基于博弈学习的动态频谱分配算法研究

摘要

为了解决认知无线网络中的动态频谱分配问题,提高频谱利用率和避免干扰,提出了一种基于学习的库诺(Cournot)博弈模型,将授权用户对于空闲频谱的分配行为模拟为动态的博弈过程,并赋予授权用户学习的能力,通过对博弈过程中博弈者行为的学习和总结形成新的博弈策略,而且还比较了将最优反应学习算法和模拟退火算法应用到自适应博弈学习中系统的性能和用户的收益.仿真结果表明,两种算法均能够使授权用户通过学习达到策略的均衡,而有限理性下基于模拟退火的自适应博弈学习算法的鲁棒性更强,收敛性更好,且能够使授权用户获得更高的收益.