基于博弈论和免疫克隆算法的认知无线网络资源的优化分配

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1、基于博弈论和免疫克隆算法的认知无线网络资源的优化分配作者姓名李静导师姓名、职称尚荣华副教授一级学科电子科学与技术二级学科电路与系统申请学位类别工学硕士提交学位论文日期2014年11月学校代码10701学号1202120899分类TN82号TP18密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于博弈论和免疫克隆算法的认知无线网络资源的优化分配作者姓名：李静一级学科：电子科学与技术二级学科：电路与系统学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：尚荣华副教授提交日期：2014年11月OntheUseofGameTheoryandImmuneClonalAlgorithmfort

2、heOptimalAllocationoftheResourcesinCognitiveRadioNetworksAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicScienceandTechnologyByLiJingSupervisor:Asso.Prof.ShangRonghuaNovember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的

3、论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安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了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件

4、，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要在无线电领域中，认知无线电技术的应用极大地减少了传统静态频谱分配的资源浪费，提高了频谱利用率，改善了整个通信系统的性能，在此基础上采用合理的策略优化信道通信性能是一个极具挑战性的课题。认知无线网络中的资源主要包括频谱带宽、发射功率、调制方式、频谱感知方法及感知时间等，这些资源的合理分配影响着整个无线网络

5、的信道容量及系统QoS（QualityofService，服务质量），因此这些资源的优化分配成为提高通信性能的关键技术。认知OFDM网络系统是将OFDM（Orthogonalfrequency-divisionmultiplexing）技术应用于认知无线电中，这种多载波调制技术降低了各信道之间的相互干扰，提高了信号传输质量，其中的资源主要包括子载波和发射功率等，如何最优化地分配这些资源成为近年来的研究热点。基于此，本文主要研究在认知无线电的频谱共享接入模式下提高频谱利用率，以及对认知OFDM网络中的子载波和功率进行优化分配提高系统信号传输质量和通信性能。本文

6、的主要工作如下：1.基于认知无线网络中合作用户的频谱共享模式，提出一种基于博弈论模型的免疫克隆优化算法。首先，选择潜博弈对频谱建立优化分配的模型，根据计算机网络中的TCP/IP协议中的三次握手机制，对频谱进行初步分配，经过有限次的博弈得到纳什均衡点。然后，使用免疫克隆算法优化该纳什均衡点，通过克隆、变异、选择等操作，寻找最优解。最终，本文算法提高了用户的SIR（SignaltoInterferenceRatio，信干比）及系统信道容量，得到了较好的信道分配性能。2.基于博弈论思想，利用完全信息动态博弈对认知OFDM中的子载波和功率分配问题进行建模，将每个子载

7、波看作博弈的参与者，将所有用户看作每个博弈者的选择策略，考虑系统的总信道容量、功率约束及比例公平约束等条件，合理设置效益函数，最终通过有限次的博弈寻找最优解，增大了系统吞吐量。3.研究认知OFDM网络系统的下行链路子载波和功率的优化分配，提出一种基于免疫克隆选择算法的改进算法。本文选择两步式的分配方法：（1）将子载波分配给用户；（2）将功率分配给子载波。首先使用近似贪婪的比例公平初始化方法生成初始子载波种群，初步实现用户吞吐量分配的比例公平性。然后利用罚函数法将系统总的吞吐量、功率约束及比例公平约束条件等转化为评价函数对子载波和功率进行优化分配，寻找适应度最

8、高的抗体，解码即为子载波和功率的最优分配方案。最终，