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如何合理分配有限的频谱资源是认知无线电网络的核心问题之一.通过对物理层功率控制和MAC层带宽分配需求的研究,建立以最大化系统吞吐量为目标的跨层优化模型.并在该模型的基础上设计一种基于跨层议价博弈的带宽与功率分配算法(Bandwidth and Power Allocation Algorithm-Cross Layer Bargaining Game,BPAA-CLBG).仿真结果表明该算法可以有效地提高认知无线电网络的频谱利用率,且在系统吞吐量方面较现有算法有明显的改善. 相似文献
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基于underlay频谱共享模式的认知异构网络可有效缓解频谱资源短缺问题,但同时会加剧网络中的干扰。针对该问题,提出了一种基于非合作博弈模型的动态频谱分配和功率控制算法进行干扰协调。首先,考虑频谱共享造成的干扰问题,引入认知用户优先等级,将问题构建为联合动态频谱分配与功率控制的频谱定价博弈模型;其次,通过两阶段动态博弈得到纳什均衡解,实现认知网络层频谱资源合理分配和发射功率控制。仿真表明,所提算法能够实现不同优先级用户频谱资源的合理分配和认知基站发射功率控制,有效抑制认知异构网络的跨层干扰和层内干扰。 相似文献
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研究了采用正交频分复用的认知无线电网络中的多用户资源分配问题,包括子载波分配和功率分配。在认知无线电系统中,除了考虑主用户与次用户之间的相互干扰,还要求将主用户对次用户的干扰控制在预设门限之下,因此,系统模型更为复杂。整数约束条件,使得寻求最优解的算法复杂度高,无法用于对实时性要求高的系统。因此,提出了一种寻求次优解的分步式资源分配算法,以降低算法的复杂度。首先采用一种综合考虑了功率限制和对主用户的干扰限制的新型子载波分配方案,然后提出改进的线性注水算法进行功率分配。仿真结果表明,相比于最优分配算法,所提出的算法可以在获得较好的系统容量的同时,有效地降低系统的复杂度,适用于对实时性要求高的系统。 相似文献
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在正交频分复用认知无线电网络中,研究多个功率约束条件下的功率分配问题。认知用户功率约束条件分为两类:对主用户频段的干扰约束与认知用户总传输功率约束。以最大化认知用户速率为目标,构建一个多约束条件优化问题,得出最优功率分配算法,在此基础上,通过对约束条件加以分解,提出一种低复杂度的次优功率分配算法。仿真结果表明,最优算法可以取得最大的认知用户传输速率;提出的次优算法可以极小的性能损失,在复杂度上取得较大优势。 相似文献
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随着无线通信业务的不断增长和智能终端的日益多样化,无线频谱资源变得愈加紧缺,认知无线电作为一项能够有效解决频谱利用率过低的技术,近年来引起了学术界和工程界的广泛关注。在认知无线电网络中,次用户以合作频谱感知的方式智能判断主用户的工作状态,以便在授权频谱的空闲时段内接入并加以使用。将全双工通信技术引入到传统的认知无线电网络中,实现了频谱感知和数据传输的同步,既能确保数据传输的连续性,又能减少对主用户的干扰,对提升无线频谱利用率具有重要作用。对于多信道全双工认知无线电网络的信道分配,建立了次级网络吞吐量最大化模型,并通过惩罚函数法,将混合整数非线性规划问题转换成不带约束条件的非线性规划问题,提出了基于遗传算法的全双工认知无线电网络信道分配策略。仿真实验结果表明,该算法能在综合考虑算法复杂度和性能的情况下,完成信道分配并保证次级网络吞吐量的最大化。 相似文献
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研究了基于单载波频分多址(SC-FDMA)的宽带认知无线电网络中非授权用户(NU)的最优功率分配(OPA)问题.首先给出了基于SC-FDMA的宽带认知无线电网络中非授权用户对授权用户的干扰功率模型.在此基础上,分别在下述两种约束条件下利用凸优化理论推导出了两种使非授权用户的和速率最大的最优功率分配(OPA)算法.约束条件一为:任一非授权用户的任一子载波对授权用户的干扰功率受限(IPCs);约束条件二为:所有非授权用户的所有子载波对授权用户的干扰功率受限(IPC).仿真结果表明,与等功率分配(EPA)和传统最优功率分配(C-OPA)算法相比,所提出的算法显著提高了非授权用户的可达和速率. 相似文献
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针对认知无线电网络中的频谱分配问题,融合频谱的连续可用概率,提出了一种改进的分配模型,并基于频谱
分配问题的NP 特性,提出了一种基于极值优化的启发式智能求解算法。仿真实验表明:本算法能获得较好的频谱分配效果,
有利于频谱资源的有效利用。 相似文献
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针对OFDMA认知无线电网络,提出一种基于Stackelberg博弈的频谱定价和分配模型.对于次基站控制次网络传输功率来保护主网络通信的场景,主基站可通过该模型获得最优的频谱定价方案.从功率控制的角度,重新设计次用户的效用函数,运用Stackelberg博弈对单个主基站和多个次用户在频谱租赁市场中的交易行为进行建模.通过逆向归纳法,求解市场均衡下的最优频谱定价,使得主基站在考虑主网络QoS降级的同时获得最大收益.此外,对于主基站只能获取本地信息的情形,提出了基于动态Stackelberg博弈的分布式频谱定价和分配模型.仿真实验表明,该模型能够在控制次网络传输功率的基础上,提供最优频谱定价和频谱分配方案. 相似文献
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针对认知无线电系统中认知用户频谱分配问题,提出一种基于渔夫捕鱼优化算法(SFOA)的频谱分配算法。以系统效益最大化为优化目标,建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,采用设置参数少、易于编码实现、寻优能力强的渔夫捕鱼优化算法对模型进行求解,得到空闲频谱最优分配方案,在Matlab 2012平台上进行仿真实验。结果表明,SFOA不仅提高了用户平均系统效益,而且提高了频谱分配效率。 相似文献
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针对传统的功率控制算法限制认知用户的发射功率而影响其服务质量(Quality of Service, QoS)的问题,提出了一种基于功率控制的多人Rubinstein博弈频谱分配算法。该算法通过牛顿迭代公式降低认知用户的发射功率并依据各个用户间的干扰得到相应的链路质量;将经济学中的贴现因子与用户的链路质量建立映射关系;通过链路质量调整认知用户子博弈顺序使得网络总传输速率达到一个相对稳定的状态。仿真结果表明:多个认知用户在同一信道下共享频谱时,采用多人Rubinstein博弈算法对系统的总传输速率有明显的提升,使系统处于稳定且高速的传输状态并节省了一半以上的频谱分配时间。 相似文献
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