基于博弈资源分配的认知异构网络干扰协调算法

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。     

认知无线电中动态频谱分配问题的研究

介绍了认知无线电的研究现状,对认知无线电系统中已有的动态频谱分配模型进行了分析并结合各种算法进行了比较。在此基础上总结并提出了频谱共享的一些挑战性问题,探讨了动态频谱分配的一些热点问题并构想了未来的发展方向。     

认知无线电网络中分布式频谱分配策略的研究

研究认知无线电网络中的分布式频谱资源分配策略对提高频谱资源利用率具有重要的意义.基于动态议价博弈模型并结合最佳单位带宽定价,对认知无线电网络中主用户和认知用户的收益进行建模,在此基础上提出一种高效的基于议价博弈的分布式频谱分配策略(Bargaining Game-Distributed Spectrum Allocation Strategy,BG-DSAS).分别分析了两用户和N用户条件下的策略方案,并给出了实现BG-DSAS频谱分配策略的算法流程.仿真实验从多个角度分析了策略的合理性和有效性.     

认知无线电中基于博弈论的频谱分配算法*

利用博弈论分析了认知无线电网络中动态频谱分配问题,构建了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型,提出了基于潜在博弈论的分布式频谱分配算法,并得到了相应博弈过程的纳什均衡。仿真结果表明,该算法能在较短时间内收敛到稳定状态,潜在函数取值达到最大值、系统总干扰水平降到最小、用户的SIR水平得到明显改善,达到了潜在博弈下信道分配的纳什均衡,实现了提高频谱利用率的目的。     

认知无线电中联合功率控制的动态频谱分配算法*

针对认知无线电网络动态频谱分配算法开展研究,基于最大独立集理论,提出一种改进的联合功率控制的动态频谱分配算法,通过联合功率控制机制,避免用户之间的相互干扰和对已分配信道链路的干扰,满足多用户应用需求,并减少节点能耗。该算法以最大独立集为分配起点,允许一次同时分配信道给多个互不干扰的链路,同时兼顾资源分配的公平性,能够有效减少分配的总次数和用户间的信息交互量。仿真结果显示改进的动态频谱分配算法在需求满足率和公平性上都优于原有算法。     

基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配

针对布谷鸟搜索算法在认知车载网中频谱分配收敛速度低的问题，提出了一种基于萤火虫算法的频谱分配方法。该方法考虑种群所获得的平均收益值，将频谱分配变量映射为萤火虫位置信息，并将车载网络的吞吐量转化为萤火虫的亮度值，采用萤火虫算法离散频谱分配变量并进行迭代寻优。数值结果表明，基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配方式的收敛速度快，且种群的平均收益值高于遗传算法和布谷鸟算法。     

改进蜉蝣算法求解认知车载网络频谱分配问题

针对传统认知车载网络频谱分配效率低、速度慢的问题,提出基于改进蜉蝣优化算法的频谱分配算法。以反向学习、动态惯性权重、多阶段动态扰动及正余弦优化交配机制提升标准蜉蝣优化算法的寻优性能;将频谱分配变量映射为蜉蝣个体位置信息,将网络吞吐量和接入公平性作为评估蜉蝣位置的适应度函数,利用改进蜉蝣算法搜索最优频谱分配方案。实验结果表明,改进算法的搜索精度和收敛速度都有所提升,能够更快得到频谱分配方案,车载用户收益和分配公平性方面也更有保障。     

基于业务需求的动态频谱分配算法

动态频谱分配能有效解决频谱利用率低的问题,但已有的图论着色算法未考虑认知用户的业务需求,导致需求小的用户分配到更大的频谱,一定程度上造成了频谱浪费。为解决该问题,提出基于业务需求的动态频谱分配算法,使分配的信道与认知用户的业务需求适配。性能仿真结果表明,基于业务需求的算法能满足各用户的需求,性能更优。     

改进的细菌觅食算法求解认知无线网络频谱分配问题

认知无线网络中如何进行频谱合理的分配是实现动态频谱接入的关键技术之一。基于图论着色频谱分配模型,以最大化网络效益为目标函数,提出一种具有量子变异操作的改进的二进制细菌觅食优化算法,用以求解认知无线网络中空闲频谱在认知用户间的动态分配问题。通过仿真实验比较了本算法与颜色敏感图论着色算法、传统二进制细菌觅食算法的性能。结果表明:本算法性能明显优于颜色敏感图论着色算法,能更好地实现网络效益最大化,提高用户的平均效益;与传统二进制细菌觅食算法相比,改进后的细菌觅食算法寻优能力更强,收敛速度更快。     

基于极值优化的频谱分配算法

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。