基于博弈论的认知无线网络功率控制算法研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________全日制专业学位硕士论文基于博弈论的认知无线网络功率控制算法研究学位申请人：王作航学科专业：计算机技术指导教师：刘觉夫教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的科研成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论

2、文不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工中作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。本人签名_____

3、_______导师签名__________日期___________摘要基于博弈论的认知无线网络功率控制算法研究摘要认知无线网络动态功率控制技术是当前无线通信领域研究的热点之一，本文在对认知无线网络相关理论及关键技术详述的基础上，采用博弈论对认知无线网络功率控制技术进行研究，主要的工作及成果如下：1、针对MIMO认知无线网络功率控制问题，次用户（SU）只有在对用户端的干扰小于一定的阈值时才能访问属于主用户（PU）的频谱。假定所有网络节点配备有多个天线，利用博弈论方法和原始分解方法，提出了一种MIMO认知无线网络的频谱共享和功

4、率分配算法。该算法采用Jacobi和Gauss-Seidel两种迭代算法进行配置，并证明了算法的收敛性，通过仿真对其性能进行了研究。仿真结果表明，该算法不仅实现了主、次用户共享使用授权频谱资源，而且有效提升了频谱的使用效率。2、针对纳什议价在认知无线网络中功率控制问题，设计了一种基于信道干扰比（SINR）的效用函数，并提出了一种基于纳什议价解（NBS）的分布式功率控制算法，本算法能够保证系统的帕累托最优和认知用户之间的公平性。采用Lagrange松弛技术和定点迭代技术获得各个认知用户的最优传输策略，大大降低功率控制问题的复杂

5、度，仿真结果表明，所提出算法实现简单并且收敛速度较快，鲁棒性较好，有效改善了认知用户之间的公平性和系统的整体性能。关键词：博弈论，认知无线网络，功率控制，纳什议价解，帕累托最优IABSTRACTRESEARCHONCOGNITIVEWIRELESSNETWORKPOWERALLOCATIONALGORITHMBASEDONGAMETHEORYABSTRACTCognitivewirelessnetworkdynamicspectrumallocationtechnologyisoneofthehotspotsinthefie

6、ldofwirelesscommunicationresearch.Basedontherelevanttheoryandkeytechnologiesofcognitivewirelessnetworks,thispaperusesgametheorytoimplementcognitivewirelessnetworkdynamicspectrumallocationtechnology.Research,themainworkresultsareasfollows:Firstly,FortheMIMOcognitive

7、wirelessnetworkpowercontrolproblem,thesecondaryuser(SU)canaccessthespectrumbelongingtotheprimaryuser(PU)onlywhentheinterferencetotheuserterminalislessthanacertainthreshold.Itisassumedthatallnetworknodesareequippedwithmultipleantennas.Usinggametheorymethodandorigina

8、ldecompositionmethod,alow-complexitydistributedalgorithmbasedonNashbargainingsolutionisproposedforspectrumsharingandpowerallocationinMIMOcognitiv