认知网络中基于主动协作的频谱共享与功率分配

摘要

协作认知网络融合了认知无线电技术和协作通信技术，可以有效提高频谱资源利用率。然而传统的认知无线网络由于其固有的动态异构特性，主用户对频谱具有优先使用权，频谱共享缺乏灵活性。为此，本文在主用户和认知用户间引入主动协作机制，进一步提高网络资源的利用效率。主动协作的引入给认知无线网络中的资源分配问题带来新的挑战。本文致力于研究如何优化主动协作机制中的频谱共享与功率分配，寻求提高频谱效率和能量效率的解决方案。
　　本研究首先为了解决协作认知网络中频谱利用率不高的问题，提出一种新颖的主动协作频谱共享机制。根据认知无线网络的频谱产权特性，分析节点间的利益和协作关系，将主用户与认知用户间的填充式频谱共享行为建模为Stackelberg主从博弈模型。主用户将部分频谱动态租赁给认知用户，从而激励认知用户主动加入主用户的协作传输中，提高通信性能，同时获得额外的收益;加入协作的认知用户则获得一定的频谱带宽传输自己的数据，并保证通信的连续性和频谱接入的公平性。采用逆向归纳法得到博弈均衡解，最终达到主用户和认知用户的“双赢”局面，优化整个网络性能。其次，考虑多主用户多认知用户共存的复杂动态认知网络，针对通信环境和通信需求的差异性，克服能量受限问题，提出一种主动协作机制中分布式增强学习的功率分配算法。建立分布式主动协作机制下的功率分配模型;在此基础上，引入第二价格拍卖机制，实现用户间的信道匹配;设计功率分配与频谱共享问题的数学模型和效用函数，考虑节点剩余能量，在满足节点QoS前提下，进行功率分配优化。并通过增强学习机制进行策略更新，减小环境不确定和信道状态信息不完美对通信性能的影响。最后，通过仿真实验对所提的主动协作机制下的频谱共享和功率分配算法进行性能分析和结果验证。仿真结果表明，相比于以往的频谱共享和功率控制算法，本文算法能够很好的改善系统通信性能。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 认知无线网络

1．2．2 协作通信

1．2．3 协作认知网络

1．3 论文主要内容

1．4 论文组织结构

2 协作认知网络主动协作资源分配关键问题分析

2．1 协作认知网络资源分配问题

2．1．1 协作认知网络模型

2．1．2 协作认知网络资源分配关键问题

2．2 主动协作机制中频谱共享研究

2．2．1 认知无线网络频谱资源共享模型

2．2．2 协作认知网中现有频谱共享方法分析

2．2．3 协作认知网络频谱资源共享难点和存在的问题

2．3 主动协作机制中功率分配研究

2．3．1 协作认知网络功率控制目的

2．3．2 现有功率控制方法分析

2．3．3 协作认知网中功率控制的难点和需求

2．4 基于主动协作的频谱共享与功率分配设计思路

2．5 本章小结

3 基于Stackelberg博弈的主动协作频谱共享

3．1 Stackelberg博弈

3．2 主动协作网络模型和问题描述

3．2．1 主动协作网络模型

3．2．2 基于香农定理的传输速率数学描述

3．3 博弈理论数学分析及优化求解

3．3．1 基于满意度的效用函数

3．3．2 认知用户间非协作支付选择博弈

3．3．3 频谱分配的优化求解

3．4 算法仿真与结果分析

3．5 本章小结

4 主动协作机制中分布式增强学习的功率分配

4．1 增强学习机制

4．2 网络系统模型

4．3 主动协作机制下的功率分配模型

4．3．1 主动协作中功率分配的问题描述

4．3．2 策略选择与信道匹配

4．4 基于增强学习的功率分配与频谱共享

4．4．1 认知用户基于增强学习的功率分配

4．4．2 主用户频谱分配策略优化

4．4．3 增强学习机制的均衡点

4．5 算法仿真与结果分析

4．6 本章小结

5 总结与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

附录1 图目录

攻读学位期间主要的论文情况和科研情况

致谢