认知无线电中基于博弈论方法的联合功率速率控制-论文.pdf

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1、第40卷第9期计算机工程2014年9月Vo1．40NO．9ComputerEngineeringSeptember2014·移动互联与通信技术·文章编号：1000．3428(2014)09．0102-04文献标识码：A中图分类号：TN929．53认知无线电中基于博弈论方法的联合功率速率控制王贻彬，倪卫明(复旦大学通信科学与工程系，上海200433)摘要：在认知无线电网络中，认知用户在满足目标信干比的前提下，采用非合作博弈的方法以降低每个认知用户的发送功率。为解决认知无线电中共享频谱状态下的联合功率和速率控制问题，将系统中次级用户问的关系假定为非合作的竞争性关系，同时考虑次级用户

2、对主用户的干扰容限，提出一种基于次级用户传输时延花费的非合作博弈联合功率速率控制算法，并证明该算法纳什均衡的存在性与唯一性。仿真结果表明，该算法可使用户在使用较小传输功率的情况下获得较高的效用值与较低的传输延时，同时使次级用户对主用户的干扰小于干扰阈值。关键词：认知无线电；非合作博弈；联合控制；时延花费；代价函数JointPowerandRateControlBasedonGame-theoreticApproachinCognitiveRadioWANGYi—bin，NIWei—ming(DepartmentofCommunicationScienceandEngineeri

3、ng，FudanUniversity，Shanghai200433，China)【Abstract】InCognitiveRadio(CR)networks，underthepremiseofcognitiveuserssatisfyingthetargetSINR，inordertoreduceeachuser’Stransmitpower，non-cooperativegamecanbeused．ThispaperstudiesjointcontrolofpowerandrateforCRintheunderlaytype．Itassumestheproblembetwee

4、nSecondaryUsers(SUs)asaNon—cooperativeGame(NG)，andonejointcontrolofpowerandratealogorithmwhichisbasedonDelayCost(DC)ofSUsisproposed．Itsubjectstothetolerableinterferencelimits，andprovestheexistenceanduniquenessoftheproposedalogorithm’SNashEquilibrium(NE)．Simulationresultsshowthatthealogorit,h

5、mcanattainhigherutilityandlowertransmissiondelayusinglowerpower，andsuminterferencemadebytheSUscannotexceedinterferencethreshold．【Keywords】CognitiveRadio(CR)；Non—cooperativeGame(NG)；jointcontrol；DelayCost(DC)；pricingfunctionDOI：10．3969／j．issn．1000—3428．2014．09．021服务，不仅要对终端用户进行功率控制，还要对用户1概述的传输

6、速率进行控制，即实行功率与速率的联合控在无线通信中，频谱资源是一种十分稀缺资源。制。文献[8-9]做了相关的工作，它们都引用了与功但是美国联邦通信委员会(FederalCommunications率相关的代价函数，文献[10]引入了与速率相关的Commission，FCC)的光谱分配策略小组指出，在已简单线性定价。授权的频段中，光谱的利用率仅为15％～85％¨J。认知无线电作为一种提高频谱利用率的技术，为了提高频谱利用率，人们提出了认知无线电它的功率控制问题也越来越受大家关注。文献[11](CognitiveRadio，CR)技术。使用非合作博弈来处理认知无线电中次级用户的功认

7、知无线电技术最早由JosephMitola于1999年率控制问题，而下一代的网络也对速率的多样化传提出，是一种采用人工智能以提高频谱利用率的无线输提出了要求。文献[12—13]考虑了功率与速率的电技术。它的核心思想就是认知无线电(CR)具有联合博弈问题，其中，文献[12]引入了传输功率的线学习能力，能与周围环境交互信息，以感知和利用在性代价函数，文献[13]引入了与信干比(Signalto该空间的可用频谱，并限制和降低冲突的发生。Interference，SIR)相关的线性代价函数，但它们都