基于学习与信誉机制的短波频谱资源分配算法研究

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2、人：张宇‘指导教师：张彥波副教授＾Ｃ、？广－二〇—六年六月方．古．一’＇Ｗ；聲．Ｉ）Researchonshort-wavespectrumresourceallocationalgorithmbasedonlearningandreputationmechanismADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfo

3、rtheDegreeofMasterScienceByZhangYuSupervisor:Prof.ZhangYanboJun,2016摘要近年来，随着移动互联网、物联网和智能终端的快速发展，无线移动用户数量日益增多。由于无线频谱是无线移动通信的载体，它具有有限性、非耗竭性、排他性以及易受干扰等特点。因此伴随着越来越多的无线移动用户，频谱资源需求量也越来越大。对于短波通信而言，其频段相对较窄使原本就稀缺的短波频谱资源变得十分珍贵。如何分配短波频谱资源已成为了近年来无线通信领域的研究热点之一。本文针对

4、短波频谱资源分配的问题，提出了一种短波频谱资源分配算法，该算法以博弈论中的斗鸡博弈为模型，通过采用泊松分布选取博弈策略，引入学习机制和信誉机制分配短波频谱资源，并针对不同的环境进行了仿真与分析。本文的主要内容有以下几点：首先，介绍分析了短波通信的特点以及相应短波频谱资源的情况。结合短波频谱资源的特点详细介绍了目前频谱资源分配研究领域的一些成果，包括基于图论模型、定价拍卖机制以及博弈论模型的频谱资源分配等多个方面。并在此基础上，重点介绍了博弈论的概念以及在短波频谱资源分配中的应用。由于博弈论是一种资源

5、的有效配置方法，将其应用到短波频谱资源分配的研究中非常合适。其次，将博弈论中的斗鸡博弈应用到短波频谱资源分配方案中是本论文研究的一个重点，仿真分析了两个用户竞争一个短波频谱资源的场景。通过采用泊松分布进行博弈策略的选择，然后加入了学习机制和信誉机制进行短波频谱资源的分配。加入了学习机制能够更好的提高短波频谱资源利用率，而加入信誉机制能够更好的确保用户之间的公平性。仿真结果表明，该算法既能够提高短波频谱资源利用率，又能够确保用户使用频谱的公平性。最后，在两个用户竞争一个频谱资源的基础上，我们引入学习机

6、制和信誉机制。为了找到合理的学习步长和信誉值，又详细的分析了学习步长分别为5、10、15、20、30、50以及信誉值为1到20等多种情况，结果表明不同的学习步长和信誉值对频谱资源分配具有较大的影响。但考虑较高的频谱利用率和公平性，学习步长设置为20，信誉值设置为12对短波频谱资源分配来说是比较理想的选择。基于博弈论的短波频谱资源分配技术为频谱分配问题的研究开辟了一条新的道I路，博弈论与短波频谱资源分配相结合必能为短波通信的发展奠定更深厚的理论基础，并为其进一步研究起到积极促进作用。关键词：学习机制；

7、信誉机制；斗鸡博弈；短波频谱资源IIABSTRACTInrecentyears,thenumberofwirelessmobileusersisincreasingwiththedevelopmentofmobileInternet,internetofthingsandintelligentterminals.Becausethewirelessspectrumisthecarrierofwirelessmobilecommunication,ithasthecharacteristicsoffi

8、niteness,renewability,exclusiveandvulnerability.Therefore,thedemandforspectrumresourcesbecomesmoreandmorelargewithagrowingnumberofwirelessmobileusers.Theshort-wavefrequencybandisnarrowsothatthescarceshort-wavespectrumresourcesbecomevery