基于议价博弈的认知无线网络功率控制技术研究.pdf

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目基于议价博弈的认知无线网络功率控制技术研究学科专业通信与信息系统学号201221260240作者姓名刘征指导教师谭雪松副教授分类号密级注1UDC学位论文基于议价博弈的认知无线网络功率控制技术研究刘征指导教师谭雪松副教授电子科技大学成都申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2015.04论文答辩日期2015.05学位授予单位和日期电子科技大学2015年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类EFFICI

2、ENTPOWERCONTROLIND2D-ORIENTEDCOGNITIVERADIONETWORKSBASEDONMULTI-PARTYBILATERALBARGAININGAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemsAuthor:LiuZhengAdvisor:TanXuesongSchool:SchoolofCommunication&InformationEngineering独创性声明本人声明所呈

3、交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工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谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编

4、学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要近年来，随着移动无线通信系统的快速发展，有限的频谱资源正变得日趋紧张。而认知无线电技术的出现，为解决对频谱资源的有效利用和异构无线网络的智能融合等问题提供了一种可行的解决方案。在基于Underlay模型的认知无线网络中，授权用户允许认知用户利用授权频谱资源进行通信，而认知用户必须控制其发射功率以满足授权用户所设定的干扰温度门限。同时，为了满足一定的认知通信服务质量（QualityofService，简称QoS）要求，认知用户的发射功率又必须足够保证其自身数据传输所需的最小信干噪比（Signal-to

5、-Interference-Noise-Ratio，简称SINR）。此外，由于实际无线通信信道通常存在包括路径损耗、阴影衰落和小尺度衰落等多重复合衰落，而这些衰落的随机特征和相互叠加会导致无线信道增益的不确定性。为了解决不确定无线信道增益条件下的认知用户发射功率控制问题，本论文重点研究了Underlay模型下能同时满足干扰温度限制和认知用户QoS需求的认知无线网络分布式功率控制技术。首先，为了抵消无线信道增益不确定性所带来的影响，本论文基于认知用户之间以及认知与授权用户之间无线信道增益的统计特性来定义认知无线网络中每个认知用户的发射功率约束条件，并将Underlay模型下的认知无线网络

6、发射功率控制问题建模为一个最大化认知用户整体传输速率的受限优化问题。其次，针对现有基于Karush-Kuhn-Tucker（简称KKT）解的认知无线网络功率控制算法普遍存在的控制信息交互开销过大和计算复杂度过高的问题，本论文在Rubinsteinbargaining（简称RB）讨价还价博弈模型的基础上对现有的多人双边博弈模型（Multi-partyBilateralBargaining，简称MBB）进行了扩展，详细描述了MBB博弈过程，并给出该博弈均衡解的求解办法和结果，从而为基于议价博弈的认知无线网络功率控制机制设计奠定理论基础。最后，本论文将MBB博弈模型与认知无线网络功率控制问题

7、进行结合，提出了一种全新的基于MBB均衡解的认知无线网络分布式功率控制机制。受益于MBB均衡解的明确性和仅需要多项式计算复杂度，该机制仅需要在授权和认知用户之间交互很少的控制信息，并能很好地适应随机变化的无线信道增益对认知无线网络功率控制造成的影响。仿真结果表明，与现有基于纳什议价均衡解（Nashbargainingsolution，简称NBS）的认知无线网络功率控制算法相比，基于MBB的功率控制算法可以在同时满足授权用户干扰温度限制和认知用户