基于博弈论的多跳蜂窝网络资源分配方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于博弈论的多跳蜂窝网络资源分配方法及系统，该多跳蜂窝网络资源分配方法包括在两阶段的主从模型中，在第一阶段，上层的中继首先发表其激励的数值；在第二阶段，下层的中继根据上层的中继调整其发射功率。本发明的有益效果是：本发明设计了一种基于合作众包的在多跳蜂窝网络中的传输激励机制，通过设计在基站和中继之间，中继与中继之间的激励机制，基站既可以提高频谱利用率又可以减少设备的部署和管理费用，中继还可以通过参与合作传输获得一部分利润。

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及基于博弈论的多跳蜂窝网络资源分配方法及系统。

背景技术

多跳蜂窝网络被学术界和工业界认为是一个可以用来有效的提高网络吞吐量和延伸网络覆盖范围的异构网络技术。多跳蜂窝网络不仅拥有传统网络的特征即利用传统蜂窝的固定基站设备，并且充分利用了多跳中继网络的高能效、高灵活性等特点。然而，多跳蜂窝网络的广泛运用将面临如下几个挑战：第一个挑战是在无线接入点高部署和高维护费用；第二个挑战是管理大数目多种接入点的高难度和高复杂度。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种基于博弈论的多跳蜂窝网络资源分配方法。

本发明提供了一种基于博弈论的多跳蜂窝网络资源分配方法，中继在第(n+1)个时隙，接收到其招募者发送的数据，在中继的接收端收到的信息，表示为其中为第(n-1)层中继和第s个第(n)层中继之间的信道参数，包含了路径损耗和频率选择性衰落，为中继接收端的干扰，n⁽ⁿ⁾为加性高斯白噪声，其方差为σ²，在放大转发模式下，中继的放大转发系数为$>A_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}=\sqrt{\frac{p_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}}{p_{i,j,\mathrm{..},r}^{(n-1)}{\left|h_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}\right|}^2+I_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}+{\sigma }^2}},$>第(n)层中继转发收到的信号为用A⁽ⁿ⁾，h⁽ⁿ⁾，p⁽ⁿ⁾分别表示那么一条N跳中继网络的传输链路的输入输出表达式为$>y_U=g^{\left(N\right)}\underset{n=1}{\overset{N}{\Pi }}{A}^{\left(n\right)}{h}^{\left(n\right)}{x}_0+\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{i=n}{\overset{N}{\Pi }}{A}^{\left(i\right)}{h}^{(i+1)}{n}^{\left(i\right)}+n_{UE}$>通过第(N)层中继此链路在接收端即在用户端的接收信噪比为其中为时隙n的即时信噪比，即第(n-1)层中继RN^(n-1)和第(n)层中继RN⁽ⁿ⁾之间链路的信噪比，对于基站而言，其效用函数为$>U_0\left(R_0\right)=\frac{\alpha }{N+1}{\log }_2(1+\stackrel{N^{\left(0\right)}}{\Sigma }\mathrm{...}\stackrel{N^{(N-1)}}{\Sigma }{\mathrm{SNR}}_{UE})-R_0$>即收益减去激励，α为单位频谱效率的收益，R₀为基站给予第一层中继的激励总和。

作为本发明的进一步改进，对于第(n)层中继其效用函数为$>U_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}(R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)},p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)})=\frac{{\mathrm{SNR}}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{{\mathrm{SNR}}_{i,j,...,r}^{(n-1)}}{R}_{i,j,...,r}^{(n-1)}-R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}-c*p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)},$>即收益先去能量消耗和给予下一层中继的激励，其中c为单位功率消耗的价格，其中和分别表示通过第(n)层中继和通过第(n-1)层中继的信噪比。

作为本发明的进一步改进，在两阶段的主从模型中，在第一阶段，上层的中继首先发表其激励的数值；在第二阶段，下层的中继根据上层的中继调整其发射功率。

作为本发明的进一步改进，在第(n)层和第(n+1)层之间的博弈中，第(n)层中继的优化问题为：

$>\begin{array}{c}\underset{R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{max}{U}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\left(R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\right)\\ s.t.U_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}>0,R_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}>0\end{array}.$>

作为本发明的进一步改进，在第(n-1)层中继和第(n)层中继之间的博弈中，第(n)层中继的优化问题为：

$>\begin{array}{c}\underset{p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{max}{U}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\left(p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\right)\\ s.t.p_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}>0\\ {\mathrm{SNR}}_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}\ge T^{\left(n\right)}\end{array},$>其中T⁽ⁿ⁾为第(n)中继的最小信噪比限制。

本发明还提供了一种基于博弈论的多跳蜂窝网络资源分配系统，其特征在于，中继在第(n+1)个时隙，接收到其招募者发送的数据，在中继的接收端收到的信息，表示为其中为第(n-1)层中继和第s个第(n)层中继之间的信道参数，包含了路径损耗和频率选择性衰落，为中继接收端的干扰，n⁽ⁿ⁾为加性高斯白噪声，其方差为σ²，在放大转发模式下，中继的放大转发系数为第(n)层中继转发收到的信号为用A⁽ⁿ⁾，h⁽ⁿ⁾，p⁽ⁿ⁾分别表示那么一条N跳中继网络的传输链路的输入输出表达式为$>y_U=g^{\left(N\right)}\underset{n=1}{\overset{N}{\Pi }}{A}^{\left(n\right)}{h}^{\left(n\right)}{x}_0+\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{i=n}{\overset{N}{\Pi }}{A}^{\left(i\right)}{h}^{(i+1)}{n}^{\left(i\right)}+n_{UE}$>通过第(N)层中继此链路在接收端即在用户端的接收信噪比为其中为时隙n的即时信噪比，即第(n-1)层中继RN^(n-1)和第(n)层中继RN⁽ⁿ⁾之间链路的信噪比，对于基站而言，其效用函数为$>U_0\left(R_0\right)=\frac{\alpha }{N+1}{\log }_2(1+\stackrel{N^{\left(0\right)}}{\Sigma }\mathrm{...}\stackrel{N^{(N-1)}}{\Sigma }{\mathrm{SNR}}_{UE})-R_0$>即收益减去激励，α为单位频谱效率的收益，R₀为基站给予第一层中继的激励总和。

作为本发明的进一步改进，对于第(n)层中继其效用函数为$>U_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}(R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)},p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)})=\frac{{\mathrm{SNR}}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{{\mathrm{SNR}}_{i,j,...,r}^{(n-1)}}{R}_{i,j,...,r}^{(n-1)}-R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}-c*p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)},$>即收益先去能量消耗和给予下一层中继的激励，其中c为单位功率消耗的价格，其中和分别表示通过第(n)层中继和通过第(n-1)层中继的信噪比。

作为本发明的进一步改进，在两阶段的主从模型中，在第一阶段，上层的中继首先发表其激励的数值；在第二阶段，下层的中继根据上层的中继调整其发射功率。

作为本发明的进一步改进，在第(n)层和第(n+1)层之间的博弈中，第(n)层中继的优化问题为：

$>\underset{R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{max}{U}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\left(R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\right)$>

$>s.t.U_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}>0,R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}>0.$>

作为本发明的进一步改进，在第(n-1)层中继和第(n)层中继之间的博弈中，第(n)层中继的优化问题为：

$>\begin{array}{c}\underset{p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{max}{U}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\left(p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\right)\\ s.t.p_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}>0\\ {\mathrm{SNR}}_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}\ge T^{\left(n\right)}\end{array},$>其中T⁽ⁿ⁾为第(n)中继的最小信噪比限制。

本发明的有益效果是：综上所述，本发明设计了一种基于合作众包的在多跳蜂窝网络中的传输激励机制，通过设计在基站和中继之间，中继与中继之间的激励机制，基站既可以提高频谱利用率又可以减少设备的部署和管理费用，中继还可以通过参与合作传输获得一部分利润。

附图说明

图1是系统模型图。

图2是网络结构仿真图。

图3是PT中继策略和PU容量关系图。

图4是在一层和两层中继的情况下，6个中继的效用函数值图。

图5是基站的效用函数随着价格变化的曲线在两层中继和直传时的对比图。

图6是第一层中继随频谱利用率价格的变化曲线图。

具体实施方式

本发明公开了一种基于博弈论的多跳蜂窝网络资源分配方法及系统。

随着一系列便携式的小功率无线接入点的出现，例如阿尔卡特朗讯研制的LightRadio等，预示着基站部署新时代的出现，即运营商和小功率基站的拥有者将要协作进行传输。通过充分利用覆盖范围内的小功率无线接入点，运营商可以减少在设备部署和设备管理上的投入，而且可以缓解管理多种设备的压力。通过参加合作传输，参与合作传输的中继可以通过合作众包的传输中得到奖励。为了充分利用多跳蜂窝网络资源，我们提出了一种新的传输策略，即基站招募多个第一层中继或上层中继招募下层中继参与合作传输。

然而，这种新的传输机制仍然存在若干问题。第一个问题是，基站在这种多跳中继网络中如何招募中继。第二个问题是，如何激励中继参与合作传输，一方面由于中继的拥有者不是运营商，另一方面中继需要合理的激励去弥补其消耗的计算和传输能量。对于中继而言，中继的目的是最大化其在合作传输中的利益。为了解决上述问题，本发明旨在设计一个传输激励机制激励中继参与合作众包的多跳蜂窝网络传输。

本发明考虑在单蜂窝正交频分多址(OFDMA)网络中，存在一个用户、一个基站和一系列半双工中继，即基站通过N跳中继网络与用户进行通信，如图1所示。假设在N跳中继网络中，每一跳的传输时间相同，即每一帧被均分成(N+1)个完全相同的子帧。我们用第(n)层的中继表示被第(n-1)层中继招募的个中继中的第s个中继。为了便于分析，我们拿出一条链路举例，中继在第(n+1)个时隙，接收到其招募者发送的数据。在中继的接收端收到的信息，可以表示为

$>y_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}=h_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}{x}_{i,j,...,r}^{(n-1)}+I_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}+n^{\left(n\right)}$>

其中为第(n-1)层中继和第s个第(n)层中继之间的信道参数，包含了大尺度(路径损耗)和小尺度(频率选择性)衰落。为中继接收端的干扰，n⁽ⁿ⁾为加性高斯白噪声，其方差为σ²。在放大转发模式下，中继的放大转发系数为

$>A_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}=\sqrt{\frac{p_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}}{p_{i,j,\mathrm{..},r}^{(n-1)}{\left|h_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}\right|}^2+I_{i,j,\mathrm{...},r,s}^{\left(n\right)}+{\sigma }^2}}$>

第(n)层中继转发收到的信号为为了方便，我们用A⁽ⁿ⁾，h⁽ⁿ⁾，p⁽ⁿ⁾分别表示那么，一条N跳中继网络的传输链路的输入输出表达式为

$>y_U=g^{\left(N\right)}\underset{n=1}{\overset{N}{\Pi }}{A}^{\left(n\right)}{h}^{\left(n\right)}{x}_0+\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{i=n}{\overset{N}{\Pi }}{A}^{\left(i\right)}{h}^{(i+1)}{n}^{\left(i\right)}+n_{UE}$>

通过第(N)层中继此链路在接收端即在用户端的接收信噪比为$>{\mathrm{SNR}}_{UE}^{i,...,w}={[\underset{n=1}{\overset{N+1}{\Pi }}(1+\frac{1}{{\beta }_n})-1]}^{-1}$>

其中为时隙n的即时信噪比，即第(n-1)层中继RN^(n-1)和第(n)层中继RN⁽ⁿ⁾之间链路的信噪比。在每条链路的即时信噪比较大时，为了便于计算，此链路的信噪比可以近似为

$>{\mathrm{SNR}}_{UE}^{i,...,w}={\left[\underset{n=1}{\overset{N+1}{\Sigma }}\frac{1}{{\beta }^{\left(n\right)}}\right]}^{-1}$>

对于基站而言，其效用函数可以写为

$>U_0\left(R_0\right)=\frac{\alpha }{N+1}{\log }_2(1+\stackrel{N^{\left(0\right)}}{\Sigma }\mathrm{...}\stackrel{N^{(N-1)}}{\Sigma }{\mathrm{SNR}}_{UE})-R_0$>

即收益减去激励，α为单位频谱效率的收益，R₀为基站给予第一层中继的激励总和。

故其优化问题可以写为

$>\underset{R_0}{max}{U}_0\left(R_0\right)$>

s.t.U₀>0,R₀>0

对于第(n)层中继其效用函数可以写为

$>U_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}(R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)},p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)})=\frac{{\mathrm{SNR}}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{{\mathrm{SNR}}_{i,j,...,r}^{(n-1)}}{R}_{i,j,...,r}^{(n-1)}-R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}-c*p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}$>

即收益先去能量消耗和给予下一层中继的激励，其中c为单位功率消耗的价格。其中和分别表示通过第(n)层中继和通过第(n-1)层中继的信噪比。每一个中间层的中继都会与两个斯坦科尔伯格博弈有关，即第(n)层中继会参与到两个斯坦科尔伯格博弈中，第(n)层和第(n+1)层之间的博弈，和第(n-1)层和第(n)层之间的博弈。在第(n)层和第(n+1)层之间的博弈中，第(n)层的中继作为主即作为给出激励的一方，第(n+1)层的中继作为从；在第(n)层和第(n-1)层之间的博弈中，第(n-1)层的中继作为主，第(n)层的中继作为从即作为调整发射功率的一方。在两阶段的主从模型中，在第一阶段，上层的中继首先发表其激励的数值；在第二阶段，下层的中继根据上层的中继调整其发射功率。在第(n)层和第(n+1)层之间的博弈中，第(n)层中继的优化问题为

$>\underset{R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{max}{U}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\left(R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\right)$>

$>s.t.U_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}>0,R_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}>0$>

在第(n-1)层中继和第(n)层中继之间的博弈中，第(n)层中继的优化问题为

$>\underset{p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}}{max}{U}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\left(p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\right)$>

$>s.t.p_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}>0$>

$>{\mathrm{SNR}}_{i,j,...,r,s}^{\left(n\right)}\ge T^{\left(n\right)}$>

其中T⁽ⁿ⁾为第(n)中继的最小信噪比限制。

2.博弈分析

在给出上述激励机制的情况下，我们需要解决如下几个问题。第一个我们关注的问题是，在给定激励的情况下，下层中继之间是否存在稳定的策略集，使得中继均保持一个稳态的策略集，即没有中继有改变其策略的动机。第二个问题为，此稳定策略是否唯一。第三个问题为，如何计算基站和上层中继的最优激励。为了解决第一个和第二个问题，我们在此引入纳什均衡的概念。

定义1：对于一个给定的传输功率向量$>P_{NE}^{(n+1)}=({\left(p_1^{(n+1)}\right)}^{NE},{\left(p_2^{(n+1)}\right)}^{NE},...,{\left(p_T^{(n+1)}\right)}^{NE})$>如果满足条件$>u({\left(p_t^{(n+1)}\right)}^{NE},{\left(P_{-t}^{(n+1)}\right)}^{NE})\ge u\left(\right(p_t^{(n+1)}),{\left(p_{-t}^{(n+1)}\right)}^{NE}),$>则称之为纳什均衡。

在此，我们将要证明在协作传输的中继之间的纳什均衡的存在性和唯一性。从的角度来讲，纳什均衡的存在性可以确保每一个中继都可以达到满意状态的稳定策略，即每一个中继都没有改变其策略的动机。纳什均衡的唯一性可以使基站或者上层的中继可以完全预测下层中继的策略以优化其效用函数。为了便于表示，中继和其传输功率可以用和表示。

定理1：中继招募的(n+1)层中继之间存在至少一个纳什均衡。

为了证明定理1，我们首先引入引理1

引理1：对于(n+1)层中继如果满足如下条件

(a)P⁽ⁿ⁺¹⁾策略集是非空紧凑的凸集

(b)是连续的，且关于是凹的。那么在功率传输策略中存在至少一个纳什均衡。

由于我们可以得到结论P⁽ⁿ⁺¹⁾是一个非空的紧凑凸集。从(8)中可以看出，P⁽ⁿ⁺¹⁾是连续的。为了证明是凹的，对求二阶导数，

$>\frac{{\partial }^{2}u\left(p_t^{(n+1)}\right)}{\partial {\left(p_t^{(n+1)}\right)}^2}=\frac{{\mathrm{SNR}}_s^{\left(n\right)}{\left({\mathrm{SNR}}_t^{(n+1)}\right)}^{\prime \prime }-2{\left[{\left({\mathrm{SNR}}_t^{(n+1)}\right)}^{\prime }\right]}^2}{{\left({\mathrm{SNR}}_s^{\left(n\right)}\right)}^3}$>

由于对是凹的，上述方程总是负的，所以可以证明对是凹的。下一步我们要证明纳什均衡的唯一性。

定理2：在非合作功率分配博弈中存在唯一的纳什均衡。

为了证明定理2我们给出最优反应函数的概念。

定义2：给定传输功率向量如果对所有可能的取值使得最大，则策略可以被称为最优反应策略。

根据定义1，每一个用户在纳什均衡中的策略均为最优反应策略。为了找到中继的最优反应策略，我们对求一阶导数。如果不考虑的上下界，的最优反应函数满足条件

$>\frac{\partial u_t^{(n+1)}(p_t^{(n+1)},P_{-t}^{(n+1)})}{\partial p_t^{(n+1)}}=0$>

由于对是凹函数，则对是严格减函数。存在唯一的数值使得

$>p_t^{(n+1)}<{\left(p_t^{(n+1)}\right)}^{*},\frac{\partial u\left(p_t^{(n+1)}\right)}{\partial p_t^{(n+1)}}>0$>

$>p_t^{(n+1)}={\left(p_t^{(n+1)}\right)}^{*},\frac{\partial u\left(p_t^{(n+1)}\right)}{\partial p_t^{(n+1)}}=0$>

$>p_t^{(n+1)}>{\left(p_t^{(n+1)}\right)}^{*},\frac{\partial u\left(p_t^{(n+1)}\right)}{\partial p_t^{(n+1)}}<0$>

若考虑上下界，传输功率的最优反应数值可以写为

$>p_t^{(n+1)}\left(P_{-t}^{(n+1)}\right)=min({\left(p_t^{(n+1)}\right)}^{*},p_{tmax}^{(n+1)})$>

$>p_t^{(n+1)}\left(P_{-t}^{(n+1)}\right)=max({\left(p_t^{(n+1)}\right)}^{*},p_{tmin}^{(n+1)})$>

唯一的纳什均衡仍然存在，由于是凹函数，利用杰森不等式，我们可以得到中继信噪比的下界，一条链路中的信噪比中除了第(n+1)跳的信噪比可以写为同一层的其他中继的信噪比之和可以写为为与中继有关的链路数目。那么的下界为

$>{\left(p_t^{(n+1)}\right)}^{*}=\frac{\sqrt{\frac{N_t^{(n+1)}{\overline{SNR}}_t^{-(n+1)}{R}^{\left(n\right)}{h}_t^{(n+1)}}{c}}-{\overline{SNR}}_t^{-(n+1)}}{(N_t^{(n+1)}+{\overline{SNR}}_t^{-(n+1)}{B}_t^{(n+1)})h_t^{(n+1)}}$>

定理3在第(n)层中继和第(n+1)层中继之间存在唯一的斯坦科尔伯格均衡，即存在最优的激励数值(R⁽ⁿ⁾)^*使得第(n)层的效用函数u(R⁽ⁿ⁾)最大。

为了证明定理3，我们首先对u(R⁽ⁿ⁾)取二阶导数故其效用函数为对R⁽ⁿ⁾的严格凹函数，我们可以确保最优激励的数值是唯一的。最优的激励数值可以通过迭代算法求得。

$>\frac{{\partial }^{2}u\left(R^{\left(n\right)}\right)}{\partial {\left(R^{\left(n\right)}\right)}^2}<0$>

同理，我们也可以证明在基站和第一层中继之间存在斯坦科尔伯格均衡，基站的效用函数对R₀求二阶导数，通过迭代算法，即可求出其激励数值。

$>\frac{{\partial }^2{u}_0\left(R_0\right)}{\partial {\left(R_0\right)}^2}<0$>

3.模拟仿真与实验结果分析

为了验证提出激励机制的有效性，我们进行了若干数值仿真。我们在如上图2所示的网络结构中进行仿真。在仿真网络中，存在2层中继，即每一个第一层的中继招募两个第二层中继。图3对比了在两层中继、一层中继、和直传情况下，效用函数的数值。这里我们假设单位频谱利用率的价格为150，即α＝150。在两层中继采取我们提出的激励机制时的效用函数值大于一层中继，而一层中继时的效用函数大于直传时的效用函数值。我们对比了基站的发射功率分别为1W和0.5W时的效用函数值。

图4给出了在一层和两层中继的情况下，6个中继的效用函数值。仿真数据显示，对于第一层中继，即距离基站较近的中继而言，两跳时的收益大于一跳时的收益，对于第二层中继，即距离用户较近的中继，则反之。

接下来，我们将要验证基站和中继的效用函数值随着频谱利用率价格α变化的曲线，其取值范围为50-250。在图5中给出了在功率分别为1W和0.5W时，基站的效用函数随着价格变化的曲线在两层中继和直传时的对比。随着频谱利用率价格的上升，激励的数值增长，中继收到的激励增加。为了进一步进行验证，在图6中，我们给出了第一层中继随频谱利用率价格的变化曲线。

从图2可以我们可以明显看出，在SU协作下的安全容量值要明显高于主用户直接传输模式下的安全容量值。并且，当P_A1＝676mw，P_A2＝324mw时，主用户安全速率和次级用户吞吐量总和达到最大值此时PR的安全容量达到C_S＝6.89bps/Hz而非协作模式下安全容量不到1bps/Hz。

为了验证当主用户发送机在第一阶段使用不同功率广播信息时对所有用户吞吐量的影响，我们又将P_P的范围设置为从1mw到1000mw，其他参数不变，进行了仿真，仿真结果如图3所示：

图3中，黑色曲线代表主用户在协作模式下安全容量，红色曲线代表SUB吞吐量，蓝色曲线代表SUA吞吐量，带点的黑色实线代表非协作模式下PR的安全容量，我们可以看出其值恒定在1.14bps/Hz，而协作模式下主次用户总吞吐量在P_P＝339mw时，达到最优值其中主用户安全容量达到C_S＝7.82bps/Hz，比起单链路直传模式有了显著地性能提升。

综上所述，本发明设计了一种基于合作众包的在多跳蜂窝网络中的传输激励机制。通过设计在基站和中继之间，中继与中继之间的激励机制，基站既可以提高频谱利用率又可以减少设备的部署和管理费用，中继还可以通过参与合作传输获得一部分利润。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。