了仿真验证,结果表明该模型和方法的可行性和有效性。     

Game theoretic analysis for pricing-based incentive mechanism in non-dedicated cooperative relay networks

In non-dedicated cooperative relay networks, each node is autonomous and selfish in nature, and thus spontaneous cooperation among nodes is challenged. To stimulate the selfish node to participate in cooperation, a pricing-based cooperation engine using game theory was designed. Firstly, the feasible regions of the charge price and reimbursement price were deduced. Then, the non-cooperative and cooperative games were adopted to analyze the amount of bandwidth that initiating cooperation node(ICN) forwards data through participating cooperation node(PCN) and the amount of bandwidth that PCN helps ICN to relay data. Meanwhile, the Nash equilibrium solutions of cooperation bandwidth allocations(CBAs) were obtained through geometrical interpretation. Secondly, a pricing-based cooperation engine was proposed and a cooperative communication system model with cooperation engines was depicted. Finally, an algorithm based on game theory was proposed to realize the cooperation engine. The simulation results demonstrate that, compared with the system without pricing-based incentive, the proposed system can significantly improve the ICN's metric measured by bit-per-Joule and increase the PCN's revenue.     

基于非合作博弈的中继网络分布式资源分配

提出一种可应用于正交频分复用多址(OFDMA)中继网络的分布式资源分配算法. 基于将模型描述为基站与中继的非合作功率分配博弈(RNCPAG), 设计出2种效用函数, 并以最大化效用函数为准则, 证明在总功率受限的约束下, 该算法存在并收敛于唯一的纳什均衡点. 研究表明, 同传统的平均功率分配算法相比, 分布式博弈算法以牺牲少量的迭代步数为代价, 获得更高的系统容量和资源效率.     

基于非合作博弈模型的多移动节点任务分配

针对随机部署情况下混合无线传感器网络多移动节点任务分配问题,文章分别将参与任务分配的移动节点、待分配的任务以及移动节点完成任务所获收益视为博弈的3要素即博弈参与方、博弈策略和博弈收益,建立起基于非合作博弈数学模型的多移动节点任务预分配方法。在证明了该博弈的纳什均衡的存在性后,利用遗传算法求解非合作博弈的纳什均衡,该博弈均衡就是各移动节点都能够接受的任务分配方案。     

异构无线通信系统的协同中继节点选择

提出了一种基于协同机理的异构无线网络融合机制,并就协同中继节点选择给出了一种基于效用函数的理论优化模型. 该模型在保证第1跳和第2跳链路传输速率匹配的前提下,能从全局优化的角度选择最佳的中继节点. 为了降低计算复杂度,给出了一种次优的异构协同中继节点选择算法. 仿真结果表明, 所提出的协同中继节点选择算法能显著提高异构网络的性能.     

OFDM双向中继网络中基于网络编码的资源分配策略

对基于物理层网络编码的正交频分复用(OFDM)双向中继系统中的无线资源分配问题进行了研究,在总功率和用户对速率受限条件下,给出了一种复杂度较低,以最大化系统容量为目标的资源分配策略. 利用凸优化技术对子载波内的用户终端和中继节点的功率分配问题进行分析,得到用户终端和中继节点的功率闭合关系表达式. 基于该结果,将原优化问题中的三维变量搜索降低为一维变量搜索,较大地降低了算法的复杂度. 仿真结果表明,在多种典型场景中,所提方案较传统随机调度分配方案有较大的性能提升,且逼近最优分配方案的性能.     

超密集网络中非合作博弈的功率分配算法

为了抑制超密集网络中小小区基站的密集化部署带来的干扰,并提高系统的吞吐量,本文研究了频谱共享超密集网络中的功率分配策略.首先,针对非凸的系统和速率最大化问题,采用非合作博弈模型将其转化为每个用户效益函数最大化的凸子问题,并通过设计一种动态定价使得非合作博弈模型的纳什均衡点（NE）是原优化问题的驻点.其次,为了保证宏小区用户的服务质量（QoS）,模型中引入了干扰功率约束条件来抑制宏小区受到的干扰.最后,在此非合作博弈论框架下,设计了一种迭代式的基于全局信息的功率分配算法.每次迭代通过求解KKT条件获得每个用户的最优发射功率,通过理论推导证明了迭代算法可收敛到博弈模型的NE.此外,为了减少迭代算法的信令开销、提高资源利用率,还提出了一种基于局部信息的功率分配算法.仿真结果表明,所提出的基于全局信息的功率分配算法比对比方法具有更好的传输性能,所提出的基于局部信息的功率分配算法在保证较好的传输性能的前提下有效地减少了信令开销.     

认知无线电网络中的参数优化问题

针对在多协作用户宽带信道情况下,认知无线电网络中当信道增益固定时,检测时间、功率以及带宽分配等参数的优化问题,提出了各参数的联合优化算法.以信道容量为目标函数,给出了最优的资源分配算法.结果表明,该算法能够实现频谱接入并且极大地提高了次用户系统的总信道容量,且资源分配与主用户占用的概率、峰值发射功率和干扰约束等因素有关.在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,接收信号的信噪比越高,次用户系统的总信道容量越大.     

最小能量消耗的协作式MIMO功率分配算法

对解码转发协作式MIMO系统中的功率分配问题进行了研究.分析了系统误比特率和能量增益特性,在此基础上提出了一种基于黄金分割迭代的功率优化分配算法和2种简化的分配算法,在满足一定误比特率要求的条件下,使源节点和中继节点总的发射功率最小.考虑准静态平坦衰落信道,根据瞬时信道状态信息进行功率分配.理论分析与仿真结果表明,基于黄金分割迭代的功率优化分配算法可以以较少的迭代次数得到较高精度的最优解,而2种简化功率分配算法均可以获得与基于黄金分割迭代的功率分配算法相近的系统能量增益,并且计算的复杂度大大降低.